如何用Python爬虫获取那些价值博文

本篇文章的内容是如何用Python爬虫获取那些价值博文,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下这篇文章地的内容
在优快云上有很多精彩的技术博客文章,我们可以把它爬取下来,保存在本地磁盘,可以很方便以后阅读和学习,现在我们就用python编写一段爬虫代码,来实现这个目的。

我们想要做的事情:自动读取博客文章,记录标题,把心仪的文章保存到个人电脑硬盘里供以后学习参考。
过程大体分为以下几步:

  1. 找到爬取的目标网址;
  2. 分析网页,找到自已想要保存的信息,这里我们主要保存是博客的文章内容;
  3. 清洗整理爬取下来的信息,保存在本地磁盘。
    打开csdn的网页,作为一个示例,我们随机打开一个网页:
    http://blog.youkuaiyun.com/u013088062/article/list/1。
    可以看到,博主对《C++卷积神经网络》和其它有关机计算机方面的文章都写得不错。
    在这里插入图片描述
    爬虫代码按思路分为三个类(class),下面3个带“#”的分别给出了每一个类的开头(具体代码附后,供大家实际运行实现):
    在这里插入图片描述
    采用“类(class)”的方式属于Python的面向对象编程,在某些时候比我们通常使用的面向过程的编程方便,在大型工程中经常使用面向对象编程。对于初学者来说,面向对象编程不易掌握,但是经过学习习惯之后,会逐步慢慢从面向过程到面向对象编程过渡。
    特别注意的是,RePage类主要用正则表达式处理从网页中获取的信息,正则表达式设置字符串样式如下:
    在这里插入图片描述
    用正则表达式去匹配所要爬取的内容,用Python和其它软件工具都可以实现。正则表达式有许多规则,各个软件使用起来大同小异。用好正则表达式是爬虫和文本挖掘的一个重要内容。
    SaveText类则是把信息保存在本地,效果如下:
    在这里插入图片描述
    用python编写爬虫代码,简洁高效。这篇文章仅从爬虫最基本的用法做了讲解,有兴趣的朋友可以下载代码看看,希望大家从中有收获。
    附相关Python代码:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
<think>嗯,用户想用Python爬取微博的博文。首先我得回忆一下之前看到的那些引用内容,可能有帮助。比如引用2里提到,用开发者工具的Network面板找请求包,特别是那个getIndex的URL,里面包含关键词搜索的数据。然后引用3提到时事热点追踪,可能需要处理动态加载的数据。 首先,用户可能需要知道如何构造请求,模拟搜索。微博可能有反爬机制,所以需要处理headers和cookies。引用1里的代码用了follow_count,可能涉及到用户信息,但用户需要的是博文,所以可能需要不同的API。 接下来,动态加载的问题。微博可能用Ajax加载更多内容,所以得找到对应的接口,分析参数。比如containerid和page参数,引用2里的例子是100103type%3D1%26q%3D...,这应该是编码过的关键词。然后分页可能通过page参数控制。 还有,数据可能在JSON结构里,得从返回的JSON中提取需要的信息,比如博文内容、发布时间等。引用3里提到采集公告和热点事件,可能需要过滤或特定关键词。 然后,用户可能需要处理登录状态,否则可能无法获取数据。或者用无登录的请求,但可能有限制。此外,频率控制很重要,避免被封IP,需要设置延时。 最后,存储部分,可能需要保存到文件或数据库。代码示例可能需要使用requests库发送请求,用json解析数据,循环翻页。可能需要处理异常,比如网络错误或反爬。 总结步骤:1. 分析接口,找到数据请求的URL;2. 构造请求头,处理反爬;3. 发送请求获取数据;4. 解析JSON,提取博文内容;5. 实现分页;6. 存储数据;7. 遵守爬虫规范,控制频率。</think>### Python实现微博博文爬取的步骤 #### 1. 接口分析(关键步骤) 通过浏览器开发者工具(F12)进入Network面板,搜索目标关键词后观察请求包。引用[2]中提到的接口特征为: ``` getIndex?containerid=100103type%3D1%26q%3D关键词&page_type=searchall ``` 该接口包含以下核心参数: - `containerid`:包含URL编码后的搜索关键词 - `page`:分页参数(需动态处理) #### 2. 请求头配置 需设置完整的请求头规避基础反爬: ```python headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36', 'Cookie': '您的登录cookie', # 需通过登录获取 'Referer': 'https://s.weibo.com/' } ``` #### 3. 数据获取与解析 使用`requests`发送带参数的GET请求: ```python import requests from urllib.parse import quote keyword = "目标关键词" url = f"https://s.weibo.com/api/container/getIndex?containerid=100103type%3D1%26q%3D{quote(keyword)}&page_type=searchall" response = requests.get(url, headers=headers) data = response.json() # 解析示例(需根据实际JSON结构调整) for item in data['data']['cards']: if 'mblog' in item: blog_content = item['mblog']['text'] create_time = item['mblog']['created_at'] print(f"[{create_time}] {blog_content}") ``` #### 4. 分页实现 通过循环修改page参数实现翻页: ```python for page in range(1, 6): # 爬取前5页 params = { 'containerid': f'100103type=1&q={quote(keyword)}', 'page_type': 'searchall', 'page': page } response = requests.get(url, params=params, headers=headers) ``` #### 5. 注意事项 - 频率控制:建议设置`time.sleep(3)`避免触发反爬 - 登录状态:未登录只能获取部分公开数据,完整数据需模拟登录获取cookie[^2] - 数据清洗:使用`BeautifulSoup`或正则表达式处理HTML标签 - 遵守robots.txt:微博反爬机制严格,建议控制采集频率 #### 6. 完整流程示例 ```python import time import json from bs4 import BeautifulSoup def clean_html(raw): return BeautifulSoup(raw, 'lxml').get_text() def weibo_crawler(keyword, max_page=3): base_url = "https://s.weibo.com/api/container/getIndex" for page in range(1, max_page+1): params = { 'containerid': f'100103type=1&q={quote(keyword)}', 'page_type': 'searchall', 'page': page } try: resp = requests.get(base_url, headers=headers, params=params) if resp.status_code == 200: data = resp.json() # 解析逻辑(根据实际接口调整) for card in data.get('data', {}).get('cards', []): if card.get('card_type') == 9: # 博文卡片类型 mblog = card.get('mblog', {}) print(clean_html(mblog.get('text', ''))) time.sleep(2) except Exception as e: print(f"第{page}页抓取失败:{str(e)}") ```
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