前言
之前写的微博爬虫系列还没写完，想起来继续写下去。近期看了下爬取微信公众号文章的方法，也写了相关的代码，之后再看看写成博客吧~
本篇主要针对怎么对指定博文下的评论进行爬取。
准备写的内容：
微博热门内容及榜单的博文爬取 微博爬虫系列之微博榜单博文爬取
定向关键词及指定用户博文爬取 微博爬虫系列之关键词及指定用户博文爬取
博文评论爬取 微博爬虫系列之博文评论爬取
微博用户信息爬取
针对博文评论的爬取，采用的仍然是微博网页版https://weibo.cn，在爬取时仍然需要cookies，获取方式可参照微博爬虫系列之关键词及指定用户博文爬取。
这里随便选用一个人民日报的微博博文进行评论的爬取。首先需要获取博文的评论页数，由于微博的一些反爬措施，并不能完全爬取到所有页面。为了尽可能地爬取多一些评论，这里将评论热门页面与默认页面都爬取下来。
import re
from urllib import request
cookies = '你的cookies'
headers = {
"user-agent": get_random_ua(),
'Cookie' : cookies,
}
page_res = requests.get(url, headers = headers)
查看网页源代码，可以看到点击查看更多热门的地方以及写着有多少页评论的地方：
hot_rank = re.search(r'查看更多热门', page_res.text)
all_page = re.search(r'/> 1/(\d+)页</div>', page_res.text)
if all_page:
all_page = all_page.group(1)
all_page = int(all_page)
all_page = all_page if all_page <= 50 else 50
if hot_rank:
hot_url = url.replace('comment', 'comment/hot')
page_urls.append(hot_url)
for page_num in range(2, all_page + 1):
page_url = hot_url.replace('page=1', 'page={}'.format(page_num))
page_urls.append(page_url)
for page_num in range(2, all_page + 1):
page_url = url.replace('page=1', 'page={}'.format(page_num))
page_urls.append(page_url)
通过这样的方式，尽可能多地爬取评论数据。当然这样也会出现重复评论的情况，并且也不能完全爬取所有评论。目前想到的方法就只能尽可能地多爬一些，爬取后去重。
在获取了所有页面后，开始爬取每一页的评论内容。分析网页源代码可以看到每一个评论的标记是<div class = "c" id = ""></div>
对上面获取到的url进行循环爬取评论页面内容，下面用第一页作为例子，用
lxml.etree进行解析与定位。
from lxml import etree
res = requests.get(url, headers = headers)
tree_node = etree.HTML(res.text.encode('utf-8'))
comment_nodes = tree_node.xpath('//div[@class="c" and contains(@id,"C_")]')
通过这样子就可以定位到评论部分，返回的comment_nodes是一个列表，每个元素是一个评论的元素，每个评论内的内容可以看源代码：
这里假设只爬取评论用户id、评论用户名、评论id、评论内容、点赞数，其他项来源这些也是一样的（在上面就是来自网页）。
## 评论用户id
comment_user_url = comment_node.xpath('.//a[contains(@href,"/u/")]/@href')
## 这里是因为有的用户id貌似没有/u/，还有的不是数字
if comment_user_url:
comment_user_id = re.search(r'/u/(\d+)', comment_user_url[0]).group(1)
else:
comment_user_url = comment_node.xpath('.//a[contains(@href,"/")]/@href')
if comment_user_url:
comment_user_id = re.search(r'/(.*)', comment_user_url[0]).group(1)
## 评论用户名
comment_user_name = str(comment_node.xpath('./a/text()')[0])
## 评论id
comment_id = str(comment_node.xpath('./@id')[0])
## 评论内容
content = extract_comment_content(etree.tostring(comment_node, encoding='unicode'))
## 点赞数
like_num = comment_node.xpath('.//a[contains(text(),"赞[")]/text()')[-1]
comment_item['like_num'] = int(re.search('\d+', like_num).group())
这里还会涉及到可能有的评论会有评论配图的情况，可以对应的下载图片。假设出现评论配图时，会有评论配图的字眼：
##### 保存照片
def savePics(picUrl, filename , path):
headers = {
"user-agent": get_random_ua(),
}
# 目录不存在，就新建一个
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
picID = picUrl.split('/')[-1].split('?')[0].split('.')[0]
Suffix = picUrl.split('/')[-1].split('?')[0].split('.')[-1]
pic_path = ''.join([path, '/', filename, '.', Suffix])
req = request.Request(picUrl, headers = headers)
data = request.urlopen(req, timeout=30).read()
f = open(pic_path, 'wb')
f.write(data)
f.close()
if '评论配图' in content:
comment_pic_url = etree.tostring(comment_node, encoding='unicode').split('class="ctt">', maxsplit=1)[1].split('举报', maxsplit=1)[0]
comment_pic_url = re.search(r'<a href="(.*)">评论配图', comment_pic).group(1)
savePics(comment_pic_url , filename = 'filename', path = 'your_path')
到这里爬取微博博文评论数据的操作就结束啦~ 其他的看自己的需求写完整的代码即可。在爬取过程中可能会出现爬不到的情况，可以用一些判断语句跳过这些爬不到的情况，爬取的时候也需要稍微停一下不然会被封号。之后再接着写爬取微博博文系列的最后一篇吧~
