python爬虫如何爬取微博粉丝数据

这篇文章主要介绍了python爬虫如何爬取微博粉丝数据，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，web开发等。

现如今，微博成为大多数追星族追星的渠道之一，通过超话打卡，微博打榜，控评等维护自己的偶像。而品牌方会根据明星粉丝流量选取合适的代言人或活动嘉宾，微博中的粉丝数据可以很简单的分析出。

1、自动登录微博

driver = WEBdriver.Chrome(driver_path)  # 打开Chromedriver.maximize_window()  # 将浏览器最大化显示driver.get(weibo_url)  # 打开微博登陆页面time.sleep(10)  # 加载页面需要时间，延时10s来确保页面已加载完毕time.sleep(2)driver.find_element_by_name("username").send_keys(username)  ##输入用户名driver.find_element_by_name("passWord").send_keys(password)  ##输入密码driver.find_element_by_xpath("//a[@node-type='submitBtn']").click()  ##点击登录按钮

2、获取cookie并将返回的Cookies数组转成微博需要的cookie格式

for x in range(len(cookies)):value = cookies[x]['name'] + "=" + cookies[x]['value'] + ";"cookie = cookie + valuereturn cookie

3、利用BeautifulSoup库进行解析html操作

headers['Cookie']=cookieinfo_response = requests.get('Http://s.weibo.com/user/' + names_list[x], headers)  # 微博搜索的页面urlinfo_soup = BeautifulSoup(info_response.text, 'HTML5lib')  # 利用BeautifulSoup库进行解析html操作info_soup = get_html(info_soup, "pl_user_feedList")

4、找到用户信息的html

weibo_info = info_soup.find_all('a', attrs={"class": "W_linkb", "target": "_blank"})  # 找到用户信息的htmlid = weibo_info[0].get('href')  # 用户idsubs_size = weibo_info[0].string  # 关注数fans_size = weibo_info[1].string  # 粉丝数contents_size = weibo_info[2].string  # 微博数subs_size = int(re.sub("\D", "", subs_size))  # 只取出数字,其它的不管用,下面同理fans_size = int(re.sub("\D", "", fans_size))contents_size = int(re.sub("\D", "", contents_size))id = int(re.findall('\d+', id)[0])return [subs_size, fans_size, contents_size, id]

5、进行爬取

if __name__ == '__main__':    browser = WeiboFansCrawler()    browser.login()    # 明星列表    star_lists = ['谢娜', '何炅', 'Angelababy', '杨幂', '陈坤', '赵薇', '姚晨',             '林心如', '邓超', '郭德纲', '林志颖', '张小娴', '赵丽颖', '范冰冰',             '贾乃亮', '唐嫣', '胡歌', '陈乔恩', '王力宏', '黄晓明', '文章同學',             '刘亦菲', '陈羽凡']    # 若本地缓存中没有，则在线获取ID    if len(browser.stars) == 0:        for star in star_lists:            browser.get_page_id(star)    # ID缓存到本地    with open('star_id.txt', 'w') as f:        f.write(str(browser.stars))    # 获取主页数据    browser.get_fan_cnt()    browser.get_home_data()    browser.dump_home_data()    # 获取并缓存数据到本地    loop = 0    while True:        browser.get_fans_data()        browser.dump_fans_data()        loop += 1        if loop > 20:            break        time.sleep(100)        print(browser.stars)    print(browser.data)

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