python爬微博 excel

Python爬取微博并导出为Excel的方法可以参考以下步骤：
1. 首先，需要导入相应的模块，包括requests、re、sys、time、pyquery、lxml和pandas等。
2. 进行需求分析，确定需要模拟登录新浪微博并爬取热门话题版块中24小时内前100个话题的相关信息，包括话题名称、阅读数、讨论数、粉丝数、话题主持人以及话题主持人的关注数、粉丝数和微博数等。
3. 在代码中使用相应的函数和方法，利用requests发送请求获取页面内容，使用正则表达式或pyquery提取所需信息，将提取的信息存储到相应的数据结构中。
4. 利用pandas库将数据导出为Excel文件。

相关问题

python爬虫微博

Python爬虫微博的过程可以分为以下几个步骤：
1. 确定要爬取的微博页面。可以通过查看微博源代码来确定要抓取的内容在哪里，比如需要抓取正文或评论等。
2. 引入所需要的Python库。在爬虫过程中，常用的库有re、requests和beautifulsoup。re模块可以用于匹配字符串，提取所需要的部分。requests是一个用于发起HTTP请求的库，比urllib更加方便。beautifulsoup则提供了一些简单的函数来处理导航、搜索和修改分析树等功能。
3. 对微博页面进行解析和清洗。可以使用re模块对微博文本内容进行简单的清洗操作，比如去除换行符等，以得到干净的结果。
4. 使用requests库发起HTTP请求，获取微博页面的源代码。
5. 使用beautifulsoup库对源代码进行解析，提取所需的内容，如正文或评论等。
6. 对提取的内容进行进一步处理，可以根据需要进行保存、分析或展示。

请注意，爬取网站的内容需要遵守相关的法律法规和网站的使用协议，避免侵犯他人的权益。建议在进行任何爬虫活动前，先了解并遵守相关规定。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python3--爬虫--微博爬虫实战](https://blog.csdn.net/weixin_46863267/article/details/108512962)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [通过微博简易上手Python爬虫](https://blog.csdn.net/weixin_43827628/article/details/113139618)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python爬虫微博代码

以下是一个简单的Python爬虫微博的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}

# 设置微博用户名和页码
username = "example_username"
page = 1

# 构造微博主页的URL
url = f"https://weibo.cn/{username}?page={page}"
response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析页面内容
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
    
    # 获取微博内容
    weibo_list = soup.find_all("span", class_="ctt")
    for weibo in weibo_list:
        print(weibo.text)
else:
    print("请求失败")