【经典爬虫案例】用Python爬取微博热搜榜!

 一、爬取目标

本次爬取的是: 微博热搜榜

(代码也可直接在下方拿):


微博热搜榜页面

分别爬取每条热搜的:

热搜标题、热搜排名、热搜类别、热度、链接地址。

下面,对页面进行分析。

经过分析,此页面没有XHR链接通过,也就是说,没有采用AJAX异步技术。

所以,只能针对原页面进行爬取。

二、编写爬虫代码

2.1 前戏

首先,导入需要用到的库:

import pandas as pd # 存入excel数据
import requests # 向页面发送请求
from bs4 import BeautifulSoup as BS # 解析页面

定义一个爬取目标地址:

# 目标地址
url = 'https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot'

定义一个请求头:

# 请求头
header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 B
### 回答1: 取微博数据是指通过爬取微博网站上的内容,获取用户在微博上发布的各种信息,包括文字、图片、视频等。爬取微博数据的方式可以使用Python编程语言中的爬虫技术来实现。 Python爬虫是一种自动获取网页内容的技术,通过模拟浏览器行为,可以获取网页上的数据。对于微博数据的爬取,可以通过Python爬取微博官方API接口或者直接爬取微博网页上的内容。 爬取微博数据需要首先进行身份认证和授权,获取访问权限。然后,可以通过API接口或者请求微博网页,获取微博网站上的数据。可以将数据保存在数据库中,或者直接进行分析和处理。 爬取到的微博数据可以用于各种目的,如数据开发微博分析等。数据开发是指对爬取到的数据进行清洗、整理和存储,以便后续的数据分析和应用。微博分析则是对微博数据进行统计和分析,了解用户的行为和趋势,找出有价值的信息。 对于爬取微博数据,可以通过可视化的方式呈现,以更直观地展示数据的分布和变化趋势。可视化可以使用各种Python的数据可视化库,如matplotlib、seaborn等,制作各种图表、图像和地图等,提供更好的数据展示效果。 总结来说,通过Python编程语言中的爬虫技术,可以取得微博数据并进行数据开发微博分析和可视化处理,从中获取有价值的信息。 ### 回答2: 取微博数据是指使用爬虫技术从微博平台上抓取用户的相关信息,通过获取微博的内容、点赞数、转发数、评论数等数据,并进行可视化分析以及数据开发,以了解用户行为和趋势。 在这个过程中,可以使用Python编写爬虫程序来自动化地访问微博网站并获取所需数据。爬虫程序可以模拟用户登录微博索关键词或用户,获取相关微博内容,并提取所需的数据信息。 通过爬取微博数据,可以进行数据开发,包括数据清洗、处理以及存储。数据清洗是指对原始数据进行去除噪声、格式转换、去重等操作,以保证数据的准确性和一致性。数据处理是指对清洗后的数据进行加工处理,如对文字进行分词、提取关键词等。数据存储则是将处理后的数据以合适的格式保存在数据库或文件中,以备后续使用。 除了数据开发,还可以进行微博数据的可视化分析。通过使用数据可视化工具和库,将微博数据转化为图表、地图、词云等可视化形式,从而更直观地展示数据的分布和趋势。通过分析微博数据可视化结果,可以发现用户关注的点话题、用户行为模式等信息,为企业和个人提供决策参考。 总之,通过取微博数据并进行可视化分析以及数据开发,我们可以深入了解用户行为和趋势,为企业和个人提供更有针对性的决策和推广策略。同时,这也为数据分析领域的研究和应用提供了丰富的资源和实践案例
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