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  • arisu.cool的即时协议 :strawberry: -适用于生产者和所有人的可扩展Twitter爬虫和漫游器。 注意 该存储库当前处于开发阶段。 请期待Alpha版本:)
  • twitter 爬虫学习记录

    千次阅读 2018-05-22 15:26:01
    1.在Twitter上新建应用 网址:https://apps.twitter.com/app/new 创建好之后的网址(记录下,自己总是创建完就找不到了):https://apps.twitter.com/app/15264546 创建好了就可以获取应用的信息,包括Consum.....

    学习数据获取的时候,看了很多的帖子,但是自己还未成功,现在根据师姐的指导,记录下自己的学习过程,避免忘记。

    1.在Twitter上新建应用

    网址:https://apps.twitter.com/app/new
    这里写图片描述
    创建好之后的网址(记录下,自己总是创建完就找不到了):https://apps.twitter.com/app/15264546

    创建好了就可以获取应用的信息,包括Consumer key和Consumer secret。并generate access token,将这四个数据保存下来。

    根据师姐的建议,依据她的博客来复现一下twitter爬虫过程。
    ————

    2.Twitter本地项目的搭建

    接下来可以借助twitter api 进行twitter 抓取,现有的twitter api的python版本很多,这里主要介绍tweepy 以及python-twitter。

    在cmd中,通过pip install tweepy/python-twitter的命令,进行库的安装。
    (如果电脑上之前装过,但是版本过早,可以先pip uninstall **在重新安装)
    代码片段:

    import twitter
    import optparse
    import sys
    
    
    def print_safe(string):
        """
        Format a string for safe printing
        """
        return string.encode('cp437', 'xmlcharrefreplace')
    
    
    def print_tweet(tweet):
        """
        Format and print `tweet`.
        """
        print("@" + print_safe(tweet.GetUser().GetScreenName()) + \
        ": " + print_safe(tweet.GetText()))
    
    
    def search(search_term):
        """
        Print recent tweets containing `search_term`.
        """
        api = twitter.Api()
        tweets = api.GetSearch(search_term)
        for tweet in tweets:
            print_tweet(tweet)
    
    
    def trending_topics():
        """
        Print the currently trending topics.
        """
        api = twitter.Api()
        trending_topics = api.GetTrendsCurrent()
        for topic in trending_topics:
            print
            print_safe(topic.name)
    
    
    def user_tweets(username):
        """
        Print recent tweets by `username`.
        """
        api = twitter.Api()
        user_tweets = api.GetUserTimeline(screen_name=username)
        for tweet in user_tweets:
            print_tweet(tweet)
    
    
    def trending_tweets():
        """
        Print tweets for all the trending topics.
        """
        api = twitter.Api()
    
        trending_topics = api.GetTrendsCurrent()
        tweets = []
        # To add some variety, let's round-robin through the trending
        # topics, displaying a tweet from each until we run out of tweets.
        for topic in trending_topics:
            tweets.append((topic, api.GetSearch(topic.name)))
    
        while True:
            for topic, topic_tweets in tweets:
                if topic_tweets:
                    print_tweet(topic_tweets.pop())
                else:
                    return
    
    
    def main(args):
        parser = optparse.OptionParser("""Usage: %prog [-s <search term> | -t | -u <username>]""")
    
        parser.add_option("-s", "--search",
                          type="string",
                          action="store",
                          dest="search_term",
                          default=None,
                          help="Display tweets containing a particular string.")
        parser.add_option("-t", "--trending-topics",
                          action="store_true",
                          dest="trending_topics",
                          default=False,
                          help="Display the trending topics.")
        parser.add_option("-u", "--user",
                          type="string",
                          action="store",
                          dest="username",
                          default=None,
                          help="Display tweets for a particular public user.")
        parser.add_option("-w", "--trending-tweets",
                          action="store_true",
                          dest="trending_tweets",
                          default=None,
                          help="Display the tweets from trending topics.")
    
        (opts, args) = parser.parse_args(args)
    
        if opts.search_term:
            search(opts.search_term)
        elif opts.trending_topics:
            trending_topics()
        elif opts.username:
            user_tweets(opts.username)
        elif opts.trending_tweets:
            trending_tweets()
    
    
    if __name__ == "__main__":
        main(sys.argv[1:])

    3.代码学习

    (1)optparse模块的使用
    optparse模块主要用来为脚本传递命令参数,采用预先定义好的选项来解析命令行参数。
    首先需要引入optparser模块,然后执行初始化,实例化一个OptionParser对象(可以带参,也可以不带参数),再为命令行添加选项,示例:

    from optparse import OptionParser  
    usage="show something usefull  
    -- for example: how to use this program"  
    parser = OptionParser(usage) #带参的话会把参数变量的内容作为帮助信息输出  
    parser.add_option("-f","--file",dest="filename",help="read picture from File",metavar="FILE",action = "store",type="string")  
    parser.add_option("-s","--save",dest="save_mold",help="save image to file or not",default = True)  
    (options,args)=parser.parse_args()  
    print options.filename  
    print options.save_mold 

    各个参数的含义:

    • dest:用于保存输入的临时变量,其值通过options的属性进行访问,存储的内容是-f或 –file之后输入的参数
    • type: 用于检查命令行参数传入的参数的数据类型是否符合要求,有string,int,float等类型
    • action: 用于指导程序在遇到命令行参数时候该如何处理,有三种值可选: store,store_false和store_true,默认值是store
    • store:读取参数,如果参数类型符合type的要求,则将参数值传递给dest变量,作为options的一个属性供使用。
    • store_true/store_false: 一般作为一个标记使用,分别设置dest变量的值为True和False
    • metavar:占位字符串,用于在输出帮助信息时,代替当前命令选项的附加参数的值进行输出,只在帮助信息里有用,注意其和default的区别
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  • 关于twitter爬虫的总结

    万次阅读 2017-11-11 19:11:12
    需要收集包含特定关键词的既往tweets数据时,如果要求查询的时间跨度比较大,那么使用Twitter的API限制很多,因此利用Twitter自带的search功能,采用爬取网页响应的方式会更方便。

           最近有需要收集包含特定关键词的tweets数据。要求查询的时间跨度比较大,使用Twitter给的API有诸多问题,尤其是似乎还突破不了七天的限制,再加上懒得研究,所以还是决定采用爬取网页响应的方式。


    一、Twitter搜索的机制

           Twitter提供了一个search的功能,允许用户以关键词进行搜索,在高级搜索选项当中也能设置时间段等限定条件。得到初始搜索结果页面后,将页面下拉,到达底部之后会加载下一页。这个加载过程是由js完成的,如果关闭浏览器的js,那么下一页将不会加载,用户仅能浏览搜索结果首页。


    二、拿到搜索结果首页

           Twitter的search功能实际上是以get方式发出请求,因此只需要构造一个url就能进行查询。

    #可以设定语言、关键词以及时间区间,事实上进一步研究Twitter的search功能后还能添加更多限制,譬如不出现的关键词,关键词列表等
    url = 'https://twitter.com/search?l=ja&q=熊本城since%3A2016-04-01 until%3A2017-11-01&src=typd'

           好消息是,与微博不同,似乎Twitter的search功能并不要求用户登录,因此我们不必考虑登录的问题。有了这个url,利用urllib2、request之类的库就能很轻松的拿到一个HTML页面,这个页面即是搜索结果首页,与关闭浏览器js的搜索结果是一致的,使用正则表达式或者BeautifulSoup一洗就可以了。


    三、翻页机制

           通过抓包能发现,翻页是由请求如下url完成的:

    date_since = '2016-04-01'
    date_until = '2016-09-21'
    keyword = '熊本城'
    lang =  'ja'
    timeline_Url = 'https://twitter.com/i/search/timeline?vertical=default&q="' + keyword + '"since%3A' + date_since + '%20until%3A' + date_until + '&l='+lang+'&src=typd&include_available_features=1&include_entities=1&max_position=' + position + '&reset_error_state=false'

           其中时间段和关键词这两个参数与查询首页时参数一致,而position则能在首页的返回数据中找到,值得注意的是首页返回的数据中有一个min-position和一个max-position,这两者似乎是相同的,其中的机制没有深入研究。在抓包看了加载流程之后我猜测max-position应该是用来请求整个页面数据的,而min-position则用来进行分步加载,因此就使用了max-position。

           接着如果我们继续翻页,可以看到后续的翻页请求也同样由此url完成,只是参数position发生改变,而每一次翻页请求所需要的position显然来自上一个页面请求的返回。

           发出这个请求之后,能接收到一个json文件。分析之后可以发现,这个json由以下几个键值对组成:

    {
    "min_position":str
    "has_more_items":boolean
    "items_html":html
    "new_latent_count":int
    "focused_refresh_interval":int
    }

    items_html:一个不标准的html页面,这个页面包含了本次翻页所要加载的数据,也是我们要爬取的主要内容。

    min_position:包含了一个position数据,这用来组装下一次翻页请求的url。

    has_more_items:大概是用来表明本次返回是否完全。在多次尝试后我发现似乎所有通过爬虫获取的页面该参数都为false,目前看来对爬取数据没有影响。

    new_latent_count:本页新增数据条数。

    focused_refresh_interval:不明。看字面意思猜测可能是刷新时间,但这个刷新时间有何影响还不清楚。同样在多次尝试后发现该参数恒为30000,也没有发现对爬取有何影响。


    三、抓取流程和存在的问题

           现在抓取数据的流程就很清楚了。

           1、填入相关参数,请求搜索首页。获得首页tweets数据及position。

           2、将相关参数及上页position填入,组装timeline的url,请求翻页加载的数据。

           3、重复第2步。

           有几个问题需要注意。

           1、在进行第2步时,返回的json数据中的items_html是不完整的html,想要用BeautifulSoup之类的工具解析的话需要给它添加一个简单的头尾,例如

    Head = u"""
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
    <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
    <head>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
    <title>Fake Title</title>
    <body>
    """
    
    Tail = u"""
    </body>
    </head>
    </html>
    """
            2、Twitter不要求用户登录,但他会检查你的请求的header,尤其是user-agent。恶心人的地方在于如果你的user-agent没有通过检查,那么也不会报错,而是返回一个空的items_html。user-agent失效特点在于position为空,而其他原因导致的无数据返回是会有position返回的。

           3、在我爬取的过程当中,如果请求的数据量稍稍大一些——可能只需要几万条这个量级——那么在数据获取的过程中会出现抓取到空页面的情况。除了第2点谈到的user-agent失效的情况(然而事实上这种情况非常少见),剩下的我没有办法解释。

           4、在解析html拿数据的时候,你会发现发推时间实际上有两个地方拿,一个是网页显示的时间,一个是发推的时间戳。我在进行爬取的时候发现Twitter网页端的时间显示是有问题的,一开始认为是时区问题,但后来发现并不尽然。因此,还是拿时间戳比较靠谱。进一步研究你会发现,Twitter search在工作时实际上使用的是网页显示的那个时间去拿数据。结合一些表现,我猜测第3点问题的原因很可能就在于此,不过鉴于任务已经完成,就不再深究了,以后遇到再说吧。

    展开全文
  • Twitter_Data_Collection Twitter使用Selenium抓取 设置 1.安装Selenium 此仓库需要Selenium 3.141.0+,请参见获取安装说明。 快速开始 import requests import os import pandas as pd from selenium import ...
  • Github上的点击收藏量高的不限制爬虫都已经被twitter封过了 这里分享的版本是最开始写爬虫时练手的一个版本,功能实现的比较粗糙 0x01 具体分析 实现了根据用户ID,每天自动爬取用户推文,相当于监视,代码读起来...

    0x00 前言

    使用API可以很简单的获取到想要的数据,但是由于国内API的申请比较困难,所以如何绕过API直接爬虫是一个迫切需要解决的问题。Github上的点击收藏量高的不限制爬虫都已经被twitter封过了

    这里分享的版本是最开始写爬虫时练手的一个版本,功能实现的比较粗糙

    0x01 具体分析

    实现了根据用户ID,每天自动爬取用户推文,相当于监视,代码读起来相当简单,你可以根据自己的需求进行更改,下面就分享一下代码。

    • 该代码为通过screen name爬取推文,本质是通过screen name获取到id后爬取,因id在日常中比较难寻找所以这个代码通过screen name即可爬取,也可自行更改为使用id爬取

    headers中参数查找方法:打开twitter用户界面 按F12,再按F5刷新
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    0x03 代码分享

    # -*- codeing =utf-8 -*-
    # @Time : 2020/10/21 16:43
    # @Author:yuchuan
    # @File : crawl_tweets_by_id.py
    # @Software : PyCharm
    import requests
    import json
    import urllib.parse
    import csv
    import pandas as pd
    from itertools import  chain
    import numpy as np
    from datetime import datetime, timedelta
    import time
    import calendar
    #getuserID可通过user screenname获取ID,不用人工去获取
    def main():
            #包装header,伪装成浏览器。
    				#*******************为需要替换部分
            headers = {
                "cookie": '*******************',
                "user-agent": "*******************",
                "x-csrf-token": "*******************",
                "authorization": "*******************",
            }
            #也可直接获取id 爬取
            username = pd.read_csv('*******************.csv')
            for i in range(0, len(username['username'])):
                print(str(username['username'][i]))
                csv_username=str(username['username'][i])
                userID=getuserID(csv_username,headers)
                twitterURL = "https://twitter.com/i/api/2/timeline/profile/" + userID + ".json?include_profile_interstitial_type=1&include_blocking=1&include_blocked_by=1&include_followed_by=1&include_want_retweets=1&include_mute_edge=1&include_can_dm=1&include_can_media_tag=1&skip_status=1&cards_platform=Web-12&include_cards=1&include_ext_alt_text=true&include_quote_count=true&include_reply_count=1&tweet_mode=extended&include_entities=true&include_user_entities=true&include_ext_media_color=true&include_ext_media_availability=true&send_error_codes=true&simple_quoted_tweet=true&include_tweet_replies=false&count=20&userId=" + userID + "&ext=mediaStats%2ChighlightedLabel"
                flag=True
                content = []
                full_content=[]
                response = connect(headers, twitterURL)
                #flag 相当于确定获取到的内容是否在当日里。flag = false 停止爬取
                while (flag):
                    # 建立连接
                    response = connect(headers, twitterURL)
                    # formatRes修改源码的类型
                    responseJson = formatRes(response.content)
                    # 爬取每个json中 所有推文以及时间,转推,点赞等
                    content = parsetweets(responseJson)
                    # 将每个json中的内容添加到一个列表中
                    full_content.extend(content)
                    #获取下一页推文的json包
                    twitterURL = getNewURL(responseJson,userID)
                    flag=CtrlFlag(content)
                    # n = n - 1
                print("------------------------------------------------------------------------------------------------\n------------------------------------------------------------------------------------------------")
                # 提取只要当天的推文
                everydaytweet=todaytweet(full_content)
                # 将内容保存到CSV中,每个用户一个CSV
                saveData(everydaytweet, csv_username)
                time.sleep(30)
    
    #     获取当天的推文:本来想法:直接在CSV中进行排序,然后截取当天推文。时间排序没成功:::::直接在列表中截取当天的推文,再保存在CSV文件中可以。
    def CtrlFlag(content):
        flag=True
        time = (todaytime() + timedelta(hours=-8)).strftime("%Y-%m-%d")
        count=0
        for i in range(0,len(content)):
            if content[i][0][0:10] not in str(time):
                count=count+1
            if count==len(content):
                flag=False
        return flag
    def getuserID(username,headers):
        connectURL = "https://twitter.com/i/api/graphql/jMaTS-_Ea8vh9rpKggJbCQ/UserByScreenName?variables=%7B%22screen_name%22%3A%22" + username + "%22%2C%22withHighlightedLabel%22%3Atrue%7D"
        print(connectURL)
        response=connect(headers,connectURL)
        responseJson= formatRes(response.content)
        # print(responseJson)
        data=responseJson['data']['user']
        # print(data)
        userID=find('rest_id',data)
        return userID
    
    def todaytweet(full_content):
        content=[]
        #todaytime是香港时间,-8获得UTC时间,与爬取的created_at时间统一
        time=(todaytime()+ timedelta(hours=-8)).strftime("%Y-%m-%d")
        for i in range(0,len(full_content)):
    
            if full_content[i][0][0:10] in str(time):
                content.append(full_content[i])
        return content
    
    # 爬取推文,和时间等,对时间进行格式化****/**/**
    def parsetweets(dict):
        dict = dict['globalObjects']['tweets']
        full_text=findAll('full_text',dict)
        created_at=findAll('created_at',dict)
        favorite_count=findAll('favorite_count',dict)
        quote_count=findAll('quote_count',dict)
        reply_count=findAll('reply_count',dict)
        retweet_count=findAll('retweet_count',dict)
        formatcreated_at=[]
        time1=[]
        time2=[]
        utc_time1=[]
        for i in range(0,len(created_at)):
            #从twitter爬下来的时候,就是UTC时间,统一为UTC时间,将本地时间(香港)-8小时。美国时间+5小时
            time1.append(datetime.strptime(created_at[i],"%a %b %d %H:%M:%S +0000 %Y"))
            time2.append(datetime.strftime(time1[i],'%Y-%m-%d %H:%M:%S'))   #datatime转str
        tweetData = []
        #tweetData = list(chain.from_iterable(zip( created_at,full_text)))  # 合并两个列表
        # print(tweetData)
        for i in range(0,len(full_text)):
            tweetData.append([time2[i],full_text[i],favorite_count[i],quote_count[i],reply_count[i],retweet_count[i]])
        return tweetData
    
    # 当前日期 20201029格式,此时时间type:datetime,调用可能需要转换成str
    def todaytime():
        today=datetime.today()
        return today
    
    #保存到CSV中,每个人保存在一个CSV文件中、
    def saveData(content,filename):
        filetime = todaytime().strftime('%y%y%m%d')
        filename=filetime+" "+filename
        filepath = 'D:/twitterdata/'+filename+'.csv'
        name=['Time', 'Tweet','Favorite','Quote','Reply','Retweet']
        Data=pd.DataFrame(columns=name,data=content)
        Data.to_csv(filepath,encoding='utf-8-sig')
    
    # 直接查找键值 find
    def find(target, dictData, notFound='没找到'):
        queue = [dictData]
        while len(queue) > 0:
            data = queue.pop()
            for key, value in data.items():
                if key == target: return value
                elif type(value) == dict: queue.append(value)
        return notFound
    def findAll(target, dictData, notFound=[]):
        #print(dictData)
        result = []
        for key, values in dictData.items():
            content = values[target]
            result.append(content)
        #print(result)
        return result
    
    # 获取到cursor,并组成新的url
    def getNewURL(responseJson,userID):
        responseJsonCursor1 = responseJson['timeline']['instructions'][0]['addEntries']['entries'][-1]#这是字典,是列表中的最后一个元素
        cursorASCII=find('cursor',responseJsonCursor1)
        cursorASCII2 = find('value', cursorASCII)
        cursor=urllib.parse.quote(cursorASCII2)
        newURL="https://twitter.com/i/api/2/timeline/profile/"+userID+".json?include_profile_interstitial_type=1&include_blocking=1&include_blocked_by=1&include_followed_by=1&include_want_retweets=1&include_mute_edge=1&include_can_dm=1&include_can_media_tag=1&skip_status=1&cards_platform=Web-12&include_cards=1&include_ext_alt_text=true&include_quote_count=true&include_reply_count=1&tweet_mode=extended&include_entities=true&include_user_entities=true&include_ext_media_color=true&include_ext_media_availability=true&send_error_codes=true&simple_quoted_tweet=true&include_tweet_replies=false&count=20&cursor="+cursor+"&userId="+userID+"&ext=mediaStats%2ChighlightedLabel"
        return newURL
    
    #格式化获取到的json//bytes转string loads()将string读入字典中
    def formatRes(res):
           strRes = str(res, 'utf-8')
           dictRes = json.loads(strRes)
           return dictRes
    
    #设置代理proxies,链接获取网页数据。代理部分需要自己设置
    def connect(headers,twitterURL):
           proxies = {"http": "http://127.0.0.1:7890", "https": "http://127.0.0.1:7890", }
           response = requests.get(twitterURL,headers = headers, proxies=proxies)
           return response
    
    if __name__=="__main__":   #当程序执行时
        main()
    

    0x04 一些闲话

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  • 在github上找到了一个twitter爬虫,试了下,修改了其中一个有关编码的问题,可以抓取一定数量的twitter https://gist.github.com/TVFlash/cccc2808cdd9a04db1ce 代码如下 from bs4 import BeautifulSoup, ...

    在github上找到了一个twitter的爬虫,试了下,修改了其中一个有关编码的问题,可以抓取一定数量的twitter

    https://gist.github.com/TVFlash/cccc2808cdd9a04db1ce

    代码如下

    from bs4 import BeautifulSoup, NavigableString
    from urllib2 import urlopen
    
    #Note: must be a public profile
    print "Twitter username:"
    user = raw_input()
    
    endpoint = "https://twitter.com/%s"
    
    f = urlopen(endpoint % user)
    html = f.read()
    f.close()
    
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    
    tweets = soup.find_all('strong', {'class': 'fullname js-action-profile-name show-popup-with-id'})
    
    for i in range(0,len(tweets)):
        user = tweets[i].contents[0]
    
        action_tag = soup('span', {'class': 'username js-action-profile-name'})
        show_name = action_tag[i].contents[1].contents[0]
    
        twit_text = soup('p', {'class': 'js-tweet-text'})
    
        message = ""
        for nib in twit_text[i]:
            if isinstance(nib, NavigableString):
                message += nib
            else:
                message += nib.text
    
        print user, "@", i, show_name, message.replace(u'\xa0', u'')

    下面进行解释:

    第1行:从bs4中导入两个类。BeautifulSoup中存储整个html文档并且可以在其中搜索,NatigableString存储html中特定的text,但也支持某些搜索的功能。

    第2行:从urllib2中导入urlopen方法,用于发送请求到url并返回html文档

    第5-6行:输入要抓取的用户名

    第8行:输入twitter网址

    第10-12行:生成最终的目标url并使用urlopen方法,将下载的html文档读取到html变量中,然后关闭对象。urlopen.read只能使用一次,第二次再调用此方法时返回空值,所以也就相当于只能迭代一次的迭代器。

    第14行:根据文档生成用于检索的BeautifulSoup对象。

    第16行:找到所有class属性为 'fullname....with-id' 的strong标签,每个strong标签都唯一对应一条推文,因为实际上这就是每条推文上作者的姓名,当然这样提取出来的不仅包括用户发表的推文,也包括了用户转推的推文。

    第18行:对所有这样的标签进行遍历

    循环内:

    第19行:将tweets中当下元素的内容赋值为user

    第21行:提取出所有的动作发出者,这里不仅能提取出发送推文的作者,也能提取出转推者,在twitter页面上,就是一个用户名前加上'@'的标签,这行其实应该放到循环外,在这里重复了。

    第22行:show_name提取出当下推文发送者的姓名unicode字符串

    第24行:提取出推文内容,这行也应该放到循环外,

    第26-31行:将当下推文的从不同的string或tag中抽取并粘合在一起,第28行中,如果判断为真,那说明此元素就是text(因为实质上NavigableString就是多了一些功能的string对象),如果为假,则说明这只是一个包含text的tag。

    第33行:依次输出发送此条推文的动作发出者,原作者,以及推文内容。此处如果不把 u‘\xa0’ 替换为空的话,会报UnicodEncodeError,但现在看替换成这样并不影响输出推文内容,所以这个 \xa0 我觉得有可能是个文件头之类的,这个错误我在编程过程中出现过好几次,一直没有彻底弄明白过,只能先用这种方法把问题避开。这个方法源于另一篇文章http://blog.csdn.net/jianhong1990/article/details/8061328。感谢此作者为我节省了很多时间。

    参考:

    https://gist.github.com/TVFlash/cccc2808cdd9a04db1ce

    http://blog.csdn.net/jianhong1990/article/details/8061328

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