最新国产好看的视频,伊人天堂AV在线,国产Aaaaaa视频,蜜臀视频在线观看一区,人妻av色图,密臀久久久精品影片,青青视频免费观看毛片,久草在线观看视,国产三级精品色情在线

Python定時(shí)爬取微博熱搜示例介紹

 更新時(shí)間:2021年12月14日 09:31:46   作者:Dream丶Killer  
大家好,本篇文章主要講的是Python定時(shí)爬取微博熱搜示例介紹,感興趣的同學(xué)趕快來(lái)看一看吧,對(duì)你有幫助的話記得收藏一下,方便下次瀏覽

前言

相信大家在工作無(wú)聊時(shí),總想掏出手機(jī),看看微博熱搜在討論什么有趣的話題,但又不方便直接打開(kāi)微博瀏覽,今天就和大家分享一個(gè)有趣的小爬蟲(chóng),定時(shí)采集微博熱搜榜&熱評(píng),下面讓我們來(lái)看看具體的實(shí)現(xiàn)方法。

頁(yè)面分析

熱搜頁(yè)

熱榜首頁(yè):https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot

熱榜首頁(yè)的榜單中共五十條數(shù)據(jù),在這個(gè)頁(yè)面,我們需要獲取排行、熱度、標(biāo)題,以及詳情頁(yè)的鏈接。

我們打開(kāi)頁(yè)面后要先 登錄,之后使用 F12 打開(kāi)開(kāi)發(fā)者工具,Ctrl + R 刷新頁(yè)面后找到第一條數(shù)據(jù)包。這里需要記錄一下自己的 CookieUser-Agent。

對(duì)于標(biāo)簽的定位,直接使用 Google 工具獲取標(biāo)簽的 xpath 表達(dá)式即可。

詳情頁(yè)

對(duì)于詳情頁(yè),我們需要獲取評(píng)論時(shí)間、用戶名稱、轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)、評(píng)論次數(shù)、點(diǎn)贊次數(shù)、評(píng)論內(nèi)容這部分信息。

方法與熱搜頁(yè)采集方式基本相同,下面看看如何用代碼實(shí)現(xiàn)!

采集代碼

首先導(dǎo)入所需要的模塊。

import requests
from time import sleep
import pandas as pd
import numpy as np
from lxml import etree
import re

定義全局變量。

headers:請(qǐng)求頭all_df:DataFrame,保存采集的數(shù)據(jù)

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36',
    'Cookie': '''你的Cookie'''
}
all_df = pd.DataFrame(columns=['排行', '熱度', '標(biāo)題', '評(píng)論時(shí)間', '用戶名稱', '轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)', '評(píng)論次數(shù)', '點(diǎn)贊次數(shù)', '評(píng)論內(nèi)容'])

熱搜榜采集代碼,通過(guò) requests 發(fā)起請(qǐng)求,獲取詳情頁(yè)鏈接后,跳轉(zhuǎn)進(jìn)入詳情頁(yè)采集 get_detail_page。

def get_hot_list(url):
    '''
    微博熱搜頁(yè)面采集,獲取詳情頁(yè)鏈接后,跳轉(zhuǎn)進(jìn)入詳情頁(yè)采集
    :param url: 微博熱搜頁(yè)鏈接
    :return: None
    '''
    page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text
    tree = etree.HTML(page_text)
    tr_list = tree.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr')
    for tr in tr_list:
        parse_url = tr.xpath('./td[2]/a/@href')[0]
        detail_url = 'https://s.weibo.com' + parse_url
        title = tr.xpath('./td[2]/a/text()')[0]
        try:
            rank = tr.xpath('./td[1]/text()')[0]
            hot = tr.xpath('./td[2]/span/text()')[0]
        except:
            rank = '置頂'
            hot = '置頂'
        get_detail_page(detail_url, title, rank, hot)

根據(jù)詳情頁(yè)鏈接,解析所需頁(yè)面數(shù)據(jù),并保存到全局變量 all_df 中,對(duì)于每個(gè)熱搜只采集熱評(píng)前三條,熱評(píng)不夠則跳過(guò)。

def get_detail_page(detail_url, title, rank, hot):
    '''
    根據(jù)詳情頁(yè)鏈接,解析所需頁(yè)面數(shù)據(jù),并保存到全局變量 all_df
    :param detail_url: 詳情頁(yè)鏈接
    :param title: 標(biāo)題
    :param rank: 排名
    :param hot: 熱度
    :return: None
    '''
    global all_df
    try:
        page_text = requests.get(url=detail_url, headers=headers).text
    except:
        return None
    tree = etree.HTML(page_text)
    result_df = pd.DataFrame(columns=np.array(all_df.columns))
    # 爬取3條熱門評(píng)論信息
    for i in range(1, 4):
        try:
            comment_time = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[1]/div[2]/p[1]/a/text()')[0]
            comment_time = re.sub('\s','',comment_time)
            user_name = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[1]/div[2]/p[2]/@nick-name')[0]
            forward_count = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[2]/ul/li[1]/a/text()')[1]
            forward_count = forward_count.strip()
            comment_count = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[2]/ul/li[2]/a/text()')[0]
            comment_count = comment_count.strip()
            like_count = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[2]/ul/li[3]/a/button/span[2]/text()')[0]
            comment = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[1]/div[2]/p[2]//text()')
            comment = ' '.join(comment).strip()
            result_df.loc[len(result_df), :] = [rank, hot, title, comment_time, user_name, forward_count, comment_count, like_count, comment]
        except Exception as e:
            print(e)
            continue
    print(detail_url, title)
    all_df = all_df.append(result_df, ignore_index=True)

調(diào)度代碼,向 get_hot_list 中傳入熱搜頁(yè)的 url ,最后進(jìn)行保存即可。

if __name__ == '__main__':
    url = 'https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot'
    get_hot_list(url)
    all_df.to_excel('工作文檔.xlsx', index=False)

對(duì)于采集過(guò)程中對(duì)于一些可能發(fā)生報(bào)錯(cuò)的地方,為保證程序的正常運(yùn)行,都通過(guò)異常處理給忽略掉了,整體影響不大!

工作文檔.xlsx

設(shè)置定時(shí)運(yùn)行

至此,采集代碼已經(jīng)完成,想要實(shí)現(xiàn)每小時(shí)自動(dòng)運(yùn)行代碼,可以使用任務(wù)計(jì)劃程序。

在此之前需要我們簡(jiǎn)單修改一下上面代碼中的Cookie與最后文件的保存路徑(建議使用絕對(duì)路徑),如果在 Jupyter notebook 中運(yùn)行的需要導(dǎo)出一個(gè) .py 文件

打開(kāi)任務(wù)計(jì)劃程序,【創(chuàng)建任務(wù)】

輸入名稱,名稱隨便起就好。

選擇【觸發(fā)器】>>【新建】>>【設(shè)置觸發(fā)時(shí)間】

選擇【操作】>>【新建】>>【選擇程序】

最后確認(rèn)即可。到時(shí)間就會(huì)自動(dòng)運(yùn)行,或者右鍵任務(wù)手動(dòng)運(yùn)行。

運(yùn)行效果

到此這篇關(guān)于Python定時(shí)爬取微博熱搜示例介紹的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python爬取微博熱搜內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

相關(guān)文章

  • 關(guān)于多元線性回歸分析——Python&SPSS

    關(guān)于多元線性回歸分析——Python&SPSS

    今天小編就為大家分享一篇關(guān)于多元線性回歸分析——Python&SPSS,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
    2020-02-02
  • python 消除 futureWarning問(wèn)題的解決

    python 消除 futureWarning問(wèn)題的解決

    今天小編就為大家分享一篇python 消除 futureWarning問(wèn)題的解決,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
    2019-12-12
  • Python連接和操作Elasticsearch的流程步驟

    Python連接和操作Elasticsearch的流程步驟

    本文將詳細(xì)介紹如何使用?Python?連接和操作?Elasticsearch,包括安裝客戶端、基本的操作(如創(chuàng)建索引、添加數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)等)以及高級(jí)應(yīng)用(如聚合查詢、索引映射等),需要的朋友可以參考下
    2025-04-04
  • PyQt實(shí)現(xiàn)異步數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求的實(shí)戰(zhàn)記錄

    PyQt實(shí)現(xiàn)異步數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求的實(shí)戰(zhàn)記錄

    開(kāi)發(fā)軟件的時(shí)候不可避免要和數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)生交互,但是有些 SQL 請(qǐng)求非常耗時(shí),如果在主線程中發(fā)送請(qǐng)求,可能會(huì)造成界面卡頓,本文將介紹一種讓數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求變得和前端的 ajax 請(qǐng)求一樣簡(jiǎn)單,希望對(duì)大家有所幫助
    2023-12-12
  • django項(xiàng)目搭建與Session使用詳解

    django項(xiàng)目搭建與Session使用詳解

    這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于django項(xiàng)目搭建與Session使用的相關(guān)資料,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2018-10-10
  • Python try except finally資源回收的實(shí)現(xiàn)

    Python try except finally資源回收的實(shí)現(xiàn)

    這篇文章主要介紹了Python try except finally資源回收的實(shí)現(xiàn),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2021-01-01
  • Python 實(shí)例進(jìn)階之預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)走勢(shì)

    Python 實(shí)例進(jìn)階之預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)走勢(shì)

    買房應(yīng)該是大多數(shù)都會(huì)要面臨的一個(gè)選擇,當(dāng)前經(jīng)濟(jì)和政策背景下,未來(lái)房?jī)r(jià)會(huì)漲還是跌?這是很多人都關(guān)心的一個(gè)話題。今天分享的這篇文章,以波士頓的房地產(chǎn)市場(chǎng)為例,根據(jù)低收入人群比例、老師學(xué)生數(shù)量等特征,利用 Python 進(jìn)行了預(yù)測(cè),給大家做一個(gè)參考
    2021-11-11
  • Python的多態(tài)性實(shí)例分析

    Python的多態(tài)性實(shí)例分析

    這篇文章主要介紹了Python的多態(tài)性,以實(shí)例形式深入淺出的分析了Python在面向?qū)ο缶幊讨卸鄳B(tài)性的原理與實(shí)現(xiàn)方法,需要的朋友可以參考下
    2015-07-07
  • Django數(shù)據(jù)庫(kù)遷移報(bào)錯(cuò)InconsistentMigrationHistory

    Django數(shù)據(jù)庫(kù)遷移報(bào)錯(cuò)InconsistentMigrationHistory

    最近在使用Django,學(xué)習(xí)了一下Django數(shù)據(jù)庫(kù)遷移,在執(zhí)行遷移命令時(shí),突然報(bào)錯(cuò),本文就總結(jié)了一下原因,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2021-05-05
  • Python切片索引用法示例

    Python切片索引用法示例

    這篇文章主要介紹了Python切片索引用法,結(jié)合實(shí)例形式詳細(xì)分析了Python切片索引的常見(jiàn)使用方法與操作注意事項(xiàng),需要的朋友可以參考下
    2018-05-05

最新評(píng)論

板桥市| 吕梁市| 女性| 武夷山市| 临泽县| 通州区| 开化县| 汨罗市| 万州区| 额敏县| 奇台县| 察隅县| 略阳县| 铜川市| 图们市| 抚州市| 宁化县| 辽阳市| 雷山县| 定南县| 伊金霍洛旗| 平顺县| 陆丰市| 靖州| 诏安县| 克拉玛依市| 延吉市| 定日县| 巩留县| 新绛县| 瑞安市| 义马市| 贵州省| 定日县| 维西| 乌海市| 梁山县| 桑日县| 永德县| 肇源县| 苏尼特右旗|