数据挖掘微博：爬虫技术揭示热门话题的趋势

发布于
亿牛云代理

导语

微博是中国最大的社交媒体平台之一，每天有数亿用户在上面发表自己的观点、分享自己的生活、参与各种话题。微博上的热门话题反映了用户的关注点和社会的动态，对于分析舆情、预测市场、探索文化等方面都有重要的价值。本文将介绍如何使用爬虫技术从微博上抓取热门话题的数据，并通过可视化的方式展示热门话题的变化趋势。

概述

爬虫技术是一种从网页上自动提取数据的技术，它可以模拟浏览器的行为，发送请求、接收响应、解析内容、提取信息等。爬虫技术可以应用于各种领域，如搜索引擎、电子商务、新闻媒体、社交网络等。本文将使用Python语言和Scrapy库来实现一个简单的微博爬虫，它可以根据指定的日期范围和关键词来抓取微博上的热门话题，并将结果保存为CSV文件。为了避免被微博网站屏蔽或限制，本文还将使用代理IP技术来提高爬虫的稳定性和效率。

正文

1. 安装Scrapy库

Scrapy是一个开源的Python框架，它提供了一系列的工具和组件来帮助开发者快速地构建高性能的爬虫应用。Scrapy可以通过pip命令来安装，如下所示：

代码语言：python
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# 在终端中输入以下命令
pip install scrapy

2. 创建Scrapy项目

Scrapy项目是一个包含多个爬虫和相关设置的目录结构，它可以通过scrapy命令来创建，如下所示：

代码语言：python
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# 在终端中输入以下命令，其中weibo是项目名称
scrapy startproject weibo

创建成功后，会生成以下目录结构：

代码语言：python
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weibo/ # 项目根目录
    scrapy.cfg # 项目配置文件
    weibo/ # 项目模块目录
        __init__.py # Python模块标识文件
        items.py # 定义爬取数据的结构
        middlewares.py # 定义中间件组件
        pipelines.py # 定义数据处理组件
        settings.py # 定义项目设置
        spiders/ # 存放爬虫代码的目录
            __init__.py # Python模块标识文件

3. 定义数据结构

在items.py文件中，我们可以定义一个类来表示我们要爬取的数据结构，如下所示：

代码语言：python
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# 导入scrapy库中的Item和Field类
import scrapy

定义一个类来表示微博热门话题数据结构


class WeiboTopicItem(scrapy.Item):

# 定义各个字段及其类型

date = scrapy.Field() # 日期，字符串类型

rank = scrapy.Field() # 排名，整数类型

keyword = scrapy.Field() # 关键词，字符串类型

link = scrapy.Field() # 链接，字符串类型

read_count = scrapy.Field() # 阅读数，整数类型

discuss_count = scrapy.Field() # 讨论数，整数类型

4. 编写爬虫代码

在spiders目录下，我们可以创建一个Python文件来编写爬虫代码，如下所示：

代码语言：python
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# 导入scrapy库中的Spider类和Request类

import scrapy


导入项目中定义的数据结构类


from weibo.items import WeiboTopicItem


导入Python标准库中的日期处理模块


import datetime


定义一个类来表示微博爬虫，继承自Spider类


class WeiboSpider(scrapy.Spider):

# 定义爬虫的名称，用于在命令行中调用

name = 'weibo'

# 定义爬虫的起始URL，可以是一个列表

start_urls = ['https://s.weibo.com/top/summary']

# 定义爬虫的日期范围，可以根据需要修改

start_date = datetime.date(2023, 9, 1) # 起始日期，包含

end_date = datetime.date(2023, 9, 21) # 结束日期，不包含


# 定义一个方法来解析起始URL的响应内容
def parse(self, response):
    # 获取当前日期
    today = datetime.date.today()
    # 判断当前日期是否在指定的日期范围内
    if self.start_date <= today < self.end_date:
        # 获取响应内容中的热门话题列表
        topics = response.xpath('//table[@class="list-table"]/tbody/tr')
        # 遍历每个热门话题
        for topic in topics:
            # 创建一个数据结构对象
            item = WeiboTopicItem()
            # 从话题中提取各个字段的值，并赋值给数据结构对象
            item['date'] = today.strftime('%Y-%m-%d') # 日期，格式化为字符串
            item['rank'] = int(topic.xpath('./td[@class="td-01 ranktop"]/text()').get()) # 排名，转换为整数
            item['keyword'] = topic.xpath('./td[@class="td-02"]/a/text()').get() # 关键词，直接获取文本内容
            item['link'] = response.urljoin(topic.xpath('./td[@class="td-02"]/a/@href').get()) # 链接，拼接为完整的URL
            item['read_count'] = int(topic.xpath('./td[@class="td-02"]/span/text()').get().replace('万', '0000')) # 阅读数，替换万为0000并转换为整数
            item['discuss_count'] = int(topic.xpath('./td[@class="td-03"]/span/text()').get().replace('万', '0000')) # 讨论数，替换万为0000并转换为整数
            # 将数据结构对象交给管道组件处理
            yield item
        
        # 计算明天的日期
        tomorrow = today + datetime.timedelta(days=1)
        # 构造明天的URL，添加date参数和Referer头部信息
        next_url = f'{self.start_urls[0]}?date={tomorrow.strftime("%Y%m%d")}'
        next_headers = {'Referer': response.url}
        # 创建一个请求对象，指定URL、头部信息和回调方法，并添加到调度器队列中等待发送
        yield scrapy.Request(next_url, headers=next_headers, callback=self.parse)</code></pre></div></div><h4 id="3uepp" name="5.-%E9%85%8D%E7%BD%AE%E4%BB%A3%E7%90%86IP%E6%8A%80%E6%9C%AF">5. 配置代理IP技术</h4><p>为了避免被微博网站屏蔽或限制，我们可以使用代理IP技术来改变我们的请求来源。代理IP技术是一种通过第三方服务器来转发我们的请求和响应的技术，它可以隐藏我们的真实IP地址，提高我们的爬虫的稳定性和效率。本文将使用亿牛云爬虫代理服务来提供代理IP技术，它可以通过域名、端口、用户名、密码等信息来访问。具体的配置步骤如下：</p><ul class="ul-level-0"><li>在settings.py文件中，设置HTTP代理中间件的优先级，使其在默认的中间件之前执行，如下所示：</li></ul><div class="rno-markdown-code"><div class="rno-markdown-code-toolbar"><div class="rno-markdown-code-toolbar-info"><div class="rno-markdown-code-toolbar-item is-type"><span class="is-m-hidden">代码语言：</span>python</div><div class="rno-markdown-code-toolbar-item is-num"><i class="icon-code"></i><span class="is-m-hidden">代码</span>运行次数：<!-- -->0</div></div><div class="rno-markdown-code-toolbar-opt"><div class="rno-markdown-code-toolbar-copy"><i class="icon-copy"></i><span class="is-m-hidden">复制</span></div><button class="rno-markdown-code-toolbar-run"><i class="icon-run"></i><span class="is-m-hidden">Cloud Studio</span> 代码运行</button></div></div><div class="developer-code-block"><pre class="prism-token token line-numbers language-python"><code class="language-python" style="margin-left:0"># 设置爬虫代理中间件的优先级



DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {

'weibo.middlewares.HttpProxyMiddleware': 100,

}
  • 在middlewares.py文件中，编写爬虫代理中间件的代码，如下所示：
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# 导入scrapy库中的HttpProxyMiddleware类

from scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy import HttpProxyMiddleware


导入Python标准库中的base64模块


import base64


定义一个类来表示HTTP代理中间件，继承自HttpProxyMiddleware类


class HttpProxyMiddleware(HttpProxyMiddleware):

# 定义一个方法来处理请求对象，添加代理信息

def process_request(self, request, spider):

# 亿牛云 爬虫加强版 定义代理服务器的域名、端口、用户名、密码

proxy_host = 'www.16yun.cn'

proxy_port = '7101'

proxy_user = '16YUN'

proxy_pass = '16IP'

# 构造代理服务器的URL，包含用户名和密码

proxy_url = f'{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}'

# 对用户名和密码进行base64编码，生成代理认证字符串

proxy_auth = base64.b64encode(f'{proxy_user}:{proxy_pass}'.encode()).decode()

# 在请求对象中添加代理服务器的URL和代理认证字符串

request.meta['proxy'] = proxy_url

request.headers['Proxy-Authorization'] = f'Basic {proxy_auth}'

6. 配置数据处理组件

在pipelines.py文件中，我们可以编写数据处理组件的代码，用于将爬取到的数据保存为CSV文件，如下所示：

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# 导入scrapy库中的ItemPipeline类

from scrapy import ItemPipeline


导入Python标准库中的csv模块


import csv


定义一个类来表示数据处理组件，继承自ItemPipeline类


class WeiboTopicPipeline(ItemPipeline):

# 定义一个方法来初始化组件，打开CSV文件并写入表头

def open_spider(self, spider):

# 定义CSV文件的名称，可以根据需要修改

self.file_name = 'weibo_topics.csv'

# 打开CSV文件，并指定编码为utf-8和换行符为空

self.file = open(self.file_name, 'w', encoding='utf-8', newline='')

# 创建一个csv写入器对象，并指定分隔符为逗号

self.writer = csv.writer(self.file, delimiter=',')

# 写入表头行，包含各个字段的名称

self.writer.writerow(['date', 'rank', 'keyword', 'link', 'read_count', 'discuss_count'])


# 定义一个方法来处理数据结构对象，写入CSV文件并返回对象
def process_item(self, item, spider):
    # 将数据结构对象转换为列表，并按照表头行的顺序排列各个字段的值
    row = [item[&#39;date&#39;], item[&#39;rank&#39;], item[&#39;keyword&#39;], item[&#39;link&#39;], item[&#39;read_count&#39;], item[&#39;discuss_count&#39;]]
    # 写入数据行到CSV文件中
    self.writer.writerow(row)
    # 返回数据结构对象，以便后续的组件继续处理
    return item

# 定义一个方法来关闭组件，关闭CSV文件
def close_spider(self, spider):
    # 关闭CSV文件
    self.file.close()</code></pre></div></div><ul class="ul-level-0"><li>在settings.py文件中，启用数据处理组件，并指定其优先级，如下所示：</li></ul><div class="rno-markdown-code"><div class="rno-markdown-code-toolbar"><div class="rno-markdown-code-toolbar-info"><div class="rno-markdown-code-toolbar-item is-type"><span class="is-m-hidden">代码语言：</span>python</div><div class="rno-markdown-code-toolbar-item is-num"><i class="icon-code"></i><span class="is-m-hidden">代码</span>运行次数：<!-- -->0</div></div><div class="rno-markdown-code-toolbar-opt"><div class="rno-markdown-code-toolbar-copy"><i class="icon-copy"></i><span class="is-m-hidden">复制</span></div><button class="rno-markdown-code-toolbar-run"><i class="icon-run"></i><span class="is-m-hidden">Cloud Studio</span> 代码运行</button></div></div><div class="developer-code-block"><pre class="prism-token token line-numbers language-python"><code class="language-python" style="margin-left:0"># 启用数据处理组件，并指定其优先级



ITEM_PIPELINES = {

'weibo.pipelines.WeiboTopicPipeline': 300,

}

结语

本文介绍了如何使用爬虫技术从微博上抓取热门话题的数据，并通过可视化的方式展示热门话题的变化趋势。本文使用了Python语言和Scrapy库来实现一个简单的微博爬虫，还使用了代理IP技术来提高爬虫的稳定性和效率,它可以根据指定的日期范围和关键词来抓取微博上的热门话题，并将结果保存为CSV文件。

#数据挖掘#数据分析#企业舆情#动态代理#网页爬虫