我的反爬解决方案(2)—— 模拟登陆

本文介绍了一个针对常见网站的模拟登陆项目,包括账号密码明文提交、加密提交、验证码处理等不同登录方式。作者强调了模拟登陆在爬虫中的重要性,如处理反爬机制、增加采集数据量,并提供了登陆思路:分析加密、构造会话、处理验证码等。项目持续维护,旨在为爬虫开发者提供帮助。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

项目地址

常见站点模拟登陆(长期维护)https://github.com/IMWoolei/fuck-login

前言

爬虫的任务不仅仅是采集数据,自动刷访问量自动发布内容等都属于爬虫所涉及的范围。

而完成自动刷访问量、发布这些功能往往都需要在登陆状态下进行,另外HTTP是无连接\无状态的,所以实现登陆的目的是在本地生成Cookies,以记录本次会话状态。

另外携带Cookies的请求,可以在爬虫中解决一些反爬机制、采集数据量有限的问题,如在知乎信息采集中缺少Cookies会无法获取目标信息,采集搜狗微信时未登陆情况下只能请求前10页…

常见登陆方式

  • 账号密码明文提交,不做任何加密,如GitHub豆瓣优快云(现在已更新了)等站点;

  • 账号密码进行加密或JS生成附带信息,如SHA1MD5HMACAESBase64等多种加密方式,如搜狐新闻,拉勾网;

  • 额外需要提交验证码信息,多数站点都会选择这种方式,bilibili的极验、搜狗微信的数字字母、知乎的中文汉字等;

  • 预登陆操作,即登陆之前首先向服务器获取登陆信息,用于构造本次登录,如新浪微博;

  • 等等…

<think>嗯,用户想要关于Python取微博评论并做数据采集清洗的结课论文资料。这个问题需要结合系统级指令和用户的具体需求来处理。用户引用了三篇资料:第一篇是关于微博数据可视化的,第二篇讲Scrapy爬虫框架,第三篇涉及旅游评论取。虽然这些不是直接匹配的,但技术点很相关。尤其第二篇的Scrapy性能优化和第三篇的数据清洗流程特别有用。考虑围绕这些技术点构建回答。需要强调微博爬虫的特殊性——登陆验证和机制比普通网站更严格。准备用Requests+Selenium方案,因为微博的滑动验证码用纯Requests很难突破。数据清洗部分可以借鉴第三篇的文本处理流程,但要注意微博评论特有的表情符号转换问题。在回复结构上要遵循系统指令:数学公式用$包裹,代码块独立显示。关键算法如TF-IDF和情感分析需要用行内公式标注,比如情感值计算可以写成$S=\frac{\sum_{i=1}^nw_i\cdots_i}{\sum_{i=1}^nw_i}$[^3]。每个技术环节都要标注引用来源。关于论文框架建议,考虑到是结课作业,准备突出可操作性。避免建议分布式爬虫之类超纲内容,聚焦登录模拟、JSON解析和pandas清洗这类基础技能。在后续问题设计时留出拓展空间,比如问法律边界或动态加载处理,方便用户后续深入。</think> 针对微博评论爬虫及分析的结课论文实现方案,结合参考资料的核心技术点,建议参考以下框架实现: ### 1. 爬虫系统设计(需突破登录验证) ```python import requests from selenium import webdriver from bs4 import BeautifulSoup def weibo_login(): # 使用Selenium模拟登录(解决动态验证码问题) driver = webdriver.Chrome() driver.get("https://passport.weibo.cn/signin/login") driver.find_element("id","loginName").send_keys("your_username") driver.find_element("id","loginPassword").send_keys("your_password") driver.find_element("id","loginAction").click() return driver.get_cookies() # 获取登录凭证 def crawl_comments(weibo_id, cookies): headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0", "Cookie": "; ".join([f"{k}={v}" for k,v in cookies])} url = f"https://weibo.com/ajax/statuses/repoostTimeline?id={weibo_id}&page=1" response = requests.get(url, headers=headers) return response.json()["data"] # 直接解析API返回的JSON数据 ``` *技术要点*: - 使用Selenium解决动态登录验证问题[^2] - 通过开发者工具捕获AJAX接口(如`/ajax/statuses/repoostTimeline`) - 直接解析JSON格式数据(非HTML解析) ### 2. 数据清洗关键步骤 ```python import jieba import pandas as pd import re def clean_data(comments): df = pd.DataFrame(comments) # 1. 过滤空值 df = df[df['text'].notnull()] # 2. 去除HTML标签及特殊字符 df['clean_text'] = df['text'].apply( lambda x: re.sub(r'<[^>]+>|【[^】]+】|#\S+#|@\S+\s?|[^\w\s]', '', x) ) # 3. 中文分词处理 df['seg_text'] = df['clean_text'].apply( lambda x: ' '.join(jieba.cut(x, cut_all=False)) ) return df[['created_at', 'user', 'seg_text']] ``` *清洗逻辑*: - 正则过滤话题标签(如`#xx话题#`)和@用户标记[^3] - 移除转发标记(如`【@用户名】`) - 基于结巴分词实现中文语义分割[^1] ### 3. 分析模块示例(情感分析) ```python from snownlp import SnowNLP def sentiment_analysis(df): sentiments = [] for text in df['clean_text']: s = SnowNLP(text) sentiments.append(s.sentiments) # 情感值(0-1) df['sentiment'] = sentiments # 可视化情感分布 df['sentiment'].hist(bins=10) plt.title('微博评论情感分布') plt.show() return df.groupby('user')['sentiment'].mean() # 用户平均情感值 ``` *分析维度*: - 基于SnowNLP的情感值计算$S=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} sentiment_i$[^1] - 用户情绪画像(情绪极性均值) - 时间维度情绪演化(结合`created_at`字段) ### 4. 论文结构建议 ```markdown ├─ 第一章 绪论 │ ├─ 1.1 微博评论的价值分析(引用[^1][^3]) │ └─ 1.2 现有爬虫技术的局限(机制) ├─ 第二章 关键技术 │ ├─ 2.1 Scrapy爬虫框架优化(引用[^2]) │ └─ 2.2 中文文本处理流程 ├─ 第三章 系统实现 │ ├─ 3.1 评论数据采集(需附登录验证流程图) │ └─ 3.2 数据清洗算法(正则/分词原理) ├─ 第四章 数据分析 │ ├─ 情感分布直方图 │ └─ 用户情绪画像表格 └─ 第五章 总结 └─ 5.2 法律合规性说明(数据脱敏要求) ```
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值