Ps： 重要的事情說三遍！！！ 結尾有彩蛋，結尾有彩蛋，結尾有彩蛋。
如果自己需要爬**(cai)蟲(ji)的資料量比較大，為了防止被網站封Ip，可以分時段爬取，另外對於爬到的資料一般是用來儲存資料庫，這就需要對資料進行去重處理，記錄上次爬取的狀態，就可以實現在爬蟲中斷後，可以快速繼續上次的狀態，實現增量爬取，這裡可以參考我之前寫過的一個新聞採集，增量採集新聞資料，本文寫的對新浪微博的資料採集和處理完整程式碼在我的Github。** 玩微博的人大多數應該知道微博搞笑排行榜的，剛好寫這篇文之前看到榜姐1月8號0點話題是**一人說一個，追女孩的小道理**，感覺這個話題簡直是對廣大單身男性的福利啊，ヾ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ，故有了何不就採集一下評論來分析一波的想法。
1.使用新浪微博提供的API對資料進行採集
作為一個爬蟲菜鳥來說，如果不會使用代理IP池，同時對網站的反爬機制不太清楚，建議先去看下網站是否自己提供的有API，今天我們要爬取的網站是新浪微博，當然新浪網作為為全球使用者24小時提供全面及時的中文資訊的大網站，一定是提供自己的API介面的。這樣的大網站，必定是經歷了無數場爬蟲與反爬之間的戰爭，也一定有很健全的反爬策略，所以我們可以通過呼叫新浪微博的開放平臺來獲取我們想要的資訊。使用之前請詳細閱讀API文件，在開放平臺認證為開發者，附App key連結。
# 如果這裡引入失敗，可以直接下載SDK和檔案放一塊就ok
from weibo import APIClient
import webbrowser
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
APP_KEY = '你的App Key ' # 獲取的app key
APP_SECRET = '你的AppSecret' # 獲取的appsecret
CALLBACK_URL = 'https://api.weibo.com/oauth2/default.html' #回撥連結
# 在網站設定"使用微博賬號登陸"的連結，當使用者點選連結後，引導使用者跳轉至如下地址
client = APIClient(app_key=APP_KEY, app_secret=APP_SECRET, redirect_uri=CALLBACK_URL)
# 得到授權頁面的url，利用webbrowser開啟這個url
url = client.get_authorize_url()
webbrowser.open_new(url) #開啟預設瀏覽器獲取code引數
# 獲取URL引數code：
print '輸入url中code後面的內容後按Enter鍵：'
code = raw_input() # 人工輸入網址後面的code內容
r = client.request_access_token(code) # 獲得使用者授權
access_token = r.access_token # 新浪返回的token，類似abc123xyz456
expires_in = r.expires_in
# 設定得到的access_token，client可以直接呼叫API了
client.set_access_token(access_token, expires_in)
複製程式碼獲取某個使用者最新發表的微博列表
uid 的獲取方式，我們點開不同的微博，會發現連結中https://m.weibo.cn/u/2706896955?sudaref=login.sina.com.cn&display=0&retcode=6102 u之後的數字就是使用者的uid。
content = client.statuses.user_timeline(uid=2706896955, count=100)
複製程式碼返回的結果是json格式的
{
"statuses": [
{
"created_at": "Tue May 31 17:46:55 +0800 2011",
"id": 11488058246,
"text": "求關注。"，
"source": "<a href="http://weibo.com" rel="nofollow">新浪微博</a>",
"favorited": false,
"truncated": false,
"in_reply_to_status_id": "",
"in_reply_to_user_id": "",
"in_reply_to_screen_name": "",
"geo": null,
"mid": "5612814510546515491",
"reposts_count": 8,
"comments_count": 9,
"annotations": [],
"user": {
"id": 1404376560,
"screen_name": "zaku",
"name": "zaku",
"province": "11",
"city": "5",
"location": "北京 朝陽區",
"description": "人生五十年，乃如夢如幻；有生斯有死，壯士復何憾。",
"url": "http://blog.sina.com.cn/zaku",
"profile_image_url": "http://tp1.sinaimg.cn/1404376560/50/0/1",
"domain": "zaku",
"gender": "m",
"followers_count": 1204,
"friends_count": 447,
"statuses_count": 2908,
"favourites_count": 0,
"created_at": "Fri Aug 28 00:00:00 +0800 2009",
"following": false,
"allow_all_act_msg": false,
"remark": "",
"geo_enabled": true,
"verified": false,
"allow_all_comment": true,
"avatar_large": "http://tp1.sinaimg.cn/1404376560/180/0/1",
"verified_reason": "",
"follow_me": false,
"online_status": 0,
"bi_followers_count": 215
}
},
...
],
"previous_cursor": 0, // 暫未支援
"next_cursor": 11488013766, // 暫未支援
"total_number": 81655
}
複製程式碼for info in content.comments:
text = info.text
複製程式碼2.新浪微博爬蟲
chrome瀏覽器右鍵檢查檢視network這些老套路我就不說了，不懂得可以翻Python網路爬蟲（一）- 入門基礎 從頭開始看。 另外：程式碼是針對新浪微博移動端 m.weibo.cn/ 進行資訊採集，之所以爬移動端而不是PC所有社交網站爬蟲，優先選擇爬移動版（不要來問我為什麼好爬，我也不知道 逃
- 可以看到最新評論的url是
'https://m.weibo.cn/api/comments/show?id=' + 微博id + '&page=' + 頁碼
點來連結https://m.weibo.cn/single/rcListformat=cards&id=4193705642468999&type=comment&hot=0&page=2即為返回的json格式的資料
接下來直接上程式碼
import re
import time
import requests
uid = '4193705642468999'
url = 'https://m.weibo.cn/single/rcList?format=cards&id=' + uid + '&type=comment&hot=0&page={}'
headers = {
"Accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
"Connection": "keep-alive",
"Cookie": "你的cookie",
"Host": "m.weibo.cn",
"Referer": "https://m.weibo.cn/status/" + uid,
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.75 Mobile Safari/537.36",
"X-Requested-With": "XMLHttpRequest",
}
i = 0
comment_num = 1 # 第幾條評論
while True:
res = requests.get(url=url.format(i), headers=headers)
r = res.json()
content = r[0]['card_group']
if r.status_code == 200:
try:
for j in range(0, len(content)):
hot_data = content[j]
comment_id = hot_data['user']['id'] # 使用者id
user_name = hot_data['user']['screen_name'] # 使用者名稱
created_at = hot_data['created_at'] # 評論時間
comment = re.sub('<.*?>|回覆<.*?>:|[\U00010000-\U0010ffff]|[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]', '', hot_data['text']) # 評論內容
like_counts = hot_data['like_counts'] # 點贊數
comment_num += 1
i += 1
time.sleep(3)
except Exception as e:
logger.debug(e)
else:
break
複製程式碼接下來就是對資料的儲存和處理了。 注意： 新浪畢竟是大廠，對爬蟲肯定有自己的反爬策略，為了防止訪問頻繁被封禁，可以設定代理ip池，限制抓取時間等等。你問我怎麼知道的，我才不會告訴你～
3.資料的儲存和處理
因為現在越來越多的公司開始逐漸使用PostgreSQL作為公司資料庫，這裡我們就把資料儲存於Postgresql，為了使我們的整個專案更加工程化，我們把對資料庫的操作單獨定義方法。
# 對資料庫實現查詢的方法
def execute_select(conn, sql, params=None):
with conn.cursor() as cur:
if params:
cur.execute(sql, params)
else:
cur.execute(sql)
return cur.fetchall()
# 對資料庫實現增刪改的方法
def execute_sql(conn, sql, params=None):
with conn.cursor() as cur:
if params:
cur.execute(sql, params)
else:
cur.execute(sql)
複製程式碼大功告成了一半，執行程式碼 --> 儲存資料庫 接下來當然是對我們拿下的資料進行分(hu)析(shuo)展(ba)示(dao)了(千年不變的套路hhhhhh..)
4.資料的處理和分析
既然說到對中文資料的處理和展示，我們常用的就幾種方法，詞雲、情感分析、資料視覺化展示，這裡我就必須提到python中比較出名的一箇中文NLP庫：snowNLP，snowNLP能夠根據給出的句子生成一個0-1之間的值，當值大於0.5時代表句子的情感極性偏向積極，當分值小於0.5時，情感極性偏向消極，越偏向兩頭，情感就越敏感。使用一個庫最簡單暴力的方法———讀官方文件。
我隨機抽取了兩張結果，簡單標註了一下，我們不難發現涉及到主動、長得帥、有錢的、要勇敢、口紅、情商這幾個詞生成的值都在0.9，矮矬窮、渣、你他媽這些詞生成的值都在0.5以下，**林佳，給我留一口啊！**是什麼鬼，竟然0.7？？？
- 雖然資料量大(其實是沒有剔除停用詞ヾ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ)導致的詞雲圖效果不太好，但是我們還是可以看到聊天、主動、好看這幾個詞的詞頻較高，至於為什麼我不剔除停用詞，是因為沒有語料庫還是因為不會用，都不是，因為我懶，我懶，我懶... 剔除停用詞的教程之前寫的文章中有：Python資料科學（三）- python與資料科學應用(Ⅲ)
def word_cloud(comment):
logger.info('製作詞雲圖...word_cloud')
comment_text = ''
back_coloring = imread("static/heart.jpg")
cloud = WordCloud(font_path='static/simhei.ttf',
background_color="white", # 背景顏色
max_words=2000,
mask=back_coloring,
max_font_size=100,
width=1000, height=860, margin=2,
random_state=42,
)
for li in comment:
comment_text += ' '.join(jieba.cut(li, cut_all=False))
wc = cloud.generate(comment_text)
image_colors = ImageColorGenerator(back_coloring)
plt.figure("wordc")
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors))
wc.to_file('微博評論詞雲圖.png')
複製程式碼- 對處理過得情感值列表進行統計，並生成分佈圖，採集的評論大概有5w條
def snow_analysis(comment):
logger.info('自然語言處理NLP...snow_analysis')
sentimentslist = []
for li in comment:
s = SnowNLP(li)
# logger.debug(li)
# logger.debug(li, s.sentiments)
print(li, s.sentiments)
sentimentslist.append(s.sentiments)
fig1 = plt.figure("sentiment")
plt.hist(sentimentslist, bins=np.arange(0, 1, 0.02))
plt.show()
複製程式碼可以看到情感值在接近0.6~1.0左右位置頻率較高，說明粉絲們對於這則微博的評論積極態度佔大多數，因為這個微博本身就是偏積極性的，得出的結果也說明了這個問題。
我們的初衷是為了如何追女孩子，我就統計了一下出現比較多的評論(有博主為了搶熱門頻繁刷評論？)，三行程式碼就可以搞定，這個Counter的用法之前也寫過，傳送門：使用python中的第三方庫Counter
# 使用python的第三方庫
from collections import Counter
userdict = Counter(comment_list)
print(userdict.most_common(8))
複製程式碼1.一定要主動啊 不然等女孩子主動嗎！但是主動也要適度 別讓對方覺得害怕…
2.人品要好，三觀要正確，責任感，孝順善良這些內在因素也很重要
3.追某個女孩時時 只追她一個人 千萬別撩別人
4.言談幽默風趣但不要輕佻
5.對她當女兒養吧
6.女孩子是要用來寵的，不是來跟她講道理的。
7.多陪她聊天，多關心她，愛護她，保護她，瞭解她，寵她，尊重她，給她安全感
8.不要曖昧不清，不要套路
文末彩蛋：
有很多男生抱怨自己追不到喜歡的姑娘，追了幾個星期就放棄了。其實，要改變的是你自己，只要努力向上，讓自己變得更優秀，同時對姑娘保持適當的關心和熱情，堅持幾個月，總有一天你就會發現，不喜歡就是不喜歡這是沒有辦法的事情。
最後，由於這篇部落格是2018年第一篇部落格，那麼就祝大家狗年脫單了～