Python Scrapy微博热搜榜

以下是使用Python Scrapy爬取微博热搜榜的步骤：

1. 创建Scrapy项目

在终端中输入以下命令创建一个名为weiboreshou的Scrapy项目：

scrapy startproject weiboreshou

2. 创建爬虫程序文件

在weiboreshou项目下新建一个名为reshou的爬虫程序文件，用于爬取微博热搜榜：

cd weiboreshou
scrapy genspider reshou s.weibo.com

3. 设置请求头和Cookie

在爬虫程序文件中设置请求头和Cookie，以便能够成功爬取微博热搜榜。具体方法如下：

class ReshouSpider(scrapy.Spider):
    name = 'reshou'
    allowed_domains = ['s.weibo.com']
    start_urls = ['https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot']

    def start_requests(self):
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 

相关问题

Python Scrapy微博

Scrapy是一个Python爬虫框架，可以用于爬取各种网站的数据。下面是使用Scrapy爬取新浪微博用户信息的步骤：

1. 创建Scrapy项目

scrapy startproject weibo

2. 创建Spider

scrapy genspider weibo_spider weibo.com

3. 编写Spider代码

import scrapy

class WeiboSpider(scrapy.Spider):
    name = 'weibo_spider'
    allowed_domains = ['weibo.com']
    start_urls = ['https://weibo.com/']

    def parse(self, response):
        # 在这里编写解析响应的代码
        pass

4. 解析响应

import scrapy

class WeiboSpider(scrapy.Spider):
    name = 'weibo_spider'
    allowed_domains = ['weibo.com']
    start_urls = ['https://weibo.com/']

    def parse(self, response):
        # 解析响应
        for user in response.css('div.user'):
            yield {
                'name': user.css('a.name::text').get(),
                'location': user.css('span.location::text').get(),
                'description': user.css('p.description::text').get(),
            }

        # 获取下一页的链接并继续爬取
        next_page = response.css('a.next-page::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

5. 运行Spider

scrapy crawl weibo_spider -o users.csv

以上代码将会爬取新浪微博的用户信息，并将结果保存到CSV文件中。

scrapy微博爬取文本csv

Scrapy是一款强大的开源网络爬虫框架，可以用来抓取和处理Web上的信息。微博是一款流行的社交网络平台，拥有大量的用户和信息资源。将Scrapy和微博结合起来，可以实现微博爬取并存储为文本csv的操作。

首先，我们需要对微博进行登录，并在登录成功后获取到cookie。可以使用Selenium等第三方工具进行模拟登录，也可以通过手动登录获得cookie，存储到本地，然后在Scrapy的settings.py中进行配置。

接着，我们需要编写微博数据爬取的代码。通过观察微博页面的HTML结构，可以确定需要爬取的信息所在的标签和类名，并使用XPath或CSS Selector的方式进行解析。可以获取微博的文本、点赞数、转发数、评论数、发布时间、用户ID等信息。

最后，我们需要将爬取到的微博数据存储为文本csv。可以使用Python中的csv库进行存储，也可以使用Pandas等第三方库进行数据处理和存储。可以将每条微博的信息存储为一行，并指定csv的列名。

总之，通过使用Scrapy爬取微博数据并存储为文本csv的操作，可以实现对微博信息的大规模采集和分析，具有广泛的应用价值和实际意义。