python爬虫,微博爬虫,需要知晓微博用户id号,能够通过抓取微博用户主页内容来获取用户发表的内容,时间,点赞数,转发数等数据,当然以上都是本渣渣结合网上代码抄抄改改获取的!

要抓取的微博地址:https://weibo.com/u/5118612601

BUT,我们实际应用的抓取地址:https://m.weibo.cn/u/5118612601(移动端的微博地址)

LSP的最爱,各种小姐姐,随你任意爬取,快收藏起来啊!

通过浏览器抓包,我们可以获悉几个比较重要的参数:

  1. type: uid
  2. value: 5118612601
  3. containerid: 1005055118612601

其实还有一个比较重要的参数,那就是翻页:'page':page!

还有一个SSL错误问题,大家可以自行处理!

  1. import logging
  2. logging.captureWarnings(True)
  3.  
  4. # 屏蔽warning信息
  5. requests.packages.urllib3.disable_warnings()
  6.  
  7. html=requests.get(self.url,headers=self.headers,params=params,timeout=5,verify=False).content.decode('utf-8')
  8.  

几个关键点

  • 获取 containerid 参数

  1.     def get_containerid(self):
  2.         url = f'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?type=uid&value={self.uid}'
  3.         data = requests.get(url,headers=self.headers,timeout=5,verify=False).content.decode('utf-8')
  4.         content = json.loads(data).get('data')
  5.         for data in content.get('tabsInfo').get('tabs'):
  6.             if (data.get('tab_type') == 'weibo'):
  7.                 containerid = data.get('containerid')
  8.  
  9.         self.containerid=containerid
  • 获取 微博用户发表 数据

  1.     def get_content(self,i):
  2.         params={
  3.             'type': 'uid',
  4.             'value': self.uid,
  5.             'containerid': self.containerid,
  6.             'page':i,
  7.         }
  8.         html=requests.get(self.url,headers=self.headers,params=params,timeout=5,verify=False).content.decode('utf-8')
  9.         data=json.loads(html)['data']
  10.         cards=data['cards']
  11.         #print(cards)
  12.         j = 1
  13.         for card in cards:
  14.             if "mblog" in str(card):
  15.                 mblog = card['mblog']
  16.                 raw_text = mblog['raw_text']  # 文本内容
  17.                 print(raw_text)
  18.                 scheme=card['scheme'] #微博链接
  19.                 attitudes_count = mblog.get('attitudes_count') #点赞数
  20.                 comments_count = mblog.get('comments_count') #评论数
  21.                 created_at = mblog.get('created_at') #发布时间
  22.                 reposts_count = mblog.get('reposts_count') #转发数
  23.                 print(scheme)
  24.                 img_path=f'{self.path}{i}/{j}'
  25.                 os.makedirs(f'{img_path}/',exist_ok=True)
  26.                 with open(f'{img_path}/{j}.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
  27.                     f.write(f'{raw_text}')
  28.  
  29.                 img_urls=[]
  30.                 if mblog.get('pics') != None:
  31.                     img_datas=mblog['pics']
  32.                     for img_data in img_datas:
  33.                         img_url=img_data['large']['url']
  34.                         img_urls.append(img_url)
  35.                     print(img_urls)
  36.  
  37.                     #多线程下载图片
  38.                     self.get_imgs(img_urls,img_path)
  39.  
  40.                     #多进程下载图片
  41.                     #self.get_pimgs(img_urls)
  42.  
  43.                 with open(f'{self.uid}/{self.uid}.txt', 'a', encoding='utf-8') as fh:
  44.                     fh.write("----第" + str(i) + "页,第" + str(j) + "条微博----" + "\n")
  45.                     fh.write(f"微博地址: {str(scheme)}\n微博内容:{raw_text}\n"
  46.                              f"发布时间:{str(created_at)}\n转发数:{str(reposts_count)}\n"
  47.                              f"点赞数:{str(attitudes_count)}\n评论数:{str(comments_count)}\n\n")
  48.                 j=j+1
  49.  
  50.                 time.sleep(2)
  51.  
  • 多线程下载图片

  1.     #多线程下载图片
  2.     def get_imgs(self,img_urls,img_path):
  3.         threadings = []
  4.         for img_url in img_urls:
  5.             t = threading.Thread(target=self.get_img, args=(img_url,img_path))
  6.             threadings.append(t)
  7.             t.start()
  8.  
  9.         for x in threadings:
  10.             x.join()
  11.  
  12.         print("多线程下载图片完成")
  13.  
  14.  
  15.     def get_img(self, img_url,img_path):
  16.         img_name = img_url.split('/')[-1]
  17.         print(f'>> 正在下载图片:{img_name} ..')
  18.         r = requests.get(img_url, timeout=8, headers=self.headers,verify=False)
  19.         with open(f'{img_path}/{img_name}', 'wb') as f:
  20.             f.write(r.content)
  21.         print(f'>> 图片:{img_name} 下载完成!')
  22.  

本来还想搞个多进程,结果翻车了,报错各种头秃,那就不搞了!!

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理

想要获取更多Python学习资料可以加QQ:2955637827私聊或加Q群630390733大家一起来学习讨论吧!

微博爬虫,python微博用户主页小姐姐图片内容采集爬虫的更多相关文章

  1. APP爬虫(2)把小姐姐的图片down下来

    APP爬虫(1)想学新语言,又没有动力,怎么办? 书接上文.使用appium在帖子列表界面模拟上划动作,捕捉不到列表的规律.上划结束后,列表只能获取到屏幕呈现的部分,而且下标还是从0开始的. 根据酸奶 ...

  2. 用Python做个海量小姐姐素描图

    素描作为一种近乎完美的表现手法有其独特的魅力,随着数字技术的发展,素描早已不再是专业绘画师的专利,今天这篇文章就来讲一讲如何使用python批量获取小姐姐素描画像.文章共分两部分: 第一部分介绍两种使 ...

  3. python爬取快手小姐姐视频

    流程分析 一.导入需要的三方库 import re #正则表表达式文字匹配 import requests #指定url,获取网页数据 import json #转化json格式 import os ...

  4. Python爬虫:爬取美拍小姐姐视频

    最近在写一个应用,需要收集微博上一些热门的视频,像这些小视频一般都来自秒拍,微拍,美拍和新浪视频,而且没有下载的选项,所以只能动脑想想办法了. 第一步 分析网页源码. 例如:http://video. ...

  5. Python 抖音机器人,论如何在抖音上找到漂亮小姐姐?

    只有想不到,没有做不到,最近抖音风靡好友圈,马上就有技术宅本着“代码改变世界”的理念开始了搞事之路. 需要注意的事,漂亮不漂亮没有明确的界限,每个人都有每个人的审美,只有外表而没有心灵的美也是空洞的. ...

  6. [Python]小百合十大爬虫

    国庆几天在家看了几篇关于使用Python来编写网络爬虫的博客,想来自己断断续续学习Python也有几个月了,但一个像样的程序都没有写过,编程能力并没有得到提高,愧对自己花费的时间.很多时候虽然知道什么 ...

  7. 用python爬取之后发现果然如此,都说知乎的小姐姐漂亮

    前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http ...

  8. 要不是真的喜欢学技术,谁会来用Python爬小姐姐啊

    养成习惯,先赞后看!!!不用于任何商业价值,只是自己娱乐.否则 爬虫爬的好,牢饭吃到饱.这是我们这次爬取的网址:https://www.vmgirls.com/ 很多人学习python,不知道从何学起 ...

  9. Python爬虫学习第一记 (翻译小助手)

    1 # Python爬虫学习第一记 8.24 (代码有点小,请放大看吧) 2 3 #实现有道翻译,模块一: $fanyi.py 4 5 import urllib.request 6 import u ...

随机推荐

  1. Lombok之@Builder注解

    Lombok之@Builder注解 前言 Lombok大家都知道,在使用POJO过程中,它给我们带来了很多便利,省下大量写get.set方法.构造器.equal.toString方法的时间.除此之外, ...

  2. leetcode187. 重复的DNA序列

    所有 DNA 都由一系列缩写为 A,C,G 和 T 的核苷酸组成,例如:"ACGAATTCCG".在研究 DNA 时,识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助.编写一个函数 ...

  3. 【译】用 React 和 D3 创建图表

    本文翻译自:https://dzone.com/articles/charts-with-modern-react-and-d3 本文将介绍如何利用 D3JS 和 ReactJS 来创建基础图表. R ...

  4. java抽象类,多态1

    1 package pet_2; 2 3 public abstract class Pet { 4 private String name; 5 6 public String getName() ...

  5. 学习Java的第一步,配置电脑环境

    JAVA安装与配置 俗话说的好,工欲善其事,必先利其器,想要学习Java,那么我们首先需要一个能够进行学习的环境. 一.安装JDK 为什么要安装jdk,jdk是什么? ​ JDK是java软件开发包( ...

  6. 2、Spring Cloud和dubbo简介

    1.Spring Cloud简介 (1).Spring Cloud简介 SpringCloud,基于SpringBoot提供了一套微服务解决方案,包括服务注册与发现,配置中心,全链路监控,服务网关,负 ...

  7. 基于 MongoDB 动态字段设计的探索 (二) 聚合操作

    业务需求及设计见前文:基于 MongoDB 动态字段设计的探索 根据专业计算各科平均分 (总分.最高分.最低分) public Object avg(String major){ Aggregatio ...

  8. PyQt(Python+Qt)学习随笔:invisibleRootItem方法访问QTreeWidget树型部件的隐形根节点

    老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 我们知道在数据结构上来说,任何树都是有根节点的,但我们在QTreeWidget对象中并没有看到界面上 ...

  9. PyQt(Python+Qt)学习随笔:Qt Designer中Action关联menu菜单和toolBar的方法

    1.Action关联菜单 通过菜单创建的Action,已经与菜单自动关联,如果是单独创建的Action,需要与菜单挂接时,直接将Action Editor中定义好的Action对象拖拽到菜单栏上即可以 ...

  10. linux常用快捷键总结

    启动器:<super> 显示桌面:<super>D 文件管理器:<super>E 显示工作区:<super>S 打开终端:ctrl+alt+T 关闭窗口 ...