gopup库解析教程:微博与百度指数爬取实战
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更新于2024-08-03
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"这篇资源是关于gopup库的一个修改版,主要是为了帮助用户更好地理解和使用该库进行数据爬取和分析。作者强调了在使用gopup库获取指数信息时需要获取cookie,某些数据可能还需要token,这些都需要在相关官网注册获取。教程中详细介绍了如何使用gopup库获取微博和百度指数数据,并结合matplotlib库进行数据可视化。"
在Python爬虫领域,gopup库是一个非常实用的工具,它可以帮助我们高效地抓取和解析网络数据。本资源主要涵盖两个方面的内容:微博指数数据的获取和百度指数数据的获取。
1. 微博指数数据:
- 使用gopup库中的`weibo_index`函数,需要传入四个参数:`word`(搜索的关键词),`time_type`(时间类型,如“3month”表示最近三个月),`start_date`(起始日期),和`end_date`(结束日期)。
- 示例代码展示了如何获取与特定关键词相关的微博指数,并使用matplotlib绘制时间序列图表来直观展示指数变化。
- 要注意的是,由于微博数据的访问通常需要登录状态,因此在调用`weibo_index`之前,需要先获取cookie并将其赋值给变量`cookie`。
2. 百度指数数据:
- 获取百度搜索指数同样需要用到gopup库的`baidu_search_index`函数。此函数需要`word`(搜索词),`start_date`(开始日期)和`end_date`(结束日期)参数,此外还需要一个`cookie`参数,用来验证登录状态。
- 在这个例子中,获取的日期范围是2023年5月1日至6月1日。
- 和微博指数一样,使用matplotlib的`plot`函数可以将数据绘制成图表,便于分析。
- 提示用户在网页端登录百度指数后获取cookie,然后将这个cookie值输入到代码中。
通过这个资源,读者不仅可以学习到gopup库的基本使用方法,还能掌握如何处理登录验证和时间范围筛选的问题,同时了解到如何结合matplotlib进行数据可视化。对于想深入研究网络数据爬取和分析的Python开发者来说,这是一个有价值的参考资料。
2019-07-31 上传
2019-07-30 上传
2023-04-19 上传
2023-04-19 上传
2023-06-01 上传
2023-05-30 上传
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2023-11-05 上传
2023-03-28 上传
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