Python爬虫 | 微博热搜定时爬取，堪称摸鱼神器

大家好，我是丁小杰。

相信大家在工作无聊时，总想掏出手机，看看微博热搜在讨论什么有趣的话题，但又不方便直接打开微博浏览，今天就和大家分享一个有趣的小爬虫，定时采集微博热搜榜&热评，下面让我们来看看具体的实现方法。

页面分析

热榜首页：https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot

热榜首页的榜单中共五十条数据，在这个页面，我们需要获取排行、热度、标题，以及详情页的链接。

我们打开页面后要先 登录，之后使用 F12 打开开发者工具，Ctrl + R 刷新页面后找到第一条数据包。这里需要记录一下自己的 Cookie 与 User-Agent。

对于标签的定位，直接使用 Google 工具获取标签的 xpath 表达式即可。

对于详情页，我们需要获取评论时间、用户名称、转发次数、评论次数、次数、评论内容这部分信息。

方法与热搜页采集方式基本相同，下面看看如何用代码实现！

采集代码

首先导入所需要的模块。

import requests from time import sleep import pandas as pd import numpy as np from lxml import etree import re

定义全局变量。

headers：请求头

all_df：DataFrame，保存采集的数据

headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36', 'Cookie': '''你的Cookie''' } all_df = pd.DataFrame(columns=['排行', '热度', '标题', '评论时间', '用户名称', '转发次数', '评论次数', '次数', '评论内容'])

热搜榜采集代码，通过 requests 发起请求，获取详情页链接后，跳转进入详情页采集 get_detail_page。

def get_hot_list(url): ''' 微博热搜页面采集，获取详情页链接后，跳转进入详情页采集 :param url: 微博热搜页链接 :return: None ''' page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text tree = etree.HTML(page_text) tr_list = tree.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr') for tr in tr_list: parse_url = tr.xpath('./td[2]/a/@href')[0] detail_url = 'https://s.weibo.com' + parse_url title = tr.xpath('./td[2]/a/text()')[0] try: rank = tr.xpath('./td[1]/text()')[0] hot = tr.xpath('./td[2]/span/text()')[0] except: rank = '置顶' hot = '置顶' get_detail_page(detail_url, title, rank, hot)

根据详情页链接，解析所需页面数据，并保存到全局变量 all_df 中，对于每个热搜只采集热评前三条，热评不够则跳过。

def get_detail_page(detail_url, title, rank, hot): ''' 根据详情页链接，解析所需页面数据，并保存到全局变量 all_df :param detail_url: 详情页链接 :param title: 标题 :param rank: 排名 :param hot: 热度 :return: None ''' global all_df try: page_text = requests.get(url=detail_url, headers=headers).text except: return None tree = etree.HTML(page_text) result_df = pd.DataFrame(columns=np.array(all_df.columns)) # 爬取3条热门评论信息 for i in range(1, 4): try: comment_time = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[1]/div[2]/p[1]/a/text()')[0] comment_time = re.sub('\s','',comment_time) user_name = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[1]/div[2]/p[2]/@nick-name')[0] forward_count = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[2]/ul/li[1]/a/text()')[1] forward_count = forward_count.strip() comment_count = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[2]/ul/li[2]/a/text()')[0] comment_count = comment_count.strip() like_count = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[2]/ul/li[3]/a/button/span[2]/text()')[0] comment = tree.xpath(f'//*[@id="pl_feedlist_index"]/div[4]/div[{i}]/div[2]/div[1]/div[2]/p[2]//text()') comment = ' '.join(comment).strip() result_df.loc[len(result_df), :] = [rank, hot, title, comment_time, user_name, forward_count, comment_count, like_count, comment] except Exception as e: print(e) continue print(detail_url, title) all_df = all_df.append(result_df, ignore_index=True)

调度代码，向 get_hot_list 中传入热搜页的 url ，最后进行保存即可。

if __name__ == '__main__': url = 'https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot' get_hot_list(url) all_df.to_excel('工作文档.xlsx', index=False)

对于采集过程中对于一些可能发生报错的地方，为保证程序的正常运行，都通过异常处理给忽略掉了，整体影响不大！

工作文档.xlsx

设置定时运行

至此，采集代码已经完成，想要实现每小时自动运行代码，可以使用任务计划程序。

在此之前需要我们简单修改一下上面代码中的Cookie与最后文件的保存路径(建议使用绝对路径)，如果在 Jupyter notebook 中运行的需要导出一个 .py 文件

打开任务计划程序，【创建任务】

输入名称，名称随便起就好。

选择【触发器】>>【新建】>>【设置触发时间】

选择【操作】>>【新建】>>【选择程序】

最后确认即可。到时间就会自动运行，或者右键任务手动运行。

运行效果

这就是今天要分享的内容，整体难度不大，希望大家能够有所收获，文章中的代码拼接起来就可以运行，如果有什么问题可以通过微信联系我哦！

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