前几天,杨超越编程大赛火了,大家都在报名参加,而我也是其中的一员。
在我们的项目中,我负责的是数据爬取这块,我主要是把对于杨超越 的每一条评论的相关信息。
数据格式:{"name":评论人姓名,"comment_time":评论时间,"comment_info":评论内容,"comment_url":评论人的主页}
以上就是我们需要的信息。
爬虫前的分析:
以上是杨超越的微博主页,这是我们首先需要获取到的内容。
因为我们需要等到这个主页内这些微博详情页 的链接,但是我们向下刷新,会发现微博的主页信息是ajax动态加载出来的,
这张图片就是我们向下刷新获取到 的新的链接,这个就是我们需要获取到的信息页面信息。
接下来 就是获取详情页面的信息,详情页中含有评论的相关信息,通过向下刷新,我们也会发现,相关的评论信息也是通过ajax加载出来的 ,
ok,以上就是我们针对整个流程大致的一个分析过程。
具体操作流程:
我们首相将主页获取完成以后,我们就会发现,其中 的内容带有相关的反爬措施,获取到的源码中的信息含有很多的转义符“\”,并且其中的相关“<”和“>”是通过html的语言直接编写的,这样会导致我们的页面解析出现一定的问题,我们可以用replace方法直接将这些转义符全部去掉,然后我们就可以对这个页面进行正则处理,同时我也尝试过用其他的解析方法,但是其中遇到了很多 的问题,所以我就不过多的介绍了。
当我们获取到了每一篇微博的链接以后,还需要获取一个很关键的值 id ,这个值有什么用呢,其主要的作用就是在评论页面的ajax页面的拼接地址上需要使用到。接下来就是需要寻找出我们找到的这两个ajax的url有什么特点或者是规律:
当我们从这些ajax中找到规律以后,不难发现,这个爬虫差不多大功告成了。
下面我就展示一下我的代码:
注意:请在headers中添加自己的cookie
# -*- coding: utf-8 -*- # Created : 2018/8/26 18:33 # author :GuoLi import requests import json import time from lxml import etree import html import re from bs4 import BeautifulSoup class Weibospider: def __init__(self): # 获取首页的相关信息: self.start_url = 'https://weibo.com/u/5644764907"accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8", "accept-encoding": "gzip, deflate, br", "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8", "cache-control": "max-age=0", "cookie": 使用自己本机的cookie, "referer": "https://www.weibo.com/u/5644764907", "upgrade-insecure-requests": "1", "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.96 Safari/537.36", } self.proxy = { 'HTTP': 'HTTP://180.125.70.78:9999', 'HTTP': 'HTTP://117.90.4.230:9999', 'HTTP': 'HTTP://111.77.196.229:9999', 'HTTP': 'HTTP://111.177.183.57:9999', 'HTTP': 'HTTP://123.55.98.146:9999', } def parse_home_url(self, url): # 处理解析首页面的详细信息(不包括两个通过ajax获取到的页面) res = requests.get(url, headers=self.headers) response = res.content.decode().replace("\\", "") # every_url = re.compile('target="_blank" href="(/\d+/\w+\" rel="external nofollow" ', re.S).findall(response) every_id = re.compile('name=(\d+)', re.S).findall(response) # 获取次级页面需要的id home_url = [] for id in every_id: base_url = 'https://weibo.com/aj/v6/comment/big"//div[@class='list_li S_line1 clearfix']/div[@class='WB_face W_fl']/a/img/@alt") # 评论人的姓名 info = html.xpath("//div[@node-type='replywrap']/div[@class='WB_text']/text()") # 评论信息 info = "".join(info).replace(" ", "").split("\n") info.pop(0) comment_time = html.xpath("//div[@class='WB_from S_txt2']/text()") # 评论时间 name_url = html.xpath("//div[@class='WB_face W_fl']/a/@href") # 评论人的url name_url = ["https:" + i for i in name_url] comment_info_list = [] for i in range(len(name)): item = {} item["name"] = name[i] # 存储评论人的网名 item["comment_info"] = info[i] # 存储评论的信息 item["comment_time"] = comment_time[i] # 存储评论时间 item["comment_url"] = name_url[i] # 存储评论人的相关主页 comment_info_list.append(item) return count, comment_info_list def write_file(self, path_name, content_list): for content in content_list: with open(path_name, "a", encoding="UTF-8") as f: f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False)) f.write("\n") def run(self): start_url = 'https://weibo.com/u/5644764907"第{}条微博相关评论.txt".format(i * 45 + j + 1) all_count, comment_info_list = self.parse_comment_info(all_url[j]) self.write_file(path_name, comment_info_list) for num in range(1, 10000): if num * 15 < int(all_count) + 15: comment_url = all_url[j] + "&page={}".format(num + 1) print(comment_url) try: count, comment_info_list = self.parse_comment_info(comment_url) self.write_file(path_name, comment_info_list) except Exception as e: print("Error:", e) time.sleep(60) count, comment_info_list = self.parse_comment_info(comment_url) self.write_file(path_name, comment_info_list) del count time.sleep(0.2) print("第{}微博信息获取完成!".format(i * 45 + j + 1)) if __name__ == '__main__': weibo = Weibospider() weibo.run()
以上所述是小编给大家介绍的python爬虫爬取微博评论详解整合,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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