python微博数据,python微博情感分析[亲测有效]

本文目录一览：

• 1、如何通过python调用新浪微博的API
• 2、基于python的微博数据采集的目的
• 3、如何使用python根据关键词抓取微博
• 4、如何通过python调用新浪微博的API来爬取数据
• 5、python 新浪微博爬虫，求助
• 6、怎样用python爬新浪微博大V所有数据

如何通过python调用新浪微博的API

1.下载SDK

使用python调用API的话，首先要去下一个Python的SDK，sinaweibopy

连接地址在此：

可以使用pip很快的导入，github连接里的wiki也有入门的使用方法，很容易看懂。

2.理解新浪微博的授权机制

在调用API之前，首先要搞懂什么叫OAuth 2，即新浪微博的授权机制，

连接在此：

3.在新浪微博注册应用

每个人都可以通过新浪微博开发者平台注册自己的应用，我注册的是站内应用。注册后会为每个应用分配唯一的app key 和 app secret,这在上文提到的授权机制中需要用到，相当与每个应用的标示吧。

至此，我们可以尝试写代码调用新浪微博的API啦。

4.简单的调用API实例

参考了往上很多资料和文档，写了一个简单的调用过程。

# _*_ coding: utf-8 _*_

from weibo import APIClient

import webbrowser

APP_KEY = ”

APP_SECRET = ”

CALLBACK_URL = ”

#这个是设置回调地址，必须与那个”高级信息“里的一致

client = APIClient(app_key=APP_KEY, app_secret=APP_SECRET, redirect_uri=CALLBACK_URL)

url = client.get_authorize_url()

# TODO: redirect to url

#print url

webbrowser.open_new(url)

# 获取URL参数code:

code = ‘2fc0b2f5d2985db832fa01fee6bd9316‘

client = APIClient(app_key=APP_KEY, app_secret=APP_SECRET, redirect_uri=CALLBACK_URL)

r = client.request_access_token(code)

access_token = r.access_token # 新浪返回的token，类似abc123xyz456

expires_in = r.expires_in # token过期的UNIX时间：

# TODO: 在此可保存access token

client.set_access_token(access_token, expires_in)

print client.friendships.friends.bilateral.ids.get(uid = 12345678)

通过以上的代码，我实现了调用相互关注API的调用，即查找与某个id的用户相互关注的人的列表。

其中，APP_KEY和APP_SECRET就是前文中分配给每个应用的信息，回调地址在每个应用的高级信息中可以看到，需要自己设置，不过随便设置一下就好

比较恶心的是code的获取，我一开始看sinaweibopy的文档的时候也没弄懂是什么意思，如上面的代码所示，url得到的是一个授权的网址，我们通过

webbrowser.open_new(url)

这行代码打开浏览器跳转到授权的界面，然后观察所在界面的网址，会显示大概如下一样的格式：

看到了吗？

问号后面有一个code=……的一个东西，把等号后面的字符串拷贝下来赋给code就可以了，但是每次运行程序是code不是一成不变的，也就是说每次都

要有这么一个手动获取的过程，我觉得很麻烦，以后自己再研究一下，实现自动获取code就好了。如果能有哪位大神告诉我，感激不尽~

好了，得到正确的code之后就可以完成授权认证，也就可以调用微博的API啦，至于如何在Python下调用，我拷贝一下sinaweibopy上的介绍：

首先查看新浪微博API文档，例如：

API：statuses/user_timeline

请求格式：GET

请求参数：

source：string，采用OAuth授权方式不需要此参数，其他授权方式为必填参数，数值为应用的AppKey?。

access_token：string，采用OAuth授权方式为必填参数，其他授权方式不需要此参数，OAuth授权后获得。

uid：int64，需要查询的用户ID。

screen_name：string，需要查询的用户昵称。

（其它可选参数略）

调用方法：将API的“/”变为“.”，根据请求格式是GET或POST，调用get ()或post()并传入关键字参数，但不包括source和access_token参数：

r = client.statuses.user_timeline.get(uid=123456)

for st in r.statuses:

print st.text

若为POST调用，则示例代码如下：

r = client.statuses.update.post(status=u’测试OAuth 2.0发微博’)

若需要上传文件，传入file-like object参数，示例代码如下：

f = open(‘/Users/michael/test.png’, ‘rb’)

r = client.statuses.upload.post(status=u’测试OAuth 2.0带图片发微博’, pic=f)

f.close() # APIClient不会自动关闭文件，需要手动关闭

请注意：上传的文件必须是file-like object，不能是str，因为无法区分一个str是文件还是字段。可以通过StringIO把一个str包装成file-like object。

基于python的微博数据采集的目的

查看日浏览量。在使用python系统对微博软件进行数据采集是为了查看日浏览量，Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

如何使用python根据关键词抓取微博

当你通过模拟登陆进入微博界面的时候，尝试如何用python的模块去提交query,然后通过beautifulsoup或者是httpparse来获取内容信息。当然，自己学习正则表达式来获取也是可以的。

如何通过python调用新浪微博的API来爬取数据

1：安装python(这个不多说啦)

2：下载新浪微博SDK的python包，解压为weibopy目录

3：申请AppKey，

流程：

1：通过oAuth认证

按我的理解简化如下：

用户在新浪微博给的页面输入账号密码，然后微博给应用一个PIN码，这样应用通过PIN码才有权限访问该用户的信息，而应用在整个过程中是接触不到密码的，所以用户觉得很安全，后果很满意

2：获得认证之后，就可以使用微博SDK提供的API获得信息啦

3：如果想设计web或者客户端应用的话，那就继续加个GUI好啦(未完成)

代码：

#!/usr/bin/python

import webbrowser

from weibopy.auth import OAuthHandler

from weibopy.api import API

AppKey = ‘2525355147’

AppSecret = ‘2e2c7bcdfc362eace266d1f2bf83fe6b’

my_auth = OAuthHandler(AppKey , AppSecret)

webbrowser.open(my_auth.get_authorization_url())

verifier = raw_input(‘PIN: ‘).strip()

my_auth.get_access_token(verifier)

my_api = API(my_auth)

for comment in my_api.mentions():

object = comment

id = object.__getattribute__(“id”)

text = object.__getattribute__(“text”)

print str(id) + ” : ” + text

python 新浪微博爬虫，求助

0x00. 起因

因为参加学校大学生创新竞赛，研究有关微博博文表达的情绪，需要大量微博博文，而网上无论是国内的某度、csdn，还是国外谷歌、gayhub、codeproject等都找不到想要的程序，没办法只能自己写一个程序了。

ps.在爬盟找到类似的程序，但是是windows下的，并且闭源，而且最终爬取保存的文件用notepad++打开有很多奇怪的问题，所以放弃了。

0x01. 基础知识

本程序由Python写成，所以基本的python知识是必须的。另外，如果你有一定的计算机网络基础，在前期准备时会有少走很多弯路。

对于爬虫，需要明确几点：

1. 对爬取对象分类，可以分为以下几种：第一种是不需要登录的，比如博主以前练手时爬的中国天气网，这种网页爬取难度较低，建议爬虫新手爬这类网页；第二种是需要登录的，如豆瓣、新浪微博，这些网页爬取难度较高；第三种独立于前两种，你想要的信息一般是动态刷新的，如AJAX或内嵌资源，这种爬虫难度最大，博主也没研究过，在此不细举（据同学说淘宝的商品评论就属于这类）。

2. 如果同一个数据源有多种形式（比如电脑版、手机版、客户端等），优先选取较为“纯净的”展现。比如新浪微博，有网页版，也有手机版，而且手机版可以用电脑浏览器访问，这时我优先选手机版新浪微博。

3. 爬虫一般是将网页下载到本地，再通过某些方式提取出感兴趣的信息。也就是说，爬取网页只完成了一半，你还要将你感兴趣的信息从下载下来的html文件中提取出来。这时就需要一些xml的知识了，在这个项目中，博主用的是XPath提取信息，另外可以使用XQuery等等其他技术，详情请访问w3cschool。

4. 爬虫应该尽量模仿人类，现在网站反爬机制已经比较发达，从验证码到禁IP，爬虫技术和反爬技术可谓不断博弈。

0x02. 开始

决定了爬虫的目标之后，首先应该访问目标网页，明确目标网页属于上述几种爬虫的哪种，另外，记录为了得到感兴趣的信息你需要进行的步骤，如是否需要登录，如果需要登录，是否需要验证码；你要进行哪些操作才能获得希望得到的信息，是否需要提交某些表单；你希望得到的信息所在页面的url有什么规律等等。

以下博文以博主项目为例，该项目爬取特定新浪微博用户从注册至今的所有微博博文和根据关键词爬取100页微博博文（大约1000条）。

0x03. 收集必要信息

首先访问目标网页，发现需要登录，进入登录页面如下新浪微博手机版登录页面

注意url后半段有很多形如”%xx”的转义字符，本文后面将会讲到。

从这个页面可以看到，登录新浪微博手机版需要填写账号、密码和验证码。

这个验证码是近期（本文创作于2016.3.11）才需要提供的，如果不需要提供验证码的话，将有两种方法进行登录。

第一种是填写账号密码之后执行js模拟点击“登录”按钮，博主之前写过一个Java爬虫就是利用这个方法，但是现在找不到工程了，在此不再赘述。

第二种需要一定HTTP基础，提交包含所需信息的HTTP POST请求。我们需要Wireshark 工具来抓取登录微博时我们发出和接收的数据包。如下图我抓取了在登录时发出和接收的数据包Wireshark抓取结果1

在搜索栏提供搜索条件”http”可得到所有http协议数据包，右侧info显示该数据包的缩略信息。图中蓝色一行是POST请求，并且info中有”login”，可以初步判断这个请求是登录时发出的第一个数据包，并且这个180.149.153.4应该是新浪微博手机版登录认证的服务器IP地址，此时我们并没有任何的cookie。

在序号为30是数据包中有一个从该IP发出的HTTP数据包，里面有四个Set-Cookie字段，这些cookie将是我们爬虫的基础。

Wireshark抓取结果2

早在新浪微博服务器反爬机制升级之前，登录是不需要验证码的，通过提交POST请求，可以拿到这些cookie，在项目源码中的TestCookie.py中有示例代码。

ps.如果没有wireshark或者不想这么麻烦的话，可以用浏览器的开发者工具，以chrome为例，在登录前打开开发者工具，转到Network，登录，可以看到发出和接收的数据，登录完成后可以看到cookies，如下图chrome开发者工具

接下来访问所需页面，查看页面url是否有某种规律。由于本项目目标之一是获取某用户的全部微博，所以直接访问该用户的微博页面，以央视新闻 为例。

央视新闻1

图为央视新闻微博第一页，观察该页面的url可以发现，新浪微博手机版的微博页面url组成是 “weibo.cn/(displayID)?page=(pagenum)” 。这将成为我们爬虫拼接url的依据。

接下来查看网页源码，找到我们希望得到的信息的位置。打开浏览器开发者工具，直接定位某条微博，可以发现它的位置，如下所示。

xpath

观察html代码发现，所有的微博都在div标签里，并且这个标签里有两个属性，其中class属性为”c”，和一个唯一的id属性值。得到这个信息有助于将所需信息提取出来。

另外，还有一些需要特别注意的因素

* 微博分为原创微博和转发微博

* 按照发布时间至当前时间的差距，在页面上有”MM分钟前”、”今天HH:MM”、”mm月dd日 HH:MM”、”yyyy-mm-dd HH:MM:SS”等多种显示时间的方式* 手机版新浪微博一个页面大约显示10条微博，所以要注意对总共页数进行记录以上几点都是细节，在爬虫和提取的时候需要仔细考虑。

0x04. 编码

1.爬取用户微博

本项目开发语言是Python 2.7，项目中用了一些第三方库，第三方库可以用pip的方法添加。

既然程序自动登录的想法被验证码挡住了，想要访问特定用户微博页面，只能使用者提供cookies了。

首先用到的是Python的request模块，它提供了带cookies的url请求。

import request

print request.get(url, cookies=cookies).content使用这段代码就可以打印带cookies的url请求页面结果。

首先取得该用户微博页面数，通过检查网页源码，查找到表示页数的元素，通过XPath等技术提取出页数。

页数

项目使用lxml模块对html进行XPath提取。

首先导入lxml模块，在项目里只用到了etree，所以from lxml import etree

然后利用下面的方法返回页数

def getpagenum(self):

url = self.geturl(pagenum=1)

html = requests.get(url, cookies=self.cook).content # Visit the first page to get the page number.

selector = etree.HTML(html)

pagenum = selector.xpath(‘//input[@name=”mp”]/@value’)[0]

return int(pagenum)

接下来就是不断地拼接url-访问url-下载网页。

需要注意的是，由于新浪反爬机制的存在，同一cookies访问页面过于“频繁”的话会进入类似于“冷却期”，即返回一个无用页面，通过分析该无用页面发现，这个页面在特定的地方会出现特定的信息，通过XPath技术来检查这个特定地方是否出现了特定信息即可判断该页面是否对我们有用。

def ispageneeded(html):

selector = etree.HTML(html)

try:

title = selector.xpath(‘//title’)[0]

except:

return False

return title.text != ‘微博广场’ and title.text != ‘微博’

如果出现了无用页面，只需简单地重新访问即可，但是通过后期的实验发现，如果长期处于过频访问，返回的页面将全是无用页面，程序也将陷入死循环。为了避免程序陷入死循环，博主设置了尝试次数阈值trycount，超过这个阈值之后方法自动返回。

下面代码片展示了单线程爬虫的方法。

def startcrawling(self, startpage=1, trycount=20):

attempt = 0

try:

os.mkdir(sys.path[0] + ‘/Weibo_raw/’ + self.wanted)except Exception, e:

print str(e)

isdone = False

while not isdone and attempt trycount:

try:

pagenum = self.getpagenum()

isdone = True

except Exception, e:

attempt += 1

if attempt == trycount:

return False

i = startpage

while i = pagenum:

attempt = 0

isneeded = False

html = ”

while not isneeded and attempt trycount:

html = self.getpage(self.geturl(i))

isneeded = self.ispageneeded(html)

if not isneeded:

attempt += 1

if attempt == trycount:

return False

self.savehtml(sys.path[0] + ‘/Weibo_raw/’ + self.wanted + ‘/’ + str(i) + ‘.txt’, html)print str(i) + ‘/’ + str(pagenum – 1)

i += 1

return True

考虑到程序的时间效率，在写好单线程爬虫之后，博主也写了多线程爬虫版本，基本思想是将微博页数除以线程数，如一个微博用户有100页微博，程序开10个线程，那么每个线程只负责10个页面的爬取，其他基本思想跟单线程类似，只需仔细处理边界值即可，在此不再赘述，感兴趣的同学可以直接看代码。另外，由于多线程的效率比较高，并发量特别大，所以服务器很容易就返回无效页面，此时trycount的设置就显得更重要了。博主在写这篇微博的时候，用一个新的cookies，多线程爬取现场测试了一下爬取北京邮电大学的微博，3976条微博全部爬取成功并提取博文，用时仅15s，实际可能跟cookies的新旧程度和网络环境有关，命令行设置如下，命令行意义在项目网址里有说明python main.py _T_WM=xxx; SUHB=xxx; SUB=xxx; gsid_CTandWM=xxx u bupt m 20 20爬取的工作以上基本介绍结束，接下来就是爬虫的第二部分，解析了。由于项目中提供了多线程爬取方法，而多线程一般是无序的，但微博博文是依靠时间排序的，所以项目采用了一种折衷的办法，将下载完成的页面保存在本地文件系统，每个页面以其页号为文件名，待爬取的工作结束后，再遍历文件夹内所有文件并解析。

通过前面的观察，我们已经了解到微博博文存在的标签有什么特点了，利用XPath技术，将这个页面里所有有这个特点的标签全部提取出来已经不是难事了。

在这再次提醒，微博分为转发微博和原创微博、时间表示方式。另外，由于我们的研究课题仅对微博文本感兴趣，所以配图不考虑。

def startparsing(self, parsingtime=datetime.datetime.now()):

basepath = sys.path[0] + ‘/Weibo_raw/’ + self.uidfor filename in os.listdir(basepath):

if filename.startswith(‘.’):

continue

path = basepath + ‘/’ + filename

f = open(path, ‘r’)

html = f.read()

selector = etree.HTML(html)

weiboitems = selector.xpath(‘//div[@class=”c”][@id]’)for item in weiboitems:

weibo = Weibo()

weibo.id = item.xpath(‘./@id’)[0]

cmt = item.xpath(‘./div/span[@class=”cmt”]’)if len(cmt) != 0:

weibo.isrepost = True

weibo.content = cmt[0].text

else:

weibo.isrepost = False

ctt = item.xpath(‘./div/span[@class=”ctt”]’)[0]

if ctt.text is not None:

weibo.content += ctt.text

for a in ctt.xpath(‘./a’):

if a.text is not None:

weibo.content += a.text

if a.tail is not None:

weibo.content += a.tail

if len(cmt) != 0:

reason = cmt[1].text.split(u’\xa0′)

if len(reason) != 1:

weibo.repostreason = reason[0]

ct = item.xpath(‘./div/span[@class=”ct”]’)[0]

time = ct.text.split(u’\xa0′)[0]

weibo.time = self.gettime(self, time, parsingtime)self.weibos.append(weibo.__dict__)

f.close()

方法传递的参数parsingtime的设置初衷是，开发前期爬取和解析可能不是同时进行的（并不是严格的“同时”），微博时间显示是基于访问时间的，比如爬取时间是10:00，这时爬取到一条微博显示是5分钟前发布的，但如果解析时间是10:30，那么解析时间将错误，所以应该讲解析时间设置为10:00。到后期爬虫基本开发完毕，爬取工作和解析工作开始时间差距降低，时间差将是爬取过程时长，基本可以忽略。

解析结果保存在一个列表里，最后将这个列表以json格式保存到文件系统里，删除过渡文件夹，完成。

def save(self):

f = open(sys.path[0] + ‘/Weibo_parsed/’ + self.uid + ‘.txt’, ‘w’)jsonstr = json.dumps(self.weibos, indent=4, ensure_ascii=False)f.write(jsonstr)

f.close()

2.爬取关键词

同样的，收集必要的信息。在微博手机版搜索页面敲入”python”，观察url，研究其规律。虽然第一页并无规律，但是第二页我们发现了规律，而且这个规律可以返回应用于第一页第一页

第二页

应用后第一页

观察url可以发现，对于关键词的搜索，url中的变量只有keyword和page（事实上，hideSearchFrame对我们的搜索结果和爬虫都没有影响），所以在代码中我们就可以对这两个变量进行控制。

另外，如果关键词是中文，那么url就需要对中文字符进行转换，如我们在搜索框敲入”开心”并搜索，发现url如下显示搜索开心

但复制出来却为

;keyword=%E5%BC%80%E5%BF%83page=1幸好，python的urllib库有qoute方法处理中文转换的功能（如果是英文则不做转换），所以在拼接url前使用这个方法处理一下参数。

另外，考虑到关键词搜索属于数据收集阶段使用的方法，所以在此只提供单线程下载网页，如有多线程需要，大家可以按照多线程爬取用户微博的方法自己改写。最后，对下载下来的网页进行提取并保存（我知道这样的模块设计有点奇怪，打算重(xin)构(qing)时(hao)时再改，就先这样吧）。

def keywordcrawling(self, keyword):

realkeyword = urllib.quote(keyword) # Handle the keyword in Chinese.

try:

os.mkdir(sys.path[0] + ‘/keywords’)

except Exception, e:

print str(e)

weibos = []

try:

highpoints = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]’) # Handle emoji, but it seems doesn’t work.

except re.error:

highpoints = re.compile(u'[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]’)pagenum = 0

isneeded = False

while not isneeded:

html = self.getpage(‘;page=1’ % realkeyword)isneeded = self.ispageneeded(html)

if isneeded:

selector = etree.HTML(html)

try:

pagenum = int(selector.xpath(‘//input[@name=”mp”]/@value’)[0])except:

pagenum = 1

for i in range(1, pagenum + 1):

try:

isneeded = False

while not isneeded:

html = self.getpage(‘;page=%s’ % (realkeyword, str(i)))isneeded = self.ispageneeded(html)

selector = etree.HTML(html)

weiboitems = selector.xpath(‘//div[@class=”c”][@id]’)for item in weiboitems:

cmt = item.xpath(‘./div/span[@class=”cmt”]’)if (len(cmt)) == 0:

ctt = item.xpath(‘./div/span[@class=”ctt”]’)[0]

if ctt.text is not None:

text = etree.tostring(ctt, method=’text’, encoding=”unicode”)tail = ctt.tail

if text.endswith(tail):

index = -len(tail)

text = text[1:index]

text = highpoints.sub(u’\u25FD’, text) # Emoji handling, seems doesn’t work.

weibotext = text

weibos.append(weibotext)

print str(i) + ‘/’ + str(pagenum)

except Exception, e:

print str(e)

f = open(sys.path[0] + ‘/keywords/’ + keyword + ‘.txt’, ‘w’)try:

f.write(json.dumps(weibos,indent=4,ensure_ascii=False))except Exception,ex:

print str(ex)

finally:

f.close()

博主之前从未写过任何爬虫程序，为了获取新浪微博博文，博主先后写了3个不同的爬虫程序，有Python，有Java，爬虫不能用了是很正常的，不要气馁，爬虫程序和反爬机制一直都在不断博弈中，道高一尺魔高一丈。

另. 转载请告知博主，如果觉得博主帅的话就可以不用告知了

怎样用python爬新浪微博大V所有数据

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后面还有好多好多好多好多好多好多好多好多好多好多好多好多的内容。。。我删掉了后面的部分

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