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❤️ 爬虫分析CSDN大佬之间关系，堪比娱乐圈 ❤️

Michael_Ding / 443人阅读

? 作者主页：不吃西红柿

? 简介：CSDN博客专家?、信息技术智库公号作者✌简历模板、PPT模板、技术资料尽管【关注】私聊我。历史文章目录：https://t.1yb.co/zHJo

? 欢迎点赞 ? 收藏 ⭐留言 ? 如有错误敬请指正！

本文重点：

1、爬虫获取csdn大佬之间的关系

2、可视化分析暧昧关系，复杂堪比娱乐圈

大佬简介

? Java李杨勇：一个性感的计算机专业毕业的3年java开发者。

? 沉默王二：CSDN 头牌博主，Java 领域优质创作者，2019、2020 两届博客之星 Top5 。

? 擦姐yyds：现象级专栏 《Python 爬虫 100 例》作者、《滚雪球学 Python 专栏》原创者。

? 涛歌依旧：涛哥不知何许人也，亦不详其姓字。闲静少言，不慕荣利。好读书，求甚解。

? Lucifer三思而后行：灵感来源于生活，故而热爱生活～

? 曲鸟：python领域新星创作者。

? 孤寒者：深入浅出的讲解Python基础知识&爬虫初阶及进阶&主流Web框架（Django等）

? 肥学大师：目前还是学生喜欢分享从每个项目得到的技术和趣闻类的文章。

不甚枚举......

目录

效果展示（动图不会录屏，只能截图了）

第一步：获取api

第二步：爬虫获取关注名单

第三步：python数据可视化

第四步：main函数启动

效果展示（动图不会录屏，只能截图了）

我们尤其可以看到：

这个「不吃西红柿」竟然关注了所有人，简直是朵交际花，不仅文章写得好，还爱交朋友！ 据说，他最近有评论必回关  ❤

第一步：获取api

C站的关注api：

https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-follow-list?page=%s&size=20&noMore=false&blogUsername=%s"%(p,Username)

需要传入两个参数：页数、用户id

%(p,Username)

第二步：爬虫获取关注名单

还是经典的爬虫包： import requests

def get_follow(Username):    headers = {        "User-Agent": "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; InfoPath.3)",        "accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01",        "accept-encoding": "gzip, deflate, br",        "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9",        "content-type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",        "cookie": "cookie",    }    data ={        "page": "1",        "size": "20",        "noMore": "false",        "blogUsername": Username    }    follow_list = []    for p in range(1,101):        url = "https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-follow-list?page=%s&size=20&noMore=false&blogUsername=%s"%(p,Username)        res = requests.get(url,headers=headers,data=data)        fans = json.loads(res.text)["data"]["list"]        if fans:            follow_list.extend(fans)        else:            break    ff = []    for i in follow_list:        ff.append(i["username"])    return ff

第三步：python数据可视化

def graph(nodes, links):    graph = Graph()    graph.add("Name:", nodes,links, repulsion=8000)    graph.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("关系图"))    graph.render() #生成render.html

第四步：main函数启动

if __name__ == "__main__":    nodes,links = [],[]    blog = {        "weixin_39032019": "不吃西红柿",        "Mancuojie":"Mancuojie",        "weixin_39709134": "Java李杨勇",        "zhongguomao": "SAP剑客",        "qing_gee": "沉默王二",        "hihell": "擦姐yyds",        "stpeace": "涛歌依旧",        "jacke121": "AI视觉网奇",        "weixin_40400177": "DrogoZhang",        "m0_50546016": "Lucifer三思而后行",        "momoda118": "曲鸟大师",        "qq_44907926": "孤寒大佬",        "jiahuiandxuehui": "肥学大师",            }    blog_key = blog.keys()    for blogUsername in blog:        follows = get_follow(blogUsername)        simple_follows = [val for val in follows if val in blog_key]        nodes.append({"name": blog[blogUsername] })        for one in simple_follows:            if blog[blogUsername] != blog[one]:                links.append({"source": blog[blogUsername] ,"target":blog[one] })        print(links)    graph(nodes,links)

好了，今天的「爬虫」和「数据可视化」小课堂，就到这里了，我是西红柿?，我们下期再见~

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（优质好文持续更新中……）✍

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