- 前言：
本次爬取的是新浪微博移动端（https://m.weibo.cn/），爬取的数据是用户微博首页的第一条微博（如下图），包括文字内容、转发量、评论数、点赞数和发布时间，还有用户名和其所在地区（后面可以分析不同地区微博用户的关心的热点话题）。
- 开发工具
Python版本：3.6
相关模块：
import scrapy
from sinaweibo.items import SinaweiboItem
import json
import re
import copy
- 分析网页
浏览发现使用的是使用Ajax渲染的网页，微博数据（https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=102803_ctg1_5088_-_ctg1_5088&openApp=0&since_id=1）存储在json格式网页中，所以思路是先通过微博数据得到用户url（如下图），再来爬取后续内容。
获取第一条微博数据
也是使用了Ajax渲染的网页，跟上面一样找到网页入口就行了。请求网址如下：
这样看网址的话毫无规律可言，简化后发现 https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=1076032554757470就可以进入。而且containerid=107603（***）这里，括号里的数字刚好是用户的id号，因此我们可以通过这个来构造网页。
- 获取用户所在地区
用户所在地在其基本资料中，如下图
地址为：
同样进行简化得到：https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=230283（***）_-_INFO其中括号里面是用户id号。
通过以上分析可知，获取用户的 **id **号是本次爬取数据的关键，只需要用 **id **构成网址，后面的爬取就相对简单了。下面是编程部分。
- 编程爬取
items.py定义爬虫字段
import scrapy
'''
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'''
class SinaweiboItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
name = scrapy.Field() #用户名
first_news = scrapy.Field() #首条微博
dates = scrapy.Field() #发布时间
zhuanzai = scrapy.Field() #转载数
comment = scrapy.Field() #评论数
agree = scrapy.Field() #点赞数
city = scrapy.Field() #所在地区
编写爬取代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from sinaweibo.items import SinaweiboItem
import json
import re
import copy
'''
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'''
class WeibodiyuSpider(scrapy.Spider):
name = 'weibodiyu' #爬虫名
allowed_domains = ['m.weibo.cn'] #只在该域名内爬取
start_urls = ['https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=102803_ctg1_4188_-_ctg1_4188&openApp=0&since_id=1'
]
def parse1(self, response):
infos = json.loads(response.body) #将内容转为json对象
item = response.meta['item'] #利用meta方法传入item
city = response.meta['city'] #传入城市
try:
name = infos["data"]["cards"][0]["mblog"]["user"]["screen_name"] #爬取名字
first_news = re.findall('([\u4e00-\u9fa5]+)', str(infos["data"]["cards"][0]["mblog"]["text"]), re.S) #爬取微博内容，使用正则去除一些杂项如网页代码
dates = infos["data"]["cards"][0]["mblog"]["created_at"] #发布时间
zhuanzai = infos["data"]["cards"][0]["mblog"]["reposts_count"] #转载数
comment = infos["data"]["cards"][0]["mblog"]["comments_count"] #评论数
agree = infos["data"]["cards"][0]["mblog"]["attitudes_count"] #点赞数
#将数据赋给item
item['name'] = name
item['first_news'] = first_news
item['dates'] = dates
item['zhuanzai'] = zhuanzai
item['comment'] = comment
item['agree'] = agree
item['city'] = city
return item #返回
except IndexError or KeyError:
pass
def parse2(self, response): #获取所在地区函数
infos = json.loads(response.body)
try:
item = response.meta['item'] #传入item
city_cont = str(infos["data"]["cards"][1]["card_group"])
city = re.findall('card_type.*?所在地.*?item.*?:(.*?)}]', city_cont, re.S)[0].replace('\'', '').replace(
' ', '') #城市
item['city'] = city
ids = response.meta['ids'] #传入id并赋给ids变量
n_url1 = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?&containerid=107603' + ids
yield scrapy.Request(n_url1, meta={'item': item, 'city': copy.deepcopy(city)}, callback=self.parse1) #执行完上述命令后的步骤
except IndexError or KeyError:
pass
def parse(self, response):
datas = json.loads(response.body)
item = SinaweiboItem()
for i in range(0, 20):
try:
ids = str(datas["data"]["cards"][i]["mblog"]["user"]["id"]) #获取用户id
n_url2 = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=230283{}_-_INFO'.format(ids)
yield scrapy.Request(n_url2, meta={'item': item, 'ids': copy.deepcopy(ids)}, callback=self.parse2) #进入parse2函数执行命令
except IndexError or KeyError:
pass
social_urls = [
'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=102803_ctg1_4188_-_ctg1_4188&openApp=0&since_id={}'.format(
str(i)) for i in range(2, 100)]
celebritys_urls = [
'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=102803_ctg1_4288_-_ctg1_4288&openApp=0&since_id={}'.format(
str(j)) for j in range(1, 100)]
hots_urls = ['https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=102803&openApp=0&since_id={}'.format(str(t))
for
t in range(1, 100)]
urls = celebritys_urls + social_urls + hots_urls #入口网址
for url in urls:
yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)
这里要注意 scrpay.Request 函数的meta参数，它是一个字典，用来进行参数传递，如上面代码所示，我想在parse2()函数中用到parse()函数中爬取的用户id，就需要进行设置，这里就不过多解释了，其实我也是处于摸着石头过河的理解程度，想深入了解的朋友可自行百度。
- 在setting.py配置爬虫
这次我只将内容导出到了csv文件中，方便后续筛选制作词云，如果爬取的数据较多的话，可以存储到数据库中。
BOT_NAME = 'sinaweibo'
SPIDER_MODULES = ['sinaweibo.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'sinaweibo.spiders'
USER_AGENT: 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36' #消息头
DOWNLOAD_DELAY = 0.5 #延时0.5s
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'sinaweibo (+http://www.yourdomain.com)'
FEED_URI = 'file:C:/Users/lenovo/Desktop/weibo.csv' #存入文件位置
FEED_FORMAT = 'csv' #保存格式
ITEM_PIPELINES= {'sinaweibo.pipelines.SinaweiboPipeline': 300} #管道设置
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
FEED_EXPORT_ENCODING = 'UTF8' #编码格式
本次没有下载图片及其他内容了，因此pipelines.py文件就没有编写内容了。爬取的部分数据如下：
到这里爬虫部分就结束了，本次爬取的内容也较为简单，下面的话就是使用其中的部分数据来生成词云。
- 词云制作
在文件中新建了一个 weibo_analysis.py 的文件，使用jieba库来进行分词，在此之前，需要先将所需数据提取出来，这里使用pandas就可以。
这部分程序很简单，就不废话了，直接上代码：
import csv
import pandas as pd
import jieba.analyse
'''
遇到不懂的问题？Python学习交流群：821460695满足你的需求，资料都已经上传群文件，可以自行下载！
'''
def get_ciyun(city): #进行分词
tags=jieba.analyse.extract_tags(str(city),topK=100,withWeight=True)
for item in tags:
print(item[0]+'\t'+str(int(item[1]*1000)))
need_citys = ['北京', '上海', '湖南', '四川', '广东']
beijing = []
shanghai = []
hunan = []
sichuan = []
gd = []
pd.set_option('expand_frame_repr', True) #可换行显示
pd.set_option('display.max_rows', None) #显示所有行
pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有列
df = pd.read_csv('C:\\Users\lenovo\Desktop\weibo.csv') #读取文件内容并转化为dataframes对象
contents = df['first_news'] #取微博内容
city = df['city'] #取城市
for i in range(len(city)):
if need_citys[0] in city[i]: #判断并存入
beijing.append(contents[i])
elif need_citys[1] in city[i]:
shanghai.append(contents[i])
elif need_citys[2] in city[i]:
hunan.append(contents[i])
elif need_citys[3] in city[i]:
sichuan.append(contents[i])
elif need_citys[4] in city[i]:
gd.append(contents[i])
else:
pass
#输出
get_ciyun(beijing)
print('-'*20)
get_ciyun(shanghai)
print('-'*20)
get_ciyun(hunan)
print('-'*20)
get_ciyun(sichuan)
print('-'*20)
get_ciyun(gd)
本次是通过Tagul网站在制作词云，将上方输出的词频导入，选择好词云形状、字体（不支持中文可自行导入中文字体包）、颜色等点击可视化就能生成了，非常方便。
下面是我本次生成的词云图片：