python 爬取微博疫情新闻代码

时间: 2023-03-08 19:08:25 浏览: 65
下面是一份简单的 Python 代码示例,可以爬取微博上关于疫情的新闻: ``` import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://weibo.com/search/' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36' } keyword = '疫情' params = { 'keyword': keyword } res = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') weibo_list = soup.find_all('div', {'class': 'card-wrap'}) for weibo in weibo_list: print(weibo.find('p').text) ``` 这段代码使用了 `requests` 库和 `BeautifulSoup` 库,需要先安装这两个库。它通过构造 URL 访问微博的搜索页面,并使用 BeautifulSoup 解析 HTML,抓取微博列表中的文字内容并打印出来。请注意,这份代码仅作为示例,实际使用中可能需要根据微博的页面结构进行调整。

相关推荐

### 回答1: Python是一种十分强大的编程语言,广泛用于互联网开发领域,其中就包括爬虫。微博作为国内最大的社交平台之一,拥有庞大的用户群体和海量的信息数据,因此,爬取微博评论数据是许多研究人员和开发者的重要需求之一。 要想使用Python爬取微博评论,首先需要准备好爬虫程序。Python提供了许多爬虫框架和第三方库,如Requests、Scrapy、Beautiful Soup等,我们可以利用这些工具来实现微博评论数据的爬取。具体操作步骤如下: 1. 登录微博开放平台,创建应用并获取授权 2. 使用Python爬虫框架获取微博页面源代码 3. 解析源代码,提取微博ID号和评论ID号 4. 利用获取到的微博ID号和评论ID号,结合微博API进行数据抓取 5. 将获取到的数据进行处理和存储 需要注意的是,为了保护用户隐私和防止数据滥用,微博针对API接口进行了不少限制,需要开发者慎重选择爬取数据的方式和频率,同时遵守微博的开放平台使用规则。此外,有些微博用户的评论隐私设置比较高,无法通过API接口进行访问和抓取。因此,在进行微博评论数据的爬取时,需要结合实际情况,可能需要采用更高级的技术手段来解决难题。 总之,以Python为基础,配合微博的API接口,可以在一定程度上实现对微博评论数据的爬取。这种方法能够快速地获取到大量的数据,并且具有高度的灵活性和可定制性,为开发者和研究人员提供了有力的工具。 ### 回答2: 微博是一个社交媒体平台,拥有大量的用户和信息资源。通过爬取微博评论,可以获取到用户对某一事件或话题的态度和观点,从而帮助人们更好地了解公众舆论的热点和走向。 Python是一种强大而简单易学的编程语言,拥有丰富的第三方库和工具。使用Python爬取微博评论可以通过以下步骤实现: 1.准备工作 首先,需要在自己的电脑上安装Python,并安装一些需要用到的Python库,例如requests、BeautifulSoup、re、pandas等。 2.获取微博评论页面的URL 通过分析微博的网页结构,可以发现微博评论页面的URL一般都包含了微博的ID号。例如,某一条微博的URL为https://weibo.com/1234567890123456,则该微博的评论页面的URL应该为https://weibo.com/aj/v6/comment/big?ajwvr=6&id=1234567890123456&from=singleWeiBo。 3.模拟登录微博网站 在未登录状态下,访问微博评论页面可能会返回错误信息或重定向。因此,需要使用Python的requests库来模拟登录微博网站,获取登录后的Cookie,以便后续的请求能够成功。 4.获取评论信息 通过向微博评论页面发送GET请求,就可以获取到页面中的评论信息。由于微博评论是动态加载的,因此需要模拟发送Ajax请求,获得包含评论信息的JSON数据。然后,可以使用Python的json库来解析JSON数据,提取评论信息。 5.保存评论数据 将获取到的评论数据,可以存储为CSV文件或数据库。例如,可以使用Python的pandas库将评论信息存储到CSV文件中,或者使用SQLAlchemy连接数据库,将评论信息存储到MySQL等关系型数据库中。 总之,使用Python爬取微博评论需要先获取评论页面的URL,然后模拟登录微博网站获取Cookie,再发送Ajax请求获取包含评论信息的JSON数据,并解析并保存这些数据,最后就可以分析和利用评论数据进行后续的研究了。 ### 回答3: Python爬取微博评论是一种常见的网络爬虫技术,被广泛用于微博营销、舆情监测等领域。下面我将介绍一下Python爬取微博评论的步骤。 1. 确定目标微博ID:我们需要先确定目标微博的ID,可以通过浏览器地址栏的方式获取,例如:https://weibo.com/u/7026411533?is_hot=1中的7026411533就是该微博的ID。 2. 打开目标微博,模拟登录:通过Selenium等自动化工具模拟登录微博客户端,获取Cookie,如果不登录,则无法访问微博的评论区。 3. 访问微博评论接口:通过构造URL访问微博评论的接口,例如:https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4696426318612468&mid=4696426318612468&max_id_type=0。其中id表示目标微博的ID,mid表示微博的MID(微博内部ID),max_id_type表示获取评论类别,0表示热门评论,1表示最新评论。利用Requests库发送GET请求即可获取评论内容。 4. 分析评论数据结构:获取到评论数据后,需要分析数据结构,获取有用信息,例如评论作者、评论内容、评论时间等。 5. 存储评论数据:将获取到的评论数据保存到数据库或本地文件中,便于后续分析和使用。 需要注意的是,Python爬取微博评论虽然技术可行,但是也存在一些法律和道德风险,因此在使用前要仔细考虑相关风险。另外,爬虫的合法性和道德性也需要我们认真思考。
### 回答1: 我可以提供一些有关用Python爬取微博热搜的建议:1.使用Python爬虫库来爬取微博热搜;2.使用requests库来获取微博热搜的数据;3.使用BeautifulSoup库来解析爬取到的微博热搜数据。 ### 回答2: 要用Python爬取微博热搜,可以使用第三方库beautifulsoup和requests。首先,需要安装这两个库,并导入它们。 pip install beautifulsoup4 pip install requests 然后,导入需要的模块: python import requests from bs4 import BeautifulSoup 接下来,使用requests库发送HTTP请求,获取微博热搜的网页内容: python url = "https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot" response = requests.get(url) 通过调用response对象的text属性,可以获取网页内容的字符串形式。然后,使用beautifulsoup库进行解析,以便从页面中提取出热搜榜的内容。 python soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") 可以使用beautifulsoup的find()或find_all()方法根据标签名或CSS选择器来查找所需的元素。例如,可以通过以下代码获取热搜榜的所有内容: python hot_topics = soup.find_all("td", class_="td-02") 接下来,可以通过循环遍历hot_topics列表,提取出每个热搜的文本内容,并将其打印出来: python for topic in hot_topics: print(topic.get_text()) 这样就可以通过Python爬取微博热搜榜的内容了。需要注意的是,由于网站可能存在反爬机制,可能需要使用一些爬虫策略(如设置User-Agent、使用代理等)来避免被屏蔽。
Python爬取微博舆情需要用到第三方库,如requests、BeautifulSoup、selenium等。以下是爬取微博舆情的基本步骤: 1. 登录微博账号,并打开微博搜索页面; 2. 通过selenium模拟搜索关键词,并获取搜索结果的URL; 3. 使用requests请求搜索结果的URL,并通过BeautifulSoup解析返回的HTML页面; 4. 从解析后的HTML页面中提取需要的信息,如微博内容、发布时间、点赞数、转发数、评论数等; 5. 将提取的信息保存到本地文件或数据库中。 以下是一个简单的Python代码示例: import requests from bs4 import BeautifulSoup from selenium import webdriver # 模拟登录微博账号 driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://weibo.com/') # ... # 搜索关键词并获取搜索结果的URL search_url = 'https://s.weibo.com/weibo?q=' + keyword # ... # 请求搜索结果的URL并解析返回的HTML页面 response = requests.get(search_url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取需要的信息 weibo_list = soup.select('.card-wrap .card .content') for weibo in weibo_list: content = weibo.select('.txt')[0].text.strip() post_time = weibo.select('.from a')[0].text.strip() like_num = weibo.select('.card-act li:nth-of-type(4) em')[0].text.strip() repost_num = weibo.select('.card-act li:nth-of-type(2) em')[0].text.strip() comment_num = weibo.select('.card-act li:nth-of-type(3) em')[0].text.strip() # 将提取的信息保存到本地文件或数据库中 # ... 需要注意的是,在爬取微博舆情时,要遵守微博的相关规定,如每天爬取的次数有限制,需要适当控制爬虫的频率。
要爬取微博话题,可以使用Python中的requests和BeautifulSoup库来实现。具体步骤如下: 1. 打开微博网页版,搜索想要爬取的话题,并复制该话题的url。 2. 使用requests库发送GET请求获取该话题的html源代码。 python import requests url = 'https://weibo.cn/search/mblog?hideSearchFrame=&keyword=%23Python%E5%BC%80%E5%8F%91%23' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299' } response = requests.get(url, headers=headers) html = response.content 3. 使用BeautifulSoup库解析html源代码,并获取该话题的所有微博信息。 python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') weibo_list = soup.find_all('div', class_='c') 4. 遍历微博列表,获取每条微博的内容、发布时间、点赞数、评论数、转发数等信息。 python for weibo in weibo_list: # 获取微博内容 content = weibo.find('span', class_='ctt').get_text() # 获取发布时间 time = weibo.find('span', class_='ct').get_text().split('\xa0')[0] # 获取点赞数、评论数、转发数 stats = weibo.find_all('a') up_num = stats[0].text.split('[')[1].split(']')[0] repost_num = stats[1].text.split('[')[1].split(']')[0] comment_num = stats[2].text.split('[')[1].split(']')[0] # 输出微博信息 print('微博内容:', content) print('发布时间:', time) print('点赞数:', up_num) print('转发数:', repost_num) print('评论数:', comment_num) 以上就是使用Python爬取微博话题的基本步骤和代码示例。需要注意的是,爬取微博数据需要遵守相关法律法规和网站协议,不得用于商业用途。

最新推荐

利用Python爬取微博数据生成词云图片实例代码

主要给大家介绍了关于利用Python爬取微博数据生成词云图片的相关资料,文中通过示例代码介绍非常详细,对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。

Java结构型设计模式资料day03

本课程从设计模式的一些相关的概念开始,再到软件设计原则,重点讲解23种设计模式,针对每一种模式都配备了相关的代码。最后通过一个综合案例将常用的设计模式使用起来。 市面上已经有很多的设计模式的教程,而我们这套课程有哪儿些特色呢? 从基础开始。只要你有JavaSE的基础都可以学习 全面。针对设计模式及其模式的变形及开发中是如何使用的 案例经典。学习spring框架是最好的提升的途径,spring框架将面向对象体现的淋漓尽致 本课程从设计模式的一些相关的概念开始,再到软件设计原则,重点讲解23种设计模式,针对每一种模式都配备了相关的代码。最后通过一个综合案例将常用的设计模式使用起来。 市面上已经有很多的设计模式的教程,而我们这套课程有哪儿些特色呢? 从基础开始。只要你有JavaSE的基础都可以学习 全面。针对设计模式及其模式的变形及开发中是如何使用的 案例经典。学习spring框架是最好的提升的途径,spring框架将面向对象体现的淋漓尽致

高项十大过程组,49个管理过程,定义作用总结

高项十大过程组,49个管理过程,定义作用总结。

云盘产品的赠送式联合会员:核心指标解读.docx

云盘产品的赠送式联合会员:核心指标解读.docx

2023最新微信壁纸小程序,云开发无需域名0元搭建

使用云开发,无需服务器域名,使用免费云环境直接0元搭建上线,简洁美观的Ui。

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习:基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题,可见光红外人重新识别(VI-reID),即,检索一组人的图像,由可见光或红外摄像机,在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化,以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准,先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而,通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的,这分散了辨别性人物表示学习。在本文中,我们介绍了一种新的特征学习框架,以统一的方式解决这些问题。为此,我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象,年龄。这允许解决像素级中�

javascript 中字符串 变量

在 JavaScript 中,字符串变量可以通过以下方式进行定义和赋值: ```javascript // 使用单引号定义字符串变量 var str1 = 'Hello, world!'; // 使用双引号定义字符串变量 var str2 = "Hello, world!"; // 可以使用反斜杠转义特殊字符 var str3 = "It's a \"nice\" day."; // 可以使用模板字符串,使用反引号定义 var str4 = `Hello, ${name}!`; // 可以使用 String() 函数进行类型转换 var str5 = String(123); //

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�