python爬去新浪微博_使用python抓取新浪微博数据

数极客，拥有16种数据分析模型的新一代用户行为分析平台！本篇文章是python爬虫系列的第四篇，介绍如何登录抓取新浪微博的信息。并对其中的关键内容进行提取和清洗。

开始前的准备工作首先是开始之前的准备工作，与前面的文章相比，我们除了导入库文件，还把设置登录页URL，以及登录用户密码也放在了准备工作中。下面分别来说明。导入所需的库文件，第一个是requests，用于请求和页面抓取，第二个是re正则库，用于从页面的代码中提取所需要的信息。第三个是pandas库，用来进行拼表以及数据导出。 #导入requests库(请求和页面抓取) import requests #导入正则库（从页面代码中提取信息） import re #导入pandas库(用于创建数据表和导出csv) import pandas as pd 开始抓取前，先找到新浪微博的登陆页面地址，PC端的页面内容较多，我们选择通过移动端页面登陆微博。地址是http://m.weibo.cn/，点击登陆后，跳转到登陆页面地址https://passport.weibo.cn/signin/login，这是我们要提交用户名和密码进行登陆的地址。此外还需要找到要抓取页面的URL地址。这里我们抓取“蓝鲸碎碎念”的微博首页。http://weibo.com/askcliff/home

#设置登陆用户名和密码 payload = { ‘username’: ‘用户名’, ‘password’: ‘密码’} #微博登陆页URL url1=’https://passport.weibo.cn/signin/login’ #微博内容抓取页URL url2=’http://weibo.com/askcliff/home’ 准备工作完成后，还需要对爬虫进行伪装，下面是具体的步骤和内容。

将爬虫伪装成浏览器首先是设置头文件信息，里面包括浏览器的信息和字符编码以及引荐来源信息等等。这些信息的获得方法请参考本系列第三篇文章的内容。 #设置请求头文件信息 headers = {‘User-Agent’:’Mozilla/5.0 (Windows NT6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11′, ‘Accept’:’text/html;q=0.9,*/*;q=0.8′, ‘Accept-Charset’:’ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.3′, ‘Accept-Encoding’:’gzip’, ‘Connection’:’close’, ‘Referer’:’http://www.baidu.com/’ } 设置Cookie的内容，获得cookie值的内容也请参考第三篇文章的内容。唯一的不同在于需要在登陆状态下查看cookie值并进行保存。Cookie中会保存登陆信息。 #设置Cookie的内容 cookie={‘ALF’:’1512025918′, ‘Apache’:’5582079329023.459.1480472083206′,’SCF’:’AoVcrse87P6zmMtZKsEug5bAAo_H6Zt17MI3RlrtRpA4qlvNTTnENdzBgdAiYtXpxqNqfUnrc4z9taUndzaGr9c.’, ‘SINAGLOBAL’:’2194771417416.632.1423499773609′, ‘SSOLoginState’:’1480472583′, ‘SUB’:’_2A251OgvvDeTxGedI61YV-C_EyD6IHXVWTnonrDV8PUNbmtANLRXfkW-bhQmK-cEZIcxdomJO1Yzg52KkoQ..’,’SUBP’:’0033WrSXqPxfM725Ws9jqgMF55529P9D9WWgwwO53bYmTfR9ipEOyk5q5JpX5K2hUgL.Fo2cehBX1h2Re0z2dJLoIEXLxKnL1KeL1-BLxK.LBozLBonLxKMLBKzL12-LxKMLBKzL12-LxK-LB.qLBo-t’, ‘SUHB’:’02Me2StsrIXMMi’, ‘ULV’:’1480472083473:198:8:1:5582079329023.459.1480472083206:1479779756603′, ‘UOR’:’www.wpdaxue.com,widget.weibo.com,www.baidu.com’, ‘WBStorage’:’2c466cc84b6dda21|undefined’, ‘WBtopGlobal_register_version’:’e91f392a3df0305e’, ‘YF-Page-G0′:’ee5462a7ca7a278058fd1807a910bc74’, ‘YF-Ugrow-G0′:’3a02f95fa8b3c9dc73c74bc9f2ca4fc6’, ‘YF-V5-G0′:’35ff6d315d1a536c0891f71721feb16e’, ‘_T_WM’:’8519d55f44e2d02f81931ae8c417a1b1′, ‘__gads’:’ID=3ca23266e2f80acc:T=1423541337:S=ALNI_MbTV-7G_42zCQkplHbiQUzrDs36Zg’, ‘_ga’:’GA1.2.1810133914.1425401997′, ‘_s_tentry’:’www.baidu.com’, ‘login_sid_t’:’01055f2ea0a097fc1512f94fbc6b0c88′, ‘lzstat_uv’:’1488026467799833128|3200746′, ‘un’:’139******03′, ‘wvr’:’6′} 设置完headers和cookie信息后，就可以开始进行登陆并抓取页面信息了。

抓取微博信息首先设置会话对象，保证每次页面请求都能保留cookie信息，换句话说就是每次请求都是登陆状态。然后以post形式向微博的登陆页面提交用户名和密码进行登陆。登录成功后，请求真正需要抓取的页面地址，并进行内容编码。这里抓取的是”蓝鲸碎碎念”的微博首页。 #设置一个会话对象 s = requests.Session() #以post形式提交登陆用户名和密码 s.post(url=url1, data=payload, headers=headers) #提交请求获取要抓取的页面信息 r=requests.get(url=url2, cookies=cookie, headers=headers) #获取页面的内容信息 html=r.content #对页面内容进行编码 html=str(html, encoding = “UTF-8”) #查看页面内容 html

提取信息并进行数据清洗抓取完页面后，我们使用正则对页面中的信息进行提取，这里提取两个信息，第一是用户昵称。第二是用户性别。首先使用正则提取用户昵称，然后用if判断并排除重复信息，得到用户的昵称字段。 #提取微博昵称信息 nickname=re.findall(r’nickname=(.*)’,html) #清洗微博用户昵称 nickname_1=[] for i in nickname: if not”gender” in i: nickname_1.append(i)

同样的方式提取用户性别，先使用正则提取，然后通过判断排除重复信息获得微博用户性别字段。 #提取微博用户性别 gender=re.findall(r’gender=(.*)”‘,html) #清洗微博用户性别 gender_1=[] for i in gender: if not”&” in i: gender_1.append(i)

生成数据表并导出数据使用pandas库将微博用户昵称和性别两个字段拼成数据表。并导出为csv格式的文件，以便进行后续的统计和分析工作。 #生成数据表 weibo=pd.DataFrame({‘nickname’:nickname_1,’gender’:gender_1})

#导出为csv文件 weibo.to_csv(‘weibo.csv’) 数极客是新一代用户行为分析与数据智能平台，支持用户数据分析、运营数据分析、留存分析、路径分析、漏斗分析、用户画像、SEM数据分析等16种分析模型的数据分析产品，支持网站统计、网站分析、APP统计、APP分析等分析工具，以及会员营销系统和A/B测试工具等数据智能应用，支持SAAS和私有化部署,提升用户留存和转化率，实现数据驱动增长!

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