python爬取微博用户关注列表_GitHub - dataabc/weibo-follow: 爬取关注列表中微博账号的微博...
时间: 2023-09-24 09:04:16 浏览: 72
这是一个用Python爬取微博用户关注列表的项目,GitHub链接为:https://github.com/dataabc/weibo-follow。
该项目基于Python 3.6及以上版本,并使用了Selenium、ChromeDriver和BeautifulSoup库。具体实现过程如下:
1. 安装Chrome浏览器和ChromeDriver,并将ChromeDriver加入系统环境变量中。
2. 安装Selenium和BeautifulSoup库:
```
pip install selenium
pip install beautifulsoup4
```
3. 运行`weibo_login.py`文件,输入微博账号和密码进行登录。
4. 运行`weibo_follow.py`文件,输入要爬取的目标用户ID,程序会自动跳转到该用户的关注列表页面,并爬取其中的微博账号和主页链接。
5. 将爬取到的数据保存到本地文件中。
需要注意的是,爬取微博数据涉及到一些法律、道德和隐私等问题,需要遵守相关规定和道德准则,不得用于非法用途。
相关问题
python爬取https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Data/releases/的代码
你可以使用Python中的requests和BeautifulSoup库来实现爬取DXY-COVID-19-Data项目的代码。下面是一个简单的示例代码,可以爬取指定GitHub项目的代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 设置请求头
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
# GitHub release页面地址
url = 'https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Data/releases'
# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)
# 解析HTML页面
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 找到最新的release版本
release = soup.find('div', {'class': 'release-entry'}).find('a', {'class': 'Link--primary'}).get('href')
# 找到最新release版本的下载链接
download_link = 'https://github.com' + release + '/download/DXY-COVID-19-Data-' + release.split('/')[-1] + '.zip'
# 发送下载链接的请求
code_response = requests.get(download_link, headers=headers)
# 将下载的zip文件保存到本地
with open('DXY-COVID-19-Data.zip', 'wb') as f:
f.write(code_response.content)
print('下载完成!')
```
在示例代码中,我们首先设置了请求头,然后发送了一个GET请求获取DXY-COVID-19-Data项目的release页面。接着,使用BeautifulSoup库解析HTML页面,找到最新的release版本和其下载链接。最后,发送下载链接的请求,将下载的zip文件保存到本地。请注意,这里只是一个简单的示例代码,实际使用时,还需要进行一些异常处理和反爬虫处理。
python电影推荐系统 github_GitHub - Holy-Shine/movie_recommend_system: 一个简单的电影推荐系统...
这个项目是一个简单的电影推荐系统,基于Python和机器学习算法实现。它的主要功能是为用户推荐电影,以及根据用户的评分和历史记录来进行个性化推荐。
该项目的数据集是从MovieLens网站上获取的,其中包括电影、用户和评分信息。它使用了基于内容的过滤和协同过滤两种推荐算法来生成推荐结果。同时,它还包括了一个简单的Web界面,可以让用户输入他们的电影喜好并获得推荐结果。
如果你对电影推荐系统和机器学习算法感兴趣,这个项目值得一看。在GitHub上查看代码和文档,你可以从这里开始:https://github.com/Holy-Shine/movie_recommend_system