Ps： 重要的事情说三遍！！！ 结尾有彩蛋，结尾有彩蛋，结尾有彩蛋。
如果自己需要爬**(cai)虫(ji)的数据量比较大，为了防止被网站封Ip，可以分时段爬取，另外对于爬到的数据一般是用来存储数据库，这就需要对数据进行去重处理，记录上次爬取的状态，就可以实现在爬虫中断后，可以快速继续上次的状态，实现增量爬取，这里可以参考我之前写过的一个新闻采集，增量采集新闻数据，本文写的对新浪微博的数据采集和处理完整代码在我的Github。** 玩微博的人大多数应该知道微博搞笑排行榜的，刚好写这篇文之前看到榜姐1月8号0点话题是**一人说一个，追女孩的小道理**，感觉这个话题简直是对广大单身男性的福利啊，ヾ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ，故有了何不就采集一下评论来分析一波的想法。
1.使用新浪微博提供的API对数据进行采集
作为一个爬虫菜鸟来说，如果不会使用代理IP池，同时对网站的反爬机制不太清楚，建议先去看下网站是否自己提供的有API，今天我们要爬取的网站是新浪微博，当然新浪网作为为全球用户24小时提供全面及时的中文资讯的大网站，一定是提供自己的API接口的。这样的大网站，必定是经历了无数场爬虫与反爬之间的战争，也一定有很健全的反爬策略，所以我们可以通过调用新浪微博的开放平台来获取我们想要的信息。使用之前请详细阅读API文档，在开放平台认证为开发者，附App key链接。
# 如果这里引入失败，可以直接下载SDK和文件放一块就ok
from weibo import APIClient
import webbrowser
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
APP_KEY = '你的App Key ' # 获取的app key
APP_SECRET = '你的AppSecret' # 获取的appsecret
CALLBACK_URL = 'https://api.weibo.com/oauth2/default.html' #回调链接
# 在网站设置"使用微博账号登陆"的链接，当用户点击链接后，引导用户跳转至如下地址
client = APIClient(app_key=APP_KEY, app_secret=APP_SECRET, redirect_uri=CALLBACK_URL)
# 得到授权页面的url，利用webbrowser打开这个url
url = client.get_authorize_url()
webbrowser.open_new(url) #打开默认浏览器获取code参数
# 获取URL参数code：
print '输入url中code后面的内容后按回车键：'
code = raw_input() # 人工输入网址后面的code内容
r = client.request_access_token(code) # 获得用户授权
access_token = r.access_token # 新浪返回的token，类似abc123xyz456
expires_in = r.expires_in
# 设置得到的access_token，client可以直接调用API了
client.set_access_token(access_token, expires_in)
获取某个用户最新发表的微博列表
uid 的获取方式，我们点开不同的微博，会发现链接中https://m.weibo.cn/u/2706896955?sudaref=login.sina.com.cn&display=0&retcode=6102 u之后的数字就是用户的uid。
content = client.statuses.user_timeline(uid=2706896955, count=100)
返回的结果是json格式的
{
"statuses": [
{
"created_at": "Tue May 31 17:46:55 +0800 2011",
"id": 11488058246,
"text": "求关注。"，
"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 朝阳区",
"description": "人生五十年，乃如梦如幻；有生斯有死，壮士复何憾。",
"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, // 暂未支持
"next_cursor": 11488013766, // 暂未支持
"total_number": 81655
}
for info in content.comments:
text = info.text
2.新浪微博爬虫
chrome浏览器右键检查查看network这些老套路我就不说了，不懂得可以翻Python网络爬虫（一）- 入门基础 从头开始看。 另外：代码是针对新浪微博移动端 m.weibo.cn/ 进行信息采集，之所以爬移动端而不是PC所有社交网站爬虫，优先选择爬移动版（不要来问我为什么好爬，我也不知道 逃
- 可以看到最新评论的url是
'https://m.weibo.cn/api/comments/show?id=' + 微博id + '&page=' + 页码
点来链接https://m.weibo.cn/single/rcListformat=cards&id=4193705642468999&type=comment&hot=0&page=2即为返回的json格式的数据
接下来直接上代码
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 # 第几条评论
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'] # 用户id
user_name = hot_data['user']['screen_name'] # 用户名
created_at = hot_data['created_at'] # 评论时间
comment = re.sub('<.*?>|回复<.*?>:|[\U00010000-\U0010ffff]|[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]', '', hot_data['text']) # 评论内容
like_counts = hot_data['like_counts'] # 点赞数
comment_num += 1
i += 1
time.sleep(3)
except Exception as e:
logger.debug(e)
else:
break
接下来就是对数据的保存和处理了。 注意： 新浪毕竟是大厂，对爬虫肯定有自己的反爬策略，为了防止访问频繁被封禁，可以设置代理ip池，限制抓取时间等等。你问我怎么知道的，我才不会告诉你～
3.数据的存储和处理
因为现在越来越多的公司开始逐渐使用PostgreSQL作为公司数据库，这里我们就把数据存储于Postgresql，为了使我们的整个项目更加工程化，我们把对数据库的操作单独定义方法。
# 对数据库实现查询的方法
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()
# 对数据库实现增删改的方法
def execute_sql(conn, sql, params=None):
with conn.cursor() as cur:
if params:
cur.execute(sql, params)
else:
cur.execute(sql)
大功告成了一半，运行代码 --> 保存数据库 接下来当然是对我们拿下的数据进行分(hu)析(shuo)展(ba)示(dao)了(千年不变的套路hhhhhh..)
4.数据的处理和分析
既然说到对中文数据的处理和展示，我们常用的就几种方法，词云、情感分析、数据可视化展示，这里我就必须提到python中比较出名的一个中文NLP库：snowNLP，snowNLP能够根据给出的句子生成一个0-1之间的值，当值大于0.5时代表句子的情感极性偏向积极，当分值小于0.5时，情感极性偏向消极，越偏向两头，情感就越敏感。使用一个库最简单暴力的方法———读官方文档。
我随机抽取了两张结果，简单标注了一下，我们不难发现涉及到主动、长得帅、有钱的、要勇敢、口红、情商这几个词生成的值都在0.9，矮矬穷、渣、你他妈这些词生成的值都在0.5以下，**林佳，给我留一口啊！**是什么鬼，竟然0.7？？？
- 虽然数据量大(其实是没有剔除停用词ヾ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ)导致的词云图效果不太好，但是我们还是可以看到聊天、主动、好看这几个词的词频较高，至于为什么我不剔除停用词，是因为没有语料库还是因为不会用，都不是，因为我懒，我懒，我懒... 剔除停用词的教程之前写的文章中有：Python数据科学（三）- python与数据科学应用(Ⅲ)
def word_cloud(comment):
logger.info('制作词云图...word_cloud')
comment_text = ''
back_coloring = imread("static/heart.jpg")
cloud = WordCloud(font_path='static/simhei.ttf',
background_color="white", # 背景颜色
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('微博评论词云图.png')
- 对处理过得情感值列表进行统计，并生成分布图，采集的评论大概有5w条
def snow_analysis(comment):
logger.info('自然语言处理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()
可以看到情感值在接近0.6~1.0左右位置频率较高，说明粉丝们对于这则微博的评论积极态度占大多数，因为这个微博本身就是偏积极性的，得出的结果也说明了这个问题。
我们的初衷是为了如何追女孩子，我就统计了一下出现比较多的评论(有博主为了抢热门频繁刷评论？)，三行代码就可以搞定，这个Counter的用法之前也写过，传送门：使用python中的第三方库Counter
# 使用python的第三方库
from collections import Counter
userdict = Counter(comment_list)
print(userdict.most_common(8))
1.一定要主动啊 不然等女孩子主动吗！但是主动也要适度 别让对方觉得害怕…
2.人品要好，三观要正确，责任感，孝顺善良这些内在因素也很重要
3.追某个女孩时时 只追她一个人 千万别撩别人
4.言谈幽默风趣但不要轻佻
5.对她当女儿养吧
6.女孩子是要用来宠的，不是来跟她讲道理的。
7.多陪她聊天，多关心她，爱护她，保护她，了解她，宠她，尊重她，给她安全感
8.不要暧昧不清，不要套路
文末彩蛋：
有很多男生抱怨自己追不到喜欢的姑娘，追了几个星期就放弃了。其实，要改变的是你自己，只要努力向上，让自己变得更优秀，同时对姑娘保持适当的关心和热情，坚持几个月，总有一天你就会发现，不喜欢就是不喜欢这是没有办法的事情。
最后，由于这篇博客是2018年第一篇博客，那么就祝大家狗年脱单了～
