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一个基于Python 3的微博爬虫，其图形用户界面（GUI）能够抓取图片和微博内容。

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简介：
这是一篇专注于纯代码，不包含图形用户界面（GUI）的博客文章：http://www.omegaxyz.com/2018/02/13/python_weibo/ 该博文详细介绍了GUI程序的具体功能，包括：首先，用户可以输入需要进行爬取的微博的唯一标识符（ID），然后点击运行并选择保存数据的目标位置，即可轻松完成微博数据的抓取；其次，它提供了一个进度可视化界面，以便用户随时了解爬取过程；此外，该程序具备内置代理失效时的代理自定义设置功能，从而保证爬取过程的顺利进行；最后，它还能够直观地展示被爬取微博发布者的个人信息。

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  • Python 3 微博爬虫 GUI 程序（含图片和微博）
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    本程序为Python 3开发的微博数据采集工具，具备图形用户界面，可便捷地抓取并保存图文内容。适合研究与学习使用。 这篇博文介绍了一个非GUI的纯代码微博爬虫项目。该项目具备以下功能： 1. 用户可以输入需要抓取的微博ID，选择保存位置后点击运行即可开始爬取。 2. 提供进度可视化界面以便用户了解当前状态。 3. 内置代理失效时支持自定义设置代理信息以继续使用服务。 4. 展示被爬取者的个人信息。
     
  • 使用Python抓取微博图片和内容
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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) ```
     
  • 使用Python抓取新浪微博的数据：新浪微博爬虫
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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。
     
  • 用于抓取微博数据的Python爬虫程序
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    这是一款专为开发者设计的Python爬虫工具，能够高效地从微博平台获取所需的数据信息，支持自定义抓取内容和用户范围。 基于Python的微博爬虫程序是一款功能强大的工具，用于从微博平台上抓取指定的信息。无论您是需要获取特定内容的用户还是希望通过这个程序学习爬虫知识的人士，它都能满足您的需求。通过简单的配置和使用，您可以轻松地从微博上收集有关特定话题、用户或其他相关内容的数据。 对于需要获取微博信息的用户来说，无论是市场研究员、舆情分析师、新闻记者还是学术研究者，这款微博爬虫程序可以帮助您快速且准确地搜集与关注的话题相关的数据。您能够获得用户的文本发布内容、图片和视频等，并分析用户的行为模式、情感倾向以及舆论动态。 此外，对于对爬虫技术和数据抓取感兴趣的初学者而言，该程序也是一个很好的学习工具。通过使用这个微博爬虫程序，您可以了解爬虫的基本原理、网络请求处理、数据解析及存储等方面的知识。它为您提供了一个实际的项目案例，让您能够动手实践并深入理解相关技术。 在市场调研和竞争分析的应用场景中，在激烈的市场竞争环境中，掌握消费者的需求与观点对于制定有效的营销策略至关重要。利用这个微博爬虫程序，您可以收集用户对特定产品、品牌或事件的意见反馈，帮助您更好地了解市场的趋势和发展方向。
     
  • 基于Scrapy的微博爬虫-按关键词获取相关微博内容
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    本项目利用Python Scrapy框架开发微博数据抓取工具，可依据设定关键词实时搜集与之相关的微博发布信息，为数据分析提供丰富素材。 主要使用Python中的第三方库Scrapy爬虫框架。首先，请阅读README.md文件以获取详细说明。然后输入你的微博cookie，并提供关键词、爬取日期等相关信息，最后运行即可。
     
  • 获取一个用户的全部微博内容
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    此应用或服务旨在帮助用户收集和整理特定个体在微博平台上发布的所有内容，便于信息管理和分析。注意需遵守平台规定及隐私保护原则。 利用selenium与PlantomJS结合的方式可以实现登录并爬取感兴趣的用户的所有信息，包括昵称、认证状态、粉丝数量、关注人数以及所有微博及其每条微博的转发量和评论数等。理论上，如果再加上链接爬虫的功能，则能够爬取新浪微博的全部数据。但由于使用的是无头浏览器，导致登录速度较慢且页面加载效率不高，实际上难以实现全面的数据抓取。编写并调试完相关代码后便未再进行优化或进一步操作，不过基本功能已经可以满足需求。
     
  • Python爬虫：抓取微博热门评论
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    本教程讲解如何使用Python编写爬虫程序，自动化地从微博网站获取并分析热门话题下的用户评论数据。适合初学者入门网络爬虫技术。 在Python编程领域中，爬虫是一项重要的技能，在数据挖掘与数据分析方面扮演着不可或缺的角色。本段落将深入探讨如何利用Python来实现微博热门评论的抓取工作。 首先，我们需要了解爬虫的基本原理：通过模拟用户的操作行为自动获取网页上的信息。在此过程中，我们将主要使用Python中的requests库发送HTTP请求，并借助BeautifulSoup库解析HTML页面；当面对动态加载的内容时，则可能需要Selenium库的支持来处理这种情形。 1. **Python requests 库**：该库用于执行网络请求，在Python中非常方便实用。我们可以通过`requests.get()`方法获取网页的源代码，这通常是数据抓取的第一步。 2. **BeautifulSoup 库**：这是一个强大的HTML和XML解析器，能够帮助从文档中提取所需的数据信息。利用它的`find()`与`find_all()`等函数定位特定标签，并从中抽取微博评论。 3. **Selenium库**：由于微博热门评论可能采用AJAX技术动态加载内容，普通HTTP请求可能无法获取全部数据。作为自动化测试工具的Selenium同样适用于处理此类动态页面。通过安装对应的WebDriver并启动Chrome浏览器实例（如`webdriver.Chrome()`），我们可以模拟用户行为触发页面更新。 4. **API接口**：除了直接抓取网页外，还可以考虑使用微博提供的API来更高效地获取数据。但通常需要注册开发者账号，并遵守相应的规则限制。 5. **存储机制**：爬虫获得的数据需妥善保存下来，可选择多种格式如文本、CSV或数据库等进行储存。例如，利用pandas库将数据转换为DataFrame后调用`.to_csv()`函数写入文件。 6. **异常处理**：编写时应考虑可能出现的各类问题，比如请求失败、网页结构变化以及反爬机制等。通过try-except语句实现错误捕捉和应对措施以确保程序稳定运行。 7. **IP代理服务**：为防止因频繁访问而被封禁，可以使用代理IP进行网络连接操作。Python中有多个库支持此功能，如proxybroker可以帮助自动获取并更换代理地址。 8. **定时任务设置**：若需定期执行抓取工作，则可以通过crontab（Linux）或Task Scheduler（Windows）设定计划任务，或者利用apscheduler库来实现自动化脚本的周期性运行。 在实际操作中，首先需要分析微博热门评论页面的具体HTML结构，明确数据位置。然后编写代码模拟登录过程，并根据实际情况决定是使用requests还是Selenium进行信息抓取工作；最后对获取到的数据做必要的清洗和处理并妥善保存下来。整个过程中需遵守互联网爬虫道德规范，尊重目标网站的robots.txt文件规定以避免给对方服务器带来过大压力。
     
  • Python爬虫技术应用于获取微博热搜内容
    优质
    本项目运用Python爬虫技术，专注于抓取和分析新浪微博的实时热搜数据，为社交媒体趋势研究提供有力的数据支持。 本段落主要介绍了Python网络爬虫在抓取微博热搜方面的知识，内容非常实用且具有参考价值，适合需要这方面资料的读者阅读。
     
  • Python爬虫技术应用于抓取微博热搜
    优质
    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。