用jupyter爬取微博关键词

当使用Jupyter进行微博关键词爬取时，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装必要的库：首先，你需要安装Python的requests、beautifulsoup4和pandas库。你可以使用以下命令来安装它们：

pip install requests beautifulsoup4 pandas

2. 导入所需的库：在Jupyter Notebook中，你需要导入这些库以便使用它们。使用以下代码导入它们：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

3. 发送请求并解析页面：使用requests库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析返回的HTML页面。以下是一个示例代码：

# 发送请求
url = 'https://s.weibo.com/weibo?q=关键词'
response = requests.get(url)

# 解析页面
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

请将"关键词"替换为你要搜索的实际关键词。

4. 提取所需信息：根据页面的HTML结构，使用BeautifulSoup库提取你需要的信息。例如，如果你想提取微博的文本内容和发布时间，可以使用以下代码：

# 提取微博内容和发布时间
weibo_list = soup.find_all('div', class_='content')
for weibo in weibo_list:
    text = weibo.find('p').text.strip()
    time = weibo.find('p', class_='from').find('a').text.strip()
    print(text, time)

5. 存储数据：如果你想将提取的数据保存到文件中，可以使用pandas库将数据转换为DataFrame，并将其保存为CSV文件。以下是一个示例代码：

# 创建DataFrame并保存为CSV文件
data = {'Text': [], 'Time': []}
for weibo in weibo_list:
    text = weibo.find('p').text.strip()
    time = weibo.find('p', class_='from').find('a').text.strip()
    data['Text'].append(text)
    data['Time'].append(time)

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('weibo_data.csv', index=False)

请确保你已经创建了一个名为"weibo_data.csv"的文件。