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使用Python抓取微博,搜索相关博文。

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简介:
通过使用Python进行微博关键词的搜索,并获取相关博文,只需调整cookie和URL参数即可完成。

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  • 使Python键词结果
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    本项目利用Python编写爬虫程序,自动抓取并分析微博平台上的关键词搜索结果,为数据挖掘与社会热点追踪提供有力工具。 Python可以用来爬取微博上的关键词搜索结果页面的博文内容。只需要调整cookie和url参数即可实现这一功能。
  • Python榜单
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    本项目利用Python编写脚本,自动化抓取并分析新浪微博实时热搜榜单数据,为用户呈现热点话题趋势。 使用Python爬取微博热搜榜的链接、标题和讨论数,并以时间为名保存到Excel的工作表中。可以多次运行,在已存在的Excel表格中添加新的工作表。需要注意的是,需要在代码中替换自己的Cookie值以及指定文件的保存路径。
  • Weibo_Crawler:结果工具
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    Weibo_Crawler是一款高效的微博搜索结果抓取工具,旨在帮助用户快速获取和分析大量微博数据,适用于研究、监控及市场分析等场景。 weibo_crawler本工具使用模拟登录来实现微博搜索结果的爬取。如果用户需要爬取更多的数据,请在weibo_zhanghao.txt中添加微博帐号的用户名密码(可以注册小号),每一行一个账户,用户名和密码用逗号隔开。希望更多使用者能贡献注册的小号,这样能方便大家的爬取环境。 要求: - Python系统:需要先安装Python。 - BeautifulSoup:这是一个用于解析HTML文档的Python库,版本为BeautifulSoup4。更多信息可以在其官方文档中查看。 - mysql-python:这是访问MySQL数据库的一个Python模块,在Ubuntu下可以使用相应的命令进行安装。 使用方法: 将要查询的关键词添加到keywords文件中,并启动程序 python ./Crawler.py
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    本教程详解了如何利用Python编程语言结合相关库函数来自动抓取和分析微博平台下的评论数据,为社交媒体研究提供有力工具。 使用Python爬取微博评论的方法包括利用requests库发送HTTP请求获取网页内容,并通过BeautifulSoup库解析这些内容。以下是简要步骤: 1. 导入所需模块:首先导入必要的Python库,例如requests(用于发起网络请求)和BeautifulSoup(用于解析HTML文档)。 2. 发送请求:使用requests的get()函数向目标微博页面发送GET请求,并通过添加适当的头部信息如User-Agent来模拟浏览器行为以获取网页内容。 3. 解析网页数据:利用BeautifulSoup库解析从服务器返回的数据,定位到包含评论的部分。可以通过查找特定HTML标签或类名等方法实现这一点。 4. 提取有用信息:根据微博页面的实际布局结构使用BeautifulSoup提供的功能提取出具体的评论细节,比如每条评论的具体文本、发布者的名字以及发布时间戳等字段。 5. 存储数据:将获取到的评论记录保存下来以便进一步分析或处理。这可以通过打开一个文件并调用write()函数来实现。 这些步骤为从微博网站上抓取和存储用户评论提供了一个基本框架,可以根据实际需求进行适当调整和完善。
  • 使Python网页信息
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    本教程介绍如何利用Python编写脚本来自动化抓取微博网站上的公开数据和用户信息,适合初学者入门网络爬虫技术。 本段落提供了一个代码框架,读者稍作修改即可使用。该框架用于爬取某舆情热门事件的相关数据,包括发文ID、点赞数、转发数和评论量。
  • Python爬虫技术应
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    本项目利用Python爬虫技术,自动化抓取微博热搜数据,为数据分析、趋势预测等应用提供实时有效的信息来源。 微博热搜的爬取较为简单,可以使用lxml和requests两个库来完成。首先设置url地址为https://s.weibo.com/top/summary?Refer=top_hot&topnav=1&wvr=61。 分析网页源代码:右键点击页面选择“查看网页源代码”。从网页代码中获取到的信息如下: (1) 热搜的名字都在的子节点里。 (2) 热搜的排名都在标签内(注意置顶微博是没有排名的)。 (3) 热搜的访问量在的子节点中。 使用requests获取网页: 设置url地址,然后模拟浏览器请求。
  • Python视频
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    本教程详细介绍了如何使用Python编写代码来自动抓取微博平台上的视频资源,适用于对网络爬虫感兴趣的开发者和研究者。 可以自行输入想要爬取的博主用户名,下载主页的视频。
  • 使Python新浪的数据:新浪爬虫
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    本教程介绍如何利用Python编写代码来抓取新浪微博的数据,帮助用户掌握构建微博数据采集器的方法和技术。通过学习,读者能够创建一个实用的新浪微博爬虫工具。 本程序可以连续爬取一个或多个新浪微博用户的数据(例如胡歌、迪丽热巴、郭碧婷),并将结果保存到文件或数据库中。这些数据几乎涵盖了用户微博的所有信息,包括用户基本信息和微博内容两大类。由于详情较多,在此不再赘述,请参考获取的字段以了解具体内容。 如果仅需收集用户的个人信息,程序同样支持只爬取微博用户信息的功能设置实现这一需求。为了访问新浪微博的数据,您需要通过cookie来授权登录;具体如何获得所需的cookie会在后续说明中详细讲解。如果您不希望使用cookie,则可以选用免cookie版本,两者的主要功能基本一致。 此外,本程序还提供了多种数据保存方式:包括txt、csv(默认)、json(可选)等文件格式以及MySQL、MongoDB和SQLite数据库选项。同时支持下载微博中的图片及视频资源,具体如下: - 原创微博的原始图片 - 转发微博的原始图片 - 原创微博内的视频 - 转发微博内的视频 对于免cookie版本特有的功能: - 下载原创微博Live Photo中的视频。 - 下载转发微博Live Photo中的视频。
  • 使Python图片和内容
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    本项目利用Python编写代码,自动从微博中提取图片与文字内容,适用于数据分析、备份收藏等需求。 注意:登录的是 http://m/weibo.cn 的界面示例如下。 关于抓取微博的代码如下: ```python import random import urllib.request import json import re import requests import time id = input(请输入要抓的微博uid:) proxy_list = [112.228.161.57:8118, 125.126.164.21:34592, 122.72.18.35:80, 163.125.151.124:9999, 114.250.25.19:80] proxy_addr = random.choice(proxy_list) ```
  • Python数据并存入MySQL.rar
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    本资源提供了一个使用Python脚本抓取微博实时热搜数据,并将获取的信息存储至MySQL数据库中的详细教程和代码示例。适合对网络爬虫及数据分析感兴趣的开发者学习实践。 源码包括:使用Python正则表达式爬取新浪微博热搜的标题与热度,并将数据连接到MySQL数据库中。同时,提供将爬取的数据直接写入MySQL数据库的查询语句。