Python爬虫实战，requests模块，Python实现抓取微博评论

jaysun 发布于2021-11-11 16:54 / 2498人阅读

摘要：前言利用实现抓取微博评论数据，废话不多说。让我们愉快地开始吧开发工具版本相关模块模块模块模块模块模块以及一些自带的模块。环境搭建安装并添加到环境变量，安装需要的相关模块即可。

前言

利用Python实现抓取微博评论数据，废话不多说。

让我们愉快地开始吧~

开发工具

**Python版本：**3.6.4

相关模块：

requests模块；

re模块；

pandas模块；

lxml模块；

random模块；

以及一些Python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

思路分析

本文以爬取微博热搜《霍尊手写道歉信》为例，讲解如何爬取微博评论！

抓取评论

网页地址

https://m.weibo.cn/detail/4669040301182509

网页分析

微博评论是动态加载的，进入浏览器的开发者工具后，在网页上向下拉取会得到我们需要的数据包

得到真实URL

https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4669040301182509&mid=4669040301182509&max_id_type=0https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4669040301182509&mid=4669040301182509&max_id=3698934781006193&max_id_type=0

两条URL区别很明显，首条URL是没有参数max_id的，第二条开始max_id才出现，而max_id其实是前一条数据包中的max_id

但有个需要注意的是参数max_id_type，它其实也是会变化的，所以我们需要从数据包中获取max_id_type

代码实现

import reimport requestsimport pandas as pdimport timeimport randomdf = pd.DataFrame()try:    a = 1    while True:        header = {            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.122 UBrowser/4.0.3214.0 Safari/537.36"        }        resposen = requests.get("https://m.weibo.cn/detail/4669040301182509", headers=header)        # 微博爬取大概几十页会封账号的，而通过不断的更新cookies，会让爬虫更持久点...        cookie = [cookie.value for cookie in resposen.cookies]  # 用列表推导式生成cookies部件        headers = {         # 登录后的cookie， SUB用登录后的            "cookie": f"WEIBOCN_FROM={cookie[3]}; SUB=; _T_WM={cookie[4]}; MLOGIN={cookie[1]}; M_WEIBOCN_PARAMS={cookie[2]}; XSRF-TOKEN={cookie[0]}",            "referer": "https://m.weibo.cn/detail/4669040301182509",            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.122 UBrowser/4.0.3214.0 Safari/537.36"        }        if a == 1:            url = "https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4669040301182509&mid=4669040301182509&max_id_type=0"        else:            url = f"https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4669040301182509&mid=4669040301182509&max_id={max_id}&max_id_type={max_id_type}"        html = requests.get(url=url, headers=headers).json()        data = html["data"]        max_id = data["max_id"]  # 获取max_id和max_id_type返回给下一条url        max_id_type = data["max_id_type"]        for i in data["data"]:            screen_name = i["user"]["screen_name"]            i_d = i["user"]["id"]            like_count = i["like_count"]  # 点赞数            created_at = i["created_at"]  # 时间            text = re.sub(r"<[^>]*>", "", i["text"])  # 评论            print(text)            data_json = pd.DataFrame({"screen_name": [screen_name], "i_d": [i_d], "like_count": [like_count], "created_at": [created_at],"text": [text]})            df = pd.concat([df, data_json])        time.sleep(random.uniform(2, 7))        a += 1except Exception as e:    print(e)df.to_csv("微博.csv", encoding="utf-8", mode="a+", index=False)print(df.shape)

效果展示

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