python爬取某人微博的关注的人
时间: 2023-09-24 12:03:23 浏览: 53
要爬取某个人微博的关注的人,可以使用 Python 中的第三方库 `weibo-crawler`。以下是一个简单的代码示例:
```python
from weibo_crawler import WeiboCrawler
# 创建 WeiboCrawler 对象
crawler = WeiboCrawler()
# 登录账号
crawler.login(username='your_username', password='your_password')
# 爬取某个用户的关注列表
followings = crawler.get_followings(user_id='user_id')
# 输出关注列表中每个用户的昵称
for following in followings:
print(following.nickname)
```
在上面的代码中,需要将 `your_username` 和 `your_password` 替换为你的微博账号的用户名和密码,将 `user_id` 替换为要爬取的用户的 ID。可以在该用户的个人主页 URL 中找到其 ID。
需要注意的是,使用第三方库爬取微博存在一定的风险,可能会导致账号被封禁。因此,请谨慎使用。
相关问题
python爬取热门微博
以下是使用Python爬取热门微博的一些步骤和代码示例:
1. 导入必要的库
```python
import requests
from lxml import etree
```
2. 构造请求头和URL
```python
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'}
url = 'https://weibo.cn/search/mblog?hideSearchFrame=&keyword=%E7%83%AD%E9%97%A8%E5%BE%AE%E5%8D%9A&advancedfilter=1&hasori=1&starttime=20220101&endtime=20220131&sort=time&page=1'
```
3. 发送请求并解析HTML
```python
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.content
selector = etree.HTML(html)
```
4. 提取热门微博信息
```python
# 提取微博内容
content = selector.xpath('//span[@class="ctt"]')
for each in content:
text = each.xpath('string(.)')
print(text)
# 提取微博发布时间
times = selector.xpath('//span[@class="ct"]')
for each in times:
text = each.xpath('string(.)')
print(text)
# 提取微博转发、评论、点赞数
nums = selector.xpath('//div[@class="card-act"]/ul/li')
for each in nums:
text = each.xpath('string(.)')
print(text)
```
python爬取某人所有微博
要爬取某人的所有微博,可以使用Python中的微博爬虫框架,例如Scrapy等。
以下是一个简单的爬取某人所有微博的思路:
1. 登录微博账号,获取cookie信息,并保存至本地。
2. 找到某个用户主页的URL,例如:https://weibo.com/xxx,其中xxx为用户ID。
3. 使用requests库或者Scrapy框架,发送请求获取用户主页HTML源代码。
4. 分析HTML源代码,提取出微博列表的URL,例如:https://weibo.com/xxx/profile?is_all=1&page=1,其中xxx为用户ID,page为页码。
5. 发送请求获取微博列表HTML源代码。
6. 分析微博列表HTML源代码,提取出每条微博的信息,例如:微博ID、发布时间、内容、点赞数、评论数、转发数等。
7. 将提取到的微博信息保存至本地或者数据库中。
8. 如果微博列表的页数大于1,则继续发送请求获取下一页的微博列表HTML源代码,并重复步骤6-7。
需要注意的是,微博官方反对使用爬虫爬取微博数据,因此在进行爬取时,应该遵守相关的法律法规和道德规范,不要侵犯他人隐私和权益。