python微博爬虫分析_基于Python的新浪微博爬虫研究
基于
Python
的新浪微博爬虫研究
吴剑兰
(江苏警官学院,江苏
南京
210031
)
【摘
要】
摘
要:对比新浪提供的
API
及传统的爬虫方式获取微博的优缺点,
采用模拟登陆和网页解析技术,将获取的信息存入数据库中并进行分析。基于
Python
设计实现了新浪微博爬虫程序,可以根据指定的关键词获取相应的微
博内容及用户信息。
【期刊名称】
无线互联科技
【年
(
卷
),
期】
2015(000)006
【总页数】
2
【关键词】
新浪微博;
Python
;爬虫
以新浪官方的搜索平台为搜索入口,输
入后,构造相应
url
。分析网页源代码,可以发现页面上的所有微博内容都在以
&&
STK.pageletM
&&
STK.
pageletM.view({"pid":"plweibodirect",
开头的行中。源代码中大多为反斜线
(“
\
”)
,而中文则以
UTF-8
的格式表示,即“
\
uXXXX”(
X
为数字或字母)
,
一眼望上去很凌乱。但是如果查看经过处理后的源代码,可以发现每条微博都
有相似的格式,而且是以一种“树”的形式展现的。
4
的提取
这个爬虫程序还
有一个可以对爬取到的微博内容进行分析,提取的功能。使用
TF-IDF
算法来
实现。
TF-IDF
算法的思想如下:为了提取关键词,一个容易想到的思路就是找
到出现次数最多的词。如果某个词很重要,它应该在其中多次出现,于是,进
行“词频”(
TF
)统计。但是,出现次数最多的词是“的”“是”“在”这一
类词,这些词叫做“停用词”,对结果没有帮助,需要过滤掉。
根据这一算法
思想,爬虫程序可以根据爬取的一系列微博条目,获得这些条目的。
[3]
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