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    千次阅读 2021-01-03 16:49:59
    微博个人主页的信息爬取 闲话少说,先进入分析过程。 因为相对而言移动端的界面会比较好爬取,所以今天我们爬取移动端微博的页面,如下: 这里是前后端分离异步加载的数据,所以我们去抓包工具下寻找对应的接口地址...

    微博个人主页的信息爬取

    闲话少说,先进入分析过程。
    因为相对而言移动端的界面会比较好爬取,所以今天我们爬取移动端微博的页面,如下:
    在这里插入图片描述
    这里是前后端分离异步加载的数据,所以我们去抓包工具下寻找对应的接口地址:
    在这里插入图片描述
    很明显可以看到crads下对应了多条数据,而其中的mblog下存放着对应微博的相关数据:
    在这里插入图片描述
    不要着急现在就去解析界面数据,先去看看下一页的加载,怎样去请求下一条数据:
    在这里插入图片描述
    对比看到多出了一个since_id的数据,发现这个数据的来源是上一条json数据中的:
    在这里插入图片描述
    到这里我们的分析就结束了,接下来进行代码的编写。

    import requests
    from urllib.parse import urlencode
    import random
    
    # 个人微博内容循环爬取,基于强大的requests库
    
    # 伪装头
    headers = {
        "Host": "m.weibo.cn",
        "Referer": "https://m.weibo.cn/u/6816603335",
        "user-agent": "Mozilla/5.0 (Linux; Android 8.0; Pixel 2 Build/OPD3.170816.012) AppleWebKit/537.36 (KHTML, "
                      "like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Mobile Safari/537.36 Edg/87.0.664.66 ",
        "X-Requested-With": "XMXLHttpRequest"
    }
    # 接口链接模板
    base_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?'
    # ip代理池
    proxy_pool = [{'HTTP': '27.206.178.75:9000'}, {'HTTP': '175.42.122.226:9999'}, {'HTTP': '175.42.158.31:9999'},
                  {'HTTP': '175.44.109.38:9999'}, {'HTTP': '42.238.91.46:9999'}, {'HTTP': '175.42.158.146:9999'},
                  {'HTTP': '123.160.69.171:9999'}, {'HTTP': '115.221.240.115:9999'}, {'HTTP': '183.166.110.5:9999'},
                  {'HTTP': '125.121.123.115:8888'}, {'HTTP': '117.64.237.222:1133'}, {'HTTP': '182.87.39.163:9000'},
                  {'HTTP': '120.79.184.148:8118'}, {'HTTP': '122.234.24.178:9000'}, {'HTTP': '175.42.158.74:9999'}]
    # 预定义字典
    weibo = {}
    

    接下来我们进行函数的编写,封装两个函数,用来请求数据 和 解析数据。
    请求参数如下:
    在这里插入图片描述

    # 对链接的请求函数
    def get_page(since_id=None):
        # 爬取用户的参数
        params = {
            'uid': '2946150412',
            'luicode': '10000011',
            'lfid': '231093_-_selffollowed',
            'type': 'uid',
            'value': '2946150412',
            'containerid': '1076032946150412',
            'since_id': since_id
        }
        # url拼接
        url = base_url + urlencode(params)
        try:
            # 对拼接字符串进行访问
            response = requests.get(url=url, headers=headers, proxies=random.choice(proxy_pool))
            if response.status_code == 200:
                # 响应成功后,将返回的json数据解析,返回json和其中的since_id
                # since_id是为了循环爬取下一条
                json = response.json()
                next_since_id = json.get('data').get('cardlistInfo').get('since_id')
                return json, next_since_id
        except requests.ConnectionError as e:
            # 失败 控制台抛出异常
            print("错误:", e.args)
    

    上面的函数会返回一个json对象和since_id的数据,json对象用来解析微博的对应信息,since_id为我们的下次爬取提供参数

    # 解析传回来的json
    def parse_page(json):
        # 部分card属性下,存放着mblog,即是对应的微博内容
        cards = json.get('data').get('cards')
        for card in cards:
            mblog = card.get('mblog')
            # 循环遍历,获取对应的每一条数据,有mblog属性再解析
            if mblog:
                # 发布微博的来源
                weibo['source'] = mblog['source']
                # 创建时间
                weibo['created_at'] = mblog['created_at']
                # 文本内容
                weibo['raw_text'] = mblog['raw_text']
                # 图片
                weibo['original_pic'] = mblog.get('original_pic')
                # 图床的相关处理
                pics = []
                p = mblog.get('pics')
                if p:
                    for pic in p:
                        pics.append(pic['url'])
                    weibo['pics'] = ' , '.join(pics)
                    # 提交
                yield weibo
    

    最后封装一个函数调用上面的两个方法,并做到循环请求和解析的效果。

    # 调用封装好的函数并进行持久化存储
    def domain():
        global return_data
        # 循环请求数据接口,200次已经很多了,获取不到对应的since_id时,程序会报错停止
        for i in range(200):
        # 由于第一页没有since_id参数,这里特殊处理
            if i == 0:
                print("正在爬取第{}页....".format(i + 1))
                # 第一个接口没有since_id参数 传值为空
                return_data = get_page()
                # 下面的语句参照else中的注释
                results = parse_page(return_data[0])
                for res in results:
                    img = res.get('original_pic')
                    pics = res.get('pics')
                    if img is None:
                        img = "无"
                    if pics is None:
                        pics = "无"
                    with open('test.txt', 'a', encoding='utf8') as file:
                        file.write('时间:' + res['created_at'] + '\n' + '来源:' + res['source'] + '\n'
                                   + '内容:' + res['raw_text'] + '\n' + '附图链接地址:' + img + '\n'
                                   + '图床:' + pics + '\n' + '\n')
            else:
                print("正在爬取第{}页....".format(i + 1))
                # 传入返回的第二个值since_id
                return_data = get_page(return_data[1])
                # 传入解析的第一个值json对象
                results = parse_page(return_data[0])
                # 遍历提交的结果
                for res in results:
                    # 对照片和图床进行非空判断
                    img = res.get('original_pic')
                    pics = res.get('pics')
                    if img is None:
                        img = "无"
                    if pics is None:
                        pics = "无"
                    # 持久化存储用文本实现
                    with open('test.txt', 'a', encoding='utf8') as file:
                        file.write('时间:' + res['created_at'] + '\n' + '来源:' + res['source'] + '\n'
                                   + '内容:' + res['raw_text'] + '\n' + '附图链接地址:' + img + '\n'
                                   + '图床:' + pics + '\n' + '\n')
    
    

    运行结果如下:
    在这里插入图片描述
    最后看一下我们的结果文件:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    可以看到最早的2015年的微博也获取到了,对应的图片链接也是可以访问没有问题的。
    注:案例仅供学习

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  • holyw 1、灾害预警信息爬虫:支持广东省灾害预警信息爬取,暴露查询接口,其他省份可以很方便地自己扩展。2、头条新闻爬虫:支持设置关键字、并行数爬取信息。 天气查询接口:
  • 下面小编就为大家分享一篇使用python爬虫实现网络股票信息爬取的demo,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 最近开发用到了爬取题库的功能,直接是无法爬取的,通过分析,发现可以通过账号登陆,携带COOKIE信息爬取网站数据。为了方便交流学习,现将代码公开。

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