本文主要是介绍Python 分析样例|数据采集案例:微博热搜榜采集,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
实现目标
本案例通过图文详细介绍网络请求和解析的方法,其目标实现的需求为:通过网络请求,获取微博热搜榜中的前50条热搜的关键词,并将结果打印到控制台中。
实现过程
总体来说,数据采集爬虫的实现过程包括如下步骤:
- 确定数据所在的Url
- 执行网页请求并解决请求中出现的问题
- 解析网页,获取格式化数据
- 存储数据(当前案例中不需要)
下面我们按着以上步骤来依次完成。
确定数据所在Url
打开微博热搜榜,即Url为:https://s.weibo.com/top/summary
首先,我们需要判断目标数据是存在于页面上,还是通过Ajax加载的。我们可以在浏览器(建议使用Chrome浏览器)中右键,选择“查看网页源代码”。
此时浏览器会打开新的页面,其Url(网页地址)前增加了view-source部分,在网页中显示的关键词就是当前网页的源代码。
我们使用快捷键Ctrl+F打开搜索框,在网页源代码中搜索热搜榜页面上显示的文字,例如热搜排名第一的”北宋古墓发现过仙桥“,可以发现网页源代码中存在该关键词,这就说明热搜榜是直接加载在页面中,而不是通过Ajax加载的,此时我们只要直接请求网页的Url即可获得热搜榜数据。
网页请求
下面我们使用requests模块执行网页请求,并打印请求的结果,其代码如下:
import requestsif __name__ == "__main__":response = requests.get("https://s.weibo.com/top/summary")print(response.content.decode())
在打印出的内容中,我们再一次通过搜索找到了”北宋古墓发现过仙桥“,说明我们的请求成功获得了热搜榜数据,并没有出现任何问题。
网页解析
再次回到浏览器,右键,选择“检查”,打开浏览器控制台(或直接使用快捷键F12也可以打开控制台)。
选中元素选取工具。
在元素选取模式下(元素选取工具的小箭头为蓝色),点击我们需要采集的信息。
此时,浏览器控制台将定位到目标信息所在的标签。
我们在该标签上右键,选择“Copy“,再选择”Copy Selector“,复制标签的CSS Selector路径,这个路径是用来定位到当前标签的。例如,第一条热搜关键词所在标签的CSS Selector为:
#pl_top_realtimehot > table > tbody > tr:nth-child(2) > td.td-02 > a
其中#pl_top_realtimehot
表示ID为pl_top_realtimehot
的标签,即下图中第一行的div
标签;> table
表示当前标签下一层的table
标签,即下图中第二行的table
标签;tr:nth-child(2)
表示当前标签下的第二个tr
标签,即下图中被选中的tr
标签。
通过对于网络结构的观察,我们可以发现每条热搜都是tbody标签下的一个独立的tr标签;因此,要同时获取不同热搜的关键词,我们只需要不再限制指定的tr
标签即可,即将CSS selector路径中tr:nth-child(2)
中的:nth-child(2)
删除即可。
#pl_top_realtimehot > table > tbody > tr > td.td-02 > a
在浏览器控制台的Elements标签中,使用Ctrl+F快捷键打开搜索框,在搜索框中搜索修改后的CSS Selector路径,可以得到51个结果,说明修改后的CSS Selector已经可以同时匹配所有热搜的关键词了。
下面我们使用Python的第三方模块——BeautifulSoup模块(pip安装命令 : pip install BeautifulSoup4)实现解析,包含请求的代码如下:
import requests
from bs4 import BeautifulSoupif __name__ == "__main__":response = requests.get("https://s.weibo.com/top/summary")bs = BeautifulSoup(response.content.decode(), 'lxml')for keyword_label in bs.select("#pl_top_realtimehot > table > tbody > tr > td.td-02 > a"):print(keyword_label.text)
运行结果已经可以将所有热搜打印到控制台中,实现了当前需求。
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本系列案例采集的一切数据仅可用于学习、研究用途!
对于案例需求的说明 : 因此微博热搜榜是实时更新的,所以一个相对完整的采集需求如下:每3分钟采集一次微博热搜榜中的前49条热搜(忽略第3条的广告信息),并将结果存储到数据库中,数据库应至少包含采集时间、排名(rank)、关键词(keyword)、热度(hot)、类型(type)等字段。完整案例将在后续内容中讲解。
对于案例讲解的说明 : 作为第一个案例,本文通过图文详细讲解了每一个步骤,后续的案例将以讲解思路为主。
这篇关于Python 分析样例|数据采集案例:微博热搜榜采集的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!