几行代码完成微博热搜榜爬虫

每天微博热搜都在不定时的变,通过抓取热搜数据,可以方便我们知道每天的热搜内容。

python的几行代码就能简单爬取到热搜的数据。

1.数据抓取

首先,我们得知道微博热搜内容的具体链接。

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

如下图所示,通过访问网站链接,可以拿到当天此时的热搜数据。接下来,我们需要通过代码去实现它。


image.png
def get_html_data(self):
    res = requests.get(self.url, headers=self.headers).text
    return res

通过requests模块包,我们就能得到网页的html文件,接下来就是要对html文件的处理解析。

2.数据处理

为了更好的分析html文件内容,我复制到编辑器上分析文本数据。

通过分析,不难发现,我们所想要的数据如下图所示结构中。


image.png

这里主要是获取四个要素 热搜排名,热搜话题,话题热度,热搜标签。

简单实现代码如下:

def deal_html_data(self, res):
    res = BeautifulSoup(res, "lxml")
    # 遍历热搜的标签
    # #pl_top_realtimehot 根据id, > table > tbody > tr 逐层查找
    for item in res.select("#pl_top_realtimehot > table > tbody > tr"):
        # 按类名.td-01提取热搜排名
        _rank = item.select_one('.td-01').text
        if not _rank:
            continue
        # 按类名.td-02提取热搜关键词
        keyword = item.select_one(".td-02 > a").text

        # 提取热搜热度
        heat = item.select_one(".td-02 > span").text

        # 提取热搜标签
        icon = item.select_one(".td-03").text

        self.hot_list.append({"rank": _rank, "keyword": keyword, "heat": heat, "icon": icon, "time":
                              datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")})

这里采用BeautifulSoup中select,和select_one去解析html文件。

这里对select和select_one做一下简单补充。


# 通过标签名查找
soup.select_one('a')
# 通过类名查找
soup.select_one('.td-02')
# 通过ID去查找
soup.select_one('#pl_top_realtimehot')
# 组合查找,根据ID及标签层级关系查找
res.select("#pl_top_realtimehot > table > tbody > tr")

通过以上处理,我们就能得到所需要的数据。

image.png

3.数据存储

这里仅是把数据简单存储到数据库中,具体看效果图。


image.png

更多源码,请参考原文

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,948评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,371评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,490评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,521评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,627评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,842评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,997评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,741评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,203评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,534评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,673评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,339评论 4 330
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,955评论 3 313
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,770评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,000评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,394评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,562评论 2 349

推荐阅读更多精彩内容