新浪微博爬虫scrapy框架编写爬虫代码

时间: 2023-09-18 16:07:02 浏览: 50
好的,以下是一个简单的新浪微博爬虫的Scrapy框架爬虫代码: ```python import scrapy class WeiboSpider(scrapy.Spider): name = 'weibo' allowed_domains = ['weibo.cn'] start_urls = ['https://weibo.cn/'] def start_requests(self): url = 'https://weibo.cn/' yield scrapy.Request(url=url, callback=self.login) def login(self, response): url = 'https://passport.weibo.cn/sso/login' data = { 'username': 'your_username', 'password': 'your_password', 'savestate': '1', 'r': 'https://weibo.cn/', 'ec': '0', 'entry': 'mweibo', 'mainpageflag': '1' } yield scrapy.FormRequest(url=url, formdata=data, callback=self.parse) def parse(self, response): # 可以在这里进行数据的解析和处理 pass ``` 在这个爬虫代码中,我们首先定义了一个WeiboSpider类,继承自Scrapy的Spider类。在类中,我们定义了爬虫的名称、爬取的域名和起始URL。我们重写了start_requests方法,发送登录请求,登录成功后调用parse方法进行解析。在login方法中,我们定义了登录请求的URL和POST请求需要的数据,通过FormRequest发送POST请求进行登录。在parse方法中,我们可以进行数据的解析和处理。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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