首页  >  文章  >  后端开发  >  爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)

爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)

Python当打之年
Python当打之年转载
2023-08-10 15:53:10952浏览


本期为297cf60ee94669c121928b6cddd487fa系列文章上篇内容,给大家介绍如何使用Python定时爬取知乎热榜/微博热搜数据,并保存至CSV文件供后续可视化使用,时序图部分将在下篇内容中介绍,希望对你有所帮助。

涉及到的内容:
pandas — 数据处理
schedule — 定时任务
json — 数据格式

read_html — 网页表格处理


1. 准备工作

1.1 导入模块 
import json
import time
import requests
import schedule
import pandas as pd
from fake_useragent import UserAgent


2. 知乎热榜数据

2.1 网页分析 
知乎热榜电脑端接口:
https://www.zhihu.com/hot
知乎热榜手机端接口:
https://api.zhihu.com/topstory/hot-list?limit=10&reverse_order=0

注意:电脑端端直接F12调试页即可看到热榜数据,手机端需要借助抓包工具查看,这里我们使用手机端接口(返回json格式数据,解析比较方便)。

爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)

2.2 获取数据 

代码:

def getzhihudata(url, headers):
    r = requests.get(url, headers=headers)
    r.raise_for_status()
    r.encoding = r.apparent_encoding
    datas = json.loads(r.text)['data']
    allinfo = []
    time_mow = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M", time.localtime())
    print(time_mow)
    for indx,item in enumerate(datas):
        title = item['target']['title']
        heat = item['detail_text'].split(' ')[0]
        answer_count = item['target']['answer_count']
        follower_count = item['target']['follower_count']
        href = item['target']['url']
        info = [time_mow, indx+1, title, heat, answer_count, follower_count, href]
        allinfo.append(info)
    # 仅首次加表头
    global csv_header
    df = pd.DataFrame(allinfo,columns=['时间','排名','标题','热度(万)','回答数','关注数','链接'])
    print(df.head())

定时间隔设置1S:

# 每1分钟执行一次爬取任务:
schedule.every(1).minutes.do(getzhihudata,zhihu_url,headers)
while True:
     schedule.run_pending()
     time.sleep(1)

效果:

爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)

2.3 保存数据 

df.to_csv('zhuhu_hot_datas.csv', mode='a+', index=False, header=csv_header)
csv_header = False
注意csv_header的设置,涉及到是否写入表头字段。


3. 微博热搜数据

3.1 网页分析 

微博热搜网址:

https://s.weibo.com/top/summary

爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)
F12查看网页源码:
爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)

数据在网页的f5d188ed2c074f8b944552db028f98a1标签里

3.2 获取数据 

代码:

def getweibodata():
    url = 'https://s.weibo.com/top/summary'
    r = requests.get(url, timeout=10)
    r.encoding = r.apparent_encoding
    df = pd.read_html(r.text)[0]
    df = df.loc[1:,['序号', '关键词']]
    df = df[~df['序号'].isin(['•'])]
    time_mow = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M", time.localtime())
    print(time_mow)
    df['时间'] = [time_mow] * df.shape[0]
    df['排名'] = df['序号'].apply(int)
    df['标题'] = df['关键词'].str.split(' ', expand=True)[0]
    df['热度'] = df['关键词'].str.split(' ', expand=True)[1]
    df = df[['时间','排名','标题','热度']]
    print(df.head())

定时间隔设置1S效果:

爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)

3.3 保存数据 

df.to_csv('weibo_hot_datas.csv', mode='a+', index=False, header=csv_header)

结果:

爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)


以上是爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明:
本文转载于:Python当打之年。如有侵权,请联系admin@php.cn删除