为了知道女朋友的小秘密,我用Python采集了微博6万个女生小秘密

Pandas入门教程(二十二):股票数据分析实战——yfinance 获取数据、技术指标与收益率分析 把 Pandas 用在真实场景,才能体会它的价值。本文以茅台股票为例,用 yfinance 获取历史行情,完成缺失值处理与列筛选,绘制收盘价曲线,计算 SMA 移动平均线与 RSI 相对强弱指数,并通过日收益率、累计收益率和波动率完成完整的量化分析流程。 阅读详情

由于是第一次谈恋爱,所以呢,对女生不是很了解,今天刚好看到微博榜姐搞了一个“女生哪些小秘密,是很多男生不知道的”,下边竟然有60000条评论!

60000个女生的小秘密啊!作为一个什么都不懂的男孩子,你是否好奇呢?
不管你好奇不好奇,反正我是挺好奇的!
看了60000个女生小秘密,女朋友的小秘密,我都能发现的!
python代码已经封装好了!一款爬取微博手机网页版评论的小程序

"""
当然在学习Python的道路上肯定会困难,没有好的学习资料,怎么去学习呢? 
学习Python中有不明白推荐加入交流Q群号:928946953 
群里有志同道合的小伙伴,互帮互助, 群里有不错的视频学习教程和PDF!
还有大牛解答!
"""
import requests
import json
import re
 
 
# 定义保存评论的函数
def bcpl(weibo_id, url, headers, number):
    count = 0    #设置一个初始变量count为0来进行计数
    with open("微博id" + str(weibo_id) + ".txt", "a", encoding="utf8") as f:    #打开一个名为“微博idxxxxxx”的txt文件,编码utf-8
    # 当count数量小于预期的number时,进行循环
        while count < number:
            # 判断是不是第一组评论,如果是的话,第一组评论不需要加max_id,之后的需要加
            if count == 0:
                try:
                    url = url + weibo_id + '&mid=' + weibo_id + '&max_id_type=0'
                    web_data = requests.get(url, headers=headers)    #F12查看data信息
                    js_con = web_data.json()    #转换一下数据格式
                    # 获取连接下一页评论的max_id
                    max_id = js_con['data']['max_id']  #max_id在[data]中
                    print(max_id)
                    comments = js_con['data']['data']    #获得数据中[data]中的[data]
                    for comment in comments:    #依次循环获得comments中的数据
                        comment = comment["text"]     #获得[text]下的数据,也就是评论数据
                        label = re.compile(r'</?\w+[^>]*>', re.S)    #删除表情符号
                        comment = re.sub(label, '', comment)    #获得文本评论
                        f.write(comment + '\n')    #写入到文件中
                        count += 1    #count = count + 1
                        print("已爬取" + str(count) + "条评论!"  ) #显示爬取到第几条
                except Exception as e:
                    print("出错了" ,e)
                    continue
            else:
                try:
                    url = url + weibo_id + 'max_id=' + str(max_id) + '&max_id_type=0'
                    web_data = requests.get(url, headers=headers)
                    js_con = web_data.json()
                    max_id = js_con['data']['max_id']
                    comments = js_con['data']['data']
                    for comment in comments:
                        comment = comment["text"]
                        label = re.compile(r'</?\w+[^>]*>', re.S)
                        comment = re.sub(label, '', comment)
                        f.write(comment+ '\n')
                        count += 1
                        print("已爬取" + str(count) + "条评论!")
                except Exception as e:
                    print("出错了" ,e)
                    continue
 
 
 
if __name__ == "__main__":
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36'
    }    #设置user-agent来进行伪装,突破微博反爬限制
    url = 'https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id='
    weibo_id = '4478512314460101'  # 要爬取的微博id  #[url=https://m.weibo.cn/detail/4478512314460101]https://m.weibo.cn/detail/4478512314460101[/url]
    #打开微博手机端网页[url=https://m.weibo.cn]https://m.weibo.cn[/url],找到要爬取的微博id!
    #手机端网页!手机端网页!手机端网页!
    number = 60000 # 设置爬取评论量,爬取量在第X组,爬取时会爬取下来该组的数据,所以最终数据可能会大于number,一般是个整10的数
    bcpl(weibo_id, url, headers, number)

来看下都有啥密码:

如何处理动态语言(Python / JS)的“隐形”调用链? 本文揭示动态语言(Python/JS)中静态AST解析导致调用链“断链”的核心问题,提出通过运行时追踪补全图谱的解决方案。基于Code-Graph-RAG的cgr trace机制,分别利用pytest插件与V8 Profiler捕获真实调用路径,将动态边合并至静态图谱,并在权重体系中提升动态边优先级。实践表明,该方法可显著提升图谱覆盖率,实现“结构+行为”双视角理解代码,为MCP与Rerank系统提供可靠支持。 阅读详情

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Python编程_可乐
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