Python定时爬取微博热搜示例介绍

作者：Dream丶Killer 时间：2022-09-18 21:59:18　

前言

相信大家在工作无聊时，总想掏出手机，看看微博热搜在讨论什么有趣的话题，但又不方便直接打开微博浏览，今天就和大家分享一个有趣的小爬虫，定时采集微博热搜榜&热评，下面让我们来看看具体的实现方法。

页面分析

热搜页

热榜首页：https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot

热榜首页的榜单中共五十条数据，在这个页面，我们需要获取排行、热度、标题，以及详情页的链接。

我们打开页面后要先 登录，之后使用 F12 打开开发者工具，Ctrl + R 刷新页面后找到第一条数据包。这里需要记录一下自己的 Cookie 与 User-Agent。

对于标签的定位，直接使用 Google 工具获取标签的 xpath 表达式即可。

详情页

对于详情页，我们需要获取评论时间、用户名称、转发次数、评论次数、点赞次数、评论内容这部分信息。

方法与热搜页采集方式基本相同，下面看看如何用代码实现！

采集代码

首先导入所需要的模块。

import requests
from time import sleep
import pandas as pd
import numpy as np
from lxml import etree
import re

定义全局变量。

headers：请求头all_df：DataFrame，保存采集的数据

headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36',
'Cookie': '''你的Cookie'''
}
all_df = pd.DataFrame(columns=['排行', '热度', '标题', '评论时间', '用户名称', '转发次数', '评论次数', '点赞次数', '评论内容'])

热搜榜采集代码，通过 requests 发起请求，获取详情页链接后，跳转进入详情页采集 get_detail_page。

def get_hot_list(url):
'''
微博热搜页面采集，获取详情页链接后，跳转进入详情页采集
:param url: 微博热搜页链接
:return: None
'''
page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text
tree = etree.HTML(page_text)
tr_list = tree.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr')
for tr in tr_list:
parse_url = tr.xpath('./td[2]/a/@href')[0]
detail_url = 'https://s.weibo.com' + parse_url
title = tr.xpath('./td[2]/a/text()')[0]
try:
rank = tr.xpath('./td[1]/text()')[0]
hot = tr.xpath('./td[2]/span/text()')[0]
except:
rank = '置顶'
hot = '置顶'
get_detail_page(detail_url, title, rank, hot)

根据详情页链接，解析所需页面数据，并保存到全局变量 all_df 中，对于每个热搜只采集热评前三条，热评不够则跳过。

def get_detail_page(detail_url, title, rank, hot):
'''
根据详情页链接，解析所需页面数据，并保存到全局变量 all_df
:param detail_url: 详情页链接
:param title: 标题
:param rank: 排名
:param hot: 热度
:return: None
'''
global all_df
try:
page_text = requests.get(url=detail_url, headers=headers).text
except:
return None
tree = etree.HTML(page_text)
result_df = pd.DataFrame(columns=np.array(all_df.columns))
# 爬取3条热门评论信息
for i in range(1, 4):
try:
comment_time = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[1]/div[2]/p[1]/a/text()')[0]
comment_time = re.sub('\s','',comment_time)
user_name = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[1]/div[2]/p[2]/@nick-name')[0]
forward_count = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[2]/ul/li[1]/a/text()')[1]
forward_count = forward_count.strip()
comment_count = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[2]/ul/li[2]/a/text()')[0]
comment_count = comment_count.strip()
like_count = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[2]/ul/li[3]/a/button/span[2]/text()')[0]
comment = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[1]/div[2]/p[2]//text()')
comment = ' '.join(comment).strip()
result_df.loc[len(result_df), :] = [rank, hot, title, comment_time, user_name, forward_count, comment_count, like_count, comment]
except Exception as e:
print(e)
continue
print(detail_url, title)
all_df = all_df.append(result_df, ignore_index=True)