Python での実践的なクローラー戦闘: Sina Weibo クローラー

近年、データはインターネット上で最も貴重な財産となっているため、ほとんどの企業が関連データの収集と分析を始めています。この文脈では、Web クローラーの役割が不可欠になります。 Python 言語は、学びやすく使いやすいという特徴により、Web クローラー開発者にとって最も人気のあるプログラミング言語の 1 つとなっています。この記事では、Python 言語を使用して新浪微博クローラーを開発する方法を紹介します。

まず、Python 環境を準備する必要があります。インストールする必要があるモジュールは次のとおりです:

1. requests
2. BeautifulSoup
3. lxml

これらのモジュールは pip を通じてインストールできます。 command:

pip install requests
pip install BeautifulSoup4
pip install lxml

次に、Sina Weibo の Web ページ構造を理解する必要があります。 「開発者ツール」を使用してブラウザでWeiboページを開くと、ページがヘッダー、ナビゲーションバー、Weiboリスト、下部などのいくつかの部分で構成されていることがわかります。 Weibo リストには、Weibo の著者、公開時間、テキストの内容、写真、ビデオなどを含む、すべての Weibo 情報が含まれます。

Python では、requests モジュールを使用してネットワーク リクエストを送信でき、BeautifulSoup モジュールと lxml モジュールを使用してページ コンテンツを解析し、データを抽出します。次の手順に従って開発できます。

1. リクエスト URL の構築
2. ネットワーク リクエストの送信
3. ページの解析
4. データの抽出
5. ストレージ データ

コードの実装プロセスは次のとおりです:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 构造请求URL
url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=102803&openApp=0'

# 发送网络请求
response = requests.get(url)
data = response.json()

# 解析页面
cards = data['data']['cards']
for card in cards:
    if 'mblog' in card:
        mblog = card['mblog']
        # 提取数据
        user = mblog['user']['screen_name']
        created_at = mblog['created_at']
        text = mblog['text']
        pics = []
        if 'pics' in mblog:
            for pic in mblog['pics']:
                pics.append(pic['large']['url'])
        # 存储数据
        print(user, created_at, text, pics)

上記のコードでは、まず Sina Weibo の API リクエスト URL を構築します。次に、requests モジュールを使用してネットワーク要求を送信し、対応するデータを取得します。次に、取得したデータを json で解析し、Weibo リストの情報を抽出します。最後に、各 Weibo の著者、公開時刻、テキスト内容、写真を抽出し、この情報を保存できます。

Web サイトのデータをクロールする前に、Web サイトの関連する利用規則および法令を理解し、それらを遵守し、関連する利益を侵害しないように注意する必要があることに注意してください。さらに、クローラー プログラムを開発するには、プログラムの正確さと安定性を確保するために、関連するプログラミングの知識とスキルを習得する必要もあります。

要約すると、Python 言語は使いやすく、強力な Web クローラー ツールなので、データの収集と分析の強力なアシスタントになります。 Python Web クローラー テクノロジーを学習して使用することで、インターネット上の貴重なデータをより適切に取得して分析できるようになります。

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