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微博是国内极具影响力的社交媒体平台,具有内容形式短平快、热点事件实时性强、舆论快速发酵、用户群体年轻且活跃等特点。其中,微博评论区是用户公开表达观点的重要场域,可通过评论区的数据,实时追踪情绪倾向、挖掘公众诉求、捕捉热点趋势、构建群体画像、从而进行社会学和传播学的研究等。
基于此,我用python开发了一个爬虫采集软件,叫“爬微博评论软件”,下面详细介绍。
软件界面,如下:
爬取结果:(截图中展示的就是全部字段了)
几点重要说明,请详读了解:
软件全部模块采用python语言开发,主要分工如下:
tkinter:GUI软件界面
requests:爬虫发送请求
json:解析返回的响应数据
pandas:保存csv结果
logging:日志记录
出于版权考虑,暂不公开源码,仅向用户提供软件使用。
部分代码实现:
发送请求并解析数据:
# 发送请求
r = requests.get(url, headers=h1, params=params)
# 解析数据
json_data = r.json()
解析响应数据,以“评论内容”字段为例:
for data in json_data['data']:
# 评论内容
text = data['text_raw']
text_list.append(text)
保存结果数据到csv文件:
# 保存数据
df = pd.DataFrame(
{
'微博链接': weibo_url,
'微博id': weibo_id,
'页码': page,
'评论者昵称': screen_name_list,
'评论者粉丝数': followers_count_list,
'评论者关注数': friends_count_list,
'评论者主页链接': user_home_url_list,
'评论者性别': gender_list,
'评论者签名': desc_list,
'评论时间': create_time_list,
'点赞数': like_counts_list,
'评论内容IP属地': source_list,
'评论级别': comment_level_list,
'评论内容': text_list,
}
)
# 保存csv文件
df.to_csv(self.result_file, mode='a+', index=False, header=header, encoding='utf_8_sig')
self.tk_show('结果保存成功:{}'.format(self.result_file))
软件界面底部版权:
# 版权信息
copyright = tk.Label(root, text='@马哥python说 All rights reserved.', font=('仿宋', 10), fg='grey')
copyright.place(x=290, y=625)
日志模块:
def get_logger(self):
self.logger = logging.getLogger(__name__)
# 日志格式
formatter = '[%(asctime)s-%(filename)s][%(funcName)s-%(lineno)d]--%(message)s'
# 日志级别
self.logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 控制台日志
sh = logging.StreamHandler()
log_formatter = logging.Formatter(formatter, datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# info日志文件名
info_file_name = time.strftime("%Y-%m-%d") + '.log'
# 将其保存到特定目录
case_dir = r'./logs/'
info_handler = TimedRotatingFileHandler(filename=case_dir + info_file_name,
when='MIDNIGHT',
interval=1,
backupCount=7,
encoding='utf-8')
开始采集前,先把自己的cookie值填入cookie.txt文件。
pc端cookie获取说明:
然后把复制的cookie值填写到当前文件夹的cookie.txt文件中。
用户登录界面:需要登录。
根据自己的实际情况,在软件界面填写采集条件,点击开始按钮:
完成采集后,在当前文件夹生成对应的csv文件,文件名以时间戳命名,方便查找。
软件使用过程演示:
“爬微博评论软件”首发于众公号 "老男孩的平凡之路",仅限于学术交流技术探讨,请勿用于商业用途。
我是@马哥python说,一名10年程序猿,持续分享python干货,欢迎交流!
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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