做网站开发服务商网络推广外包一年多少钱
嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 ❤ ~!
python更多源码/资料/解答/教程等 点击此处跳转文末名片免费获取
环境使用:
-
Python 3.10
-
Pycharm
第三方模块使用:
-
import requests >>> pip install requests
-
import wordcloud >>> pip install wordcloud
-
import jieba >>> pip install jieba
爬虫基本流程:
一. 数据来源分析
1. 明确需求: 明确采集的网站以及数据内容- 网址: https://weibo.com/2803301701/NxcPMvW2l- 数据: 评论内容
2. 抓包分析: 通过开发者工具进行抓包- 打开开发者工具: F12- 刷新网页- 通过关键字查找对应的数据关键字: 评论的内容数据包地址: https://weibo.com/ajax/statuses/buildComments?is_reload=1&id=4979141627611265&is_show_bulletin=2&is_mix=0&count=10&uid=2803301701&fetch_level=0&locale=zh-CN
二. 代码实现步骤
1. 发送请求 -> 模拟浏览器对于url地址发送请求
2. 获取数据 -> 获取服务器返回响应数据
3. 解析数据 -> 提取评论内容
4. 保存数据 -> 保存本地文件 (文本 csv Excel 数据库)
多页数据采集: 分析请求链接变化规律(主要看请求参数)
翻页: 点击下一页 / 滑动
flow: 0 多了这个参数
max_id: 第一页是没有 第二/三页一串数字
count: 第一页 10 第二/三页 20
代码展示
数据采集
'''
遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：926207505
寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！
'''
# 导入数据请求模块
import requests
import pandas as pd# 创建空列表
lis = []
def get_content(max_id):"""1. 发送请求 -> 模拟浏览器对于url地址发送请求"""# 模拟浏览器headers = {# Referer 防盗链'Referer':'https://weibo.com/2803301701/NxcPMvW2l',# User-Agent 用户代理'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'}"""https://weibo.com/ajax/statuses/buildComments?is_reload=1&id=4979141627611265&is_show_bulletin=2&is_mix=0&count=10&uid=2803301701&fetch_level=0&locale=zh-CN- 问号前面: 请求链接- 问号后面: 查询参数"""# 请求网址url = 'https://weibo.com/ajax/statuses/buildComments'# 请求参数data = {'is_reload': '1','id': '4979141627611265','is_show_bulletin': '2','is_mix': '0','max_id': max_id,'uid': '2803301701','fetch_level': '0','locale': 'zh-CN',}# 发送请求response = requests.get(url=url, params=data, headers=headers)"""2. 获取数据 -> 获取服务器返回响应数据"""json_data = response.json()"""3. 解析数据 -> 提取评论内容"""# 提取评论所在列表content_list = json_data['data']# for循环遍历, 提取列表里面元素for index in content_list:content = index['text_raw']dit = {'内容': content}lis.append(dit)"""保存数据"""with open('data.txt', mode='a', encoding='utf-8') as f:f.write(content)f.write('\n')print(content)next_num = json_data['max_id']return next_numif __name__ == '__main__':lis = []max_id = ''for page in range(1, 11):max_id = get_content(max_id)df = pd.DataFrame(lis)df.to_excel('data.xlsx', index=False)
制作词云图
'''
遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：926207505
寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！
'''
# 导入结巴分词
import jieba
# 导入词云图模块
import wordcloud"""词云分析"""
# 读取文件内容
f = open('data.txt', encoding='utf-8').read()
# 分词
txt = jieba.lcut(f)
# 把列表合并成字符串
string = ' '.join(txt)
# 制作词云图配置
wc = wordcloud.WordCloud(font_path='msyh.ttc',width=1000, # 宽height=700, # 高background_color='white', # 背景颜色 默认黑色
)
# 导入内容
wc.generate(string)
wc.to_file('词云_3.png')
print(txt)
尾语
最后感谢你观看我的文章呐~本次航班到这里就结束啦 🛬
希望本篇文章有对你带来帮助 🎉，有学习到一点知识~
躲起来的星星🍥也在努力发光，你也要努力加油（让我们一起努力叭）。
