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• 言：

本次爬取的是新浪微博移動端（https://m.weibo.cn/），爬取的數據是用戶微博首頁的第一條微博（如下圖），包括文字內容、轉發量、評論數、點贊數和發布時間，還有用戶名和其所在地區（后面可以分析不同地區微博用戶的關心的熱點話題）。

• 開發工具

Python版本：3.6

相關模塊：

import scrapy
from sinaweibo.items import SinaweiboItem
import json
import re
import copy

• 分析網頁

瀏覽發現使用的是使用Ajax渲染的網頁，微博數據（https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=102803_ctg1_5088-ctg1_5088&openApp=0&since_id=1）存儲在json格式網頁中，所以思路是先通過微博數據得到用戶url（如下圖），再來爬取后續內容。

獲取第一條微博數據

也是使用了Ajax渲染的網頁，跟上面一樣找到網頁入口就行了。請求網址如下：

這樣看網址的話毫無規律可言，簡化后發現 https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=1076032554757470就可以進入。而且containerid=107603（***）這里，括號里的數字剛好是用戶的id號，因此我們可以通過這個來構造網頁。

• 獲取用戶所在地區

用戶所在地在其基本資料中，如下圖

地址為：

同樣進行簡化得到：https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=230283（***）-INFO其中括號里面是用戶id號。

通過以上分析可知，獲取用戶的 id 號是本次爬取數據的關鍵，只需要用 id 構成網址，后面的爬取就相對簡單了。下面是編程部分。

• 編程爬取

items.py定義爬蟲字段

import scrapy
'''
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'''
class SinaweiboItem(scrapy.Item):
 # define the fields for your item here like:
 # name=scrapy.Field()
 name=scrapy.Field() #用戶名
 first_news=scrapy.Field() #首條微博
 dates=scrapy.Field() #發布時間 
 zhuanzai=scrapy.Field() #轉載數
 comment=scrapy.Field() #評論數
 agree=scrapy.Field() #點贊數
 city=scrapy.Field() #所在地區

編寫爬取代碼

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from sinaweibo.items import SinaweiboItem
import json
import re
import copy
'''
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'''
class WeibodiyuSpider(scrapy.Spider):
 name='weibodiyu' #爬蟲名
 allowed_domains=['m.weibo.cn'] #只在該域名內爬取
 start_urls=['https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=102803_ctg1_4188_-_ctg1_4188&openApp=0&since_id=1'
 ]
?
 def parse1(self, response):
 infos=json.loads(response.body) #將內容轉為json對象
 item=response.meta['item'] #利用meta方法傳入item
 city=response.meta['city'] #傳入城市
 try:
 name=infos["data"]["cards"][0]["mblog"]["user"]["screen_name"] #爬取名字
 first_news=re.findall('([\u4e00-\u9fa5]+)', str(infos["data"]["cards"][0]["mblog"]["text"]), re.S) #爬取微博內容，使用正則去除一些雜項如網頁代碼
 dates=infos["data"]["cards"][0]["mblog"]["created_at"] #發布時間
 zhuanzai=infos["data"]["cards"][0]["mblog"]["reposts_count"] #轉載數
 comment=infos["data"]["cards"][0]["mblog"]["comments_count"] #評論數
 agree=infos["data"]["cards"][0]["mblog"]["attitudes_count"] #點贊數
 #將數據賦給item
 item['name']=name
 item['first_news']=first_news
 item['dates']=dates
 item['zhuanzai']=zhuanzai
 item['comment']=comment
 item['agree']=agree
 item['city']=city
 return item #返回
 except IndexError or KeyError:
 pass
?
 def parse2(self, response): #獲取所在地區函數
 infos=json.loads(response.body)
 try:
 item=response.meta['item'] #傳入item
 city_cont=str(infos["data"]["cards"][1]["card_group"])
 city=re.findall('card_type.*?所在地.*?item.*?:(.*?)}]', city_cont, re.S)[0].replace('\'', '').replace(
 ' ', '') #城市
 item['city']=city
 ids=response.meta['ids'] #傳入id并賦給ids變量
 n_url1='https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?&containerid=107603' + ids
 yield scrapy.Request(n_url1, meta={'item': item, 'city': copy.deepcopy(city)}, callback=self.parse1) #執行完上述命令后的步驟
 except IndexError or KeyError:
 pass
?
 def parse(self, response):
 datas=json.loads(response.body)
 item=SinaweiboItem()
 for i in range(0, 20):
 try:
 ids=str(datas["data"]["cards"][i]["mblog"]["user"]["id"]) #獲取用戶id
 n_url2='https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=230283{}_-_INFO'.format(ids)
 yield scrapy.Request(n_url2, meta={'item': item, 'ids': copy.deepcopy(ids)}, callback=self.parse2) #進入parse2函數執行命令
 except IndexError or KeyError:
 pass
 social_urls=[
 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=102803_ctg1_4188_-_ctg1_4188&openApp=0&since_id={}'.format(
 str(i)) for i in range(2, 100)]
 celebritys_urls=[
 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=102803_ctg1_4288_-_ctg1_4288&openApp=0&since_id={}'.format(
 str(j)) for j in range(1, 100)]
 hots_urls=['https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=102803&openApp=0&since_id={}'.format(str(t))
 for
 t in range(1, 100)]
 urls=celebritys_urls + social_urls + hots_urls #入口網址
 for url in urls:
 yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

這里要注意 scrpay.Request 函數的meta參數，它是一個字典，用來進行參數傳遞，如上面代碼所示，我想在parse2()函數中用到parse()函數中爬取的用戶id，就需要進行設置，這里就不過多解釋了，其實我也是處于摸著石頭過河的理解程度，想深入了解的朋友可自行百度。

• 在setting.py配置爬蟲

這次我只將內容導出到了csv文件中，方便后續篩選制作詞云，如果爬取的數據較多的話，可以存儲到數據庫中。

BOT_NAME='sinaweibo'
?
SPIDER_MODULES=['sinaweibo.spiders']
NEWSPIDER_MODULE='sinaweibo.spiders'
?
USER_AGENT: 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36' #消息頭
DOWNLOAD_DELAY=0.5 #延時0.5s
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT='sinaweibo (+http://www.yourdomain.com)'
FEED_URI='file:C:/Users/lenovo/Desktop/weibo.csv' #存入文件位置
FEED_FORMAT='csv' #保存格式
ITEM_PIPELINES={'sinaweibo.pipelines.SinaweiboPipeline': 300} #管道設置
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY=False
FEED_EXPORT_ENCODING='UTF8' #編碼格式

本次沒有下載圖片及其他內容了，因此pipelines.py文件就沒有編寫內容了。爬取的部分數據如下：

到這里爬蟲部分就結束了，本次爬取的內容也較為簡單，下面的話就是使用其中的部分數據來生成詞云。

• 詞云制作

在文件中新建了一個 weibo_analysis.py 的文件，使用jieba庫來進行分詞，在此之前，需要先將所需數據提取出來，這里使用pandas就可以。

這部分程序很簡單，就不廢話了，直接上代碼：

import csv
import pandas as pd
import jieba.analyse
'''
遇到不懂的問題？Python學習交流群：821460695滿足你的需求，資料都已經上傳群文件，可以自行下載！
'''
def get_ciyun(city): #進行分詞
 tags=jieba.analyse.extract_tags(str(city),topK=100,withWeight=True)
 for item in tags:
 print(item[0]+'\t'+str(int(item[1]*1000)))
?
?
need_citys=['北京', '上海', '湖南', '四川', '廣東']
beijing=[]
shanghai=[]
hunan=[]
sichuan=[]
gd=[]
pd.set_option('expand_frame_repr', True) #可換行顯示
pd.set_option('display.max_rows', None) #顯示所有行
pd.set_option('display.max_columns', None) #顯示所有列
df=pd.read_csv('C:\\Users\lenovo\Desktop\weibo.csv') #讀取文件內容并轉化為dataframes對象
?
contents=df['first_news'] #取微博內容
city=df['city'] #取城市
for i in range(len(city)):
 if need_citys[0] in city[i]: #判斷并存入
 beijing.append(contents[i])
 elif need_citys[1] in city[i]:
 shanghai.append(contents[i])
 elif need_citys[2] in city[i]:
 hunan.append(contents[i])
 elif need_citys[3] in city[i]:
 sichuan.append(contents[i])
 elif need_citys[4] in city[i]:
 gd.append(contents[i])
 else:
 pass
?
#輸出
get_ciyun(beijing)
print('-'*20)
get_ciyun(shanghai)
print('-'*20)
get_ciyun(hunan)
print('-'*20)
get_ciyun(sichuan)
print('-'*20)
get_ciyun(gd)

本次是通過Tagul網站在制作詞云，將上方輸出的詞頻導入，選擇好詞云形狀、字體（不支持中文可自行導入中文字體包）、顏色等點擊可視化就能生成了，非常方便。

下面是我本次生成的詞云圖片：

Scrapy爬取新浪微博移動版用戶首頁微博