一行代碼爬取微博熱搜

人人都可以簡(jiǎn)單入門Python、爬蟲、數(shù)據(jù)分析
 簡(jiǎn)說(shuō)Python推薦 
來(lái)源：簡(jiǎn)說(shuō)Python 編輯：老表
作者：老表

• 一、前言

• 二、專欄概要

• 三、直接來(lái)：爬取微博熱搜數(shù)據(jù)

• 3.1 找到數(shù)據(jù)源，頁(yè)面分析

• 3.2 一行代碼爬取微博熱搜

• 3.3 爬蟲初學(xué)者看這里，爬蟲入門模板教程如何爬去微博熱搜

一、前言

大家好，我是老表，今天的分享來(lái)滿足讀者的需求，想讀“關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)sql或者M(jìn)ySQL的，就那種Python來(lái)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，比如Python爬蟲爬到數(shù)據(jù)，然后封存到數(shù)據(jù)庫(kù)里面，然后再?gòu)膕ql里面讀取，進(jìn)行分析可視化”。

后面寫文章一方面是自己學(xué)習(xí)筆記，另外也會(huì)針對(duì)讀者需求寫一些專題文章，如果你有自己的想法，歡迎瀏覽器訪問(wèn)下方鏈接，或者點(diǎn)擊閱讀原文，給博主提意見(jiàn)：

https://shimo.im/forms/pVQRXG6gWyqPxCTY/fill?channel=wechat

二、專欄概要

• 直接來(lái)：一行代碼爬取微博熱搜數(shù)據(jù)
• 做準(zhǔn)備：將爬取到的數(shù)據(jù)存入csv和mysql、其他數(shù)據(jù)庫(kù)
• 搞事情：讀取mysql數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與可視化
• 進(jìn)階活：將可視化數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)到web頁(yè)面（大屏可視化）
• 悄悄話：項(xiàng)目總結(jié)與思考，期待你的來(lái)稿

三、直接來(lái)：爬取微博熱搜數(shù)據(jù)

3.1 找到數(shù)據(jù)源，頁(yè)面分析

首先我們直接瀏覽器搜索微博熱搜，就可以很快的找到微博熱搜的在線頁(yè)面，地址如下：

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

我們要爬取的熱搜榜數(shù)據(jù)，包括了如下列表中的四個(gè)字段。

話不多說(shuō)，看到數(shù)據(jù)在頁(yè)面，按住F12調(diào)出瀏覽器開(kāi)發(fā)者工具（推薦使用谷歌瀏覽器），然后點(diǎn)擊network，刷新頁(yè)面，在加載出來(lái)的頁(yè)面中找到summary，發(fā)現(xiàn)這個(gè)請(qǐng)求返回來(lái)的是頁(yè)面中的數(shù)據(jù)，里面是html代碼（數(shù)據(jù)也在里面）。然后點(diǎn)擊Headers，可以看出請(qǐng)求的url就是我們?yōu)g覽器里輸入的鏈接，沒(méi)有其他接口，所以，接下來(lái)就簡(jiǎn)單了。

(本文相關(guān)全部源碼，可以在文末獲取下載地址)

3.2 一行代碼爬取微博熱搜

接下來(lái)說(shuō)下簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)獲取方式，只需一行代碼即可，如果硬是要算，最多就是兩行。

import pandas as pd
pd.read_html('https://s.weibo.com/top/summary/summary', index_col=0)[0]

(做這個(gè)項(xiàng)目的時(shí)候我是先用的后一種方式爬取的數(shù)據(jù))中間分析xpath路徑的時(shí)候突然發(fā)現(xiàn)，這頁(yè)面上tr、td不是表格嗎，頁(yè)面上的表格爬取，在數(shù)據(jù)分析從零開(kāi)始實(shí)戰(zhàn) | 基礎(chǔ)篇(四)中有詳細(xì)介紹，直接使用pandas的read_html函數(shù)即可，于是就有了上面一行代碼爬取到微博熱搜的想法了。

當(dāng)然，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)爬取的數(shù)據(jù)還是有點(diǎn)問(wèn)題，雖然已經(jīng)是DataFrame數(shù)據(jù)格式了，但是熱搜標(biāo)題和熱搜熱度由于在一個(gè)td里，所以爬取的時(shí)候也是給放到了一列中，著實(shí)有點(diǎn)尷尬。

不過(guò)沒(méi)關(guān)系，我們處理下，可以利用正則將標(biāo)題和熱度分成兩列即可。

首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，設(shè)置下列名和刪除推薦熱搜（熱搜排名為'?'）和置頂熱搜（熱搜排名為nan）。

# 重新設(shè)置表頭
wb_hot_data.columns = ['wb_rank', 'wb_title_hot', 'wb_lable']
# 簡(jiǎn)單處理數(shù)據(jù)，去除推薦熱搜和置頂熱搜
wb_hot_data = wb_hot_data.drop(wb_hot_data[(wb_hot_data['wb_rank']=='?') | pd.isna(wb_hot_data['wb_rank'])].index)

使用正則表達(dá)式提取數(shù)據(jù)，將熱搜標(biāo)題和熱搜熱度分成兩列

import re
def reg_str(wb_title_hot='迪麗熱巴玩泡泡機(jī) 293536'):
    data = re.match('(.*?) (\d+)', wb_title_hot)
    if data:
        return data[1],data[2]
    else:
        return None,None
# apply函數(shù)應(yīng)用
wb_title_hots = wb_hot_data.apply(lambda x: reg_str(x['wb_title_hot']),axis=1)
# 列表推倒式將熱搜標(biāo)題和熱搜熱度值分別賦值給兩個(gè)新列
wb_hot_data['wb_title'] = [wb_title_hots[i][0] for i in wb_title_hots.index]
wb_hot_data['wb_hot'] = [int(wb_title_hots[i][1]) for i in wb_title_hots.index]

這樣數(shù)據(jù)基本就解決好啦～整體來(lái)看，還是會(huì)比后一種方法更簡(jiǎn)單，如果你是爬蟲初學(xué)者，我建議你可以仔細(xì)看下接下來(lái)的一種數(shù)據(jù)爬取、解析方法。

3.3 爬蟲初學(xué)者看這里，爬蟲入門模板教程如何爬去微博熱搜

直接無(wú)腦套入爬蟲模板：

# 爬蟲基礎(chǔ)庫(kù)，需要提前pip install requests 安裝
import requests
# html文本解析庫(kù)，將文本內(nèi)容解析成html，方便使用xpath方式提取數(shù)據(jù)
from lxml import etree


def get_respones_data(wb_url = 'https://s.weibo.com/top/summary/'):
    '''
    參數(shù)：wb_url 字符串 要請(qǐng)求的url，默認(rèn)：https://s.weibo.com/top/summary/
    返回：get_data,a 元組 第一個(gè)元素為請(qǐng)求得到的頁(yè)面文本數(shù)據(jù)（可以后期使用正則表達(dá)式提取數(shù)據(jù)） 第二個(gè)元素為將get_data文本內(nèi)容解析成html后的內(nèi)容，方便使用xpath方式提取數(shù)據(jù)
    '''
    headers={
        'Host': 's.weibo.com',
        'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36'
    }
    # requests 發(fā)送請(qǐng)求
    get_response = requests.get(wb_url,headers=headers)
    # 將返回的響應(yīng)碼轉(zhuǎn)換成文本（整個(gè)網(wǎng)頁(yè)）
    get_data = get_response.text
    # 解析頁(yè)面
    a = etree.HTML(get_data)
    return get_data,a
# 調(diào)用函數(shù)，獲取到數(shù)據(jù)  
get_data,first_a = get_respones_data()

覺(jué)得這種方法比較麻煩的，可以跳過(guò)本部分，后面會(huì)介紹一種特別簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)獲取方式（后面才想到的，之所以先記錄這種麻煩方法，也是想讓大家學(xué)習(xí)下這種方法，后面數(shù)據(jù)爬取中會(huì)比較常見(jiàn)）。

接下來(lái)，我們就開(kāi)始從爬取到的數(shù)據(jù)中提取我們需要的數(shù)據(jù)啦！

3.3.1 熱搜標(biāo)題

首先在熱搜頁(yè)面，按住F12，調(diào)出開(kāi)發(fā)者工具，點(diǎn)擊開(kāi)發(fā)者工具左上角的select an element...，然后選中自己想提取的數(shù)據(jù)，如下圖中的熱搜標(biāo)題。選中并點(diǎn)擊下熱搜標(biāo)題，這是時(shí)候會(huì)回歸正常模式（非選擇元素模式），如下圖，鼠標(biāo)移動(dòng)到被選中的html代碼上，然后右鍵，選擇Copy-> Copy Xpath，就可以輕松的獲取到標(biāo)題對(duì)應(yīng)的xpath路徑啦。例如：

//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[2]/td[2]/a

獲取到數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的xpath路徑后，我們就可以調(diào)用lxml中的xpath函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取啦，如下代碼，輸出結(jié)果為一個(gè)列表，列表里的元素就是我們的熱搜標(biāo)題。

這里需要注意的是，我們是獲取a標(biāo)簽內(nèi)的文本內(nèi)容，所以需要在獲取的xpath路徑后在加上\text()，同樣的，如果有需要我們還可以獲取標(biāo)簽內(nèi)的元素對(duì)應(yīng)的值，如熱搜對(duì)應(yīng)的鏈接。

# 熱搜標(biāo)題
print(first_a.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[2]/td[2]/a/text()'))

'''
輸出：['小米放棄MI品牌']
'''

獲取到一條數(shù)據(jù)后，我們就要開(kāi)始想獲取頁(yè)面所有標(biāo)題數(shù)據(jù)啦，方法也很簡(jiǎn)單，我們按照上面的方法，在隨便獲取一個(gè)熱搜標(biāo)題的xpath路徑，然后對(duì)比一下，取相同就可以了。

如下代碼所示，我們發(fā)現(xiàn)兩個(gè)xpath路徑只有tr這一級(jí)不同，所以將tr后的[2]去掉即可。

'''
對(duì)比找出通用xpath路徑
//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[2]/td[2]/a
//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[4]/td[2]/a
'''
# 通用
wb_titles = first_a.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr/td[2]/a/text()')
print(len(wb_titles))
print(wb_titles)

看輸出數(shù)據(jù)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)總數(shù)對(duì)不上，頁(yè)面上的熱搜明明只有50條，為什么我們跑出來(lái)的數(shù)據(jù)有53條？有隱藏?cái)?shù)據(jù)被我們爬出來(lái)了？當(dāng)然不是，出現(xiàn)這種情況是因?yàn)槲⒉┯幸粋€(gè)置頂熱搜（暫且這么稱呼），另外還會(huì)有1-3個(gè)微博推薦熱搜（暫且這么稱呼），這兩種數(shù)據(jù)只有標(biāo)題屬性，沒(méi)有其他如：排行、熱度、標(biāo)簽等屬性，分析的時(shí)候需要剔除。

按上面的方法，我們可以依次獲取到熱搜熱度、熱搜排名、熱度標(biāo)簽。

3.3.2 熱搜熱度

# 熱搜熱度
print(first_a.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[2]/td[2]/span/text()'))

# 輸出：['2866232']

'''
對(duì)比找出通用xpath路徑
//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[2]/td[2]/span
//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[4]/td[2]/span
'''
# 通用
wb_hot = first_a.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr/td[2]/span/text()')
print(len(wb_hot))
print(wb_hot)

3.3.3 熱搜排名

# 熱搜排名
'''
對(duì)比找出通用xpath路徑
//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[10]/td[1]
//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[7]/td[1]
'''
# 通用
wb_rank = first_a.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr/td[1]/text()')
print(len(wb_rank))
print(wb_rank)

3.3.4 熱度標(biāo)簽

# 熱度標(biāo)簽
'''
對(duì)比找出通用xpath路徑
//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[4]/td[3]/i
//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[7]/td[3]/i
'''
# 通用
wb_lable = first_a.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr/td[3]/i/text()')
print(len(wb_lable))
print(wb_lable)

這樣每個(gè)部分的數(shù)據(jù)都獲取到了，但是我們需要將每個(gè)熱搜的數(shù)據(jù)連接起來(lái)，現(xiàn)在由于里面會(huì)有置頂熱搜和微博推薦熱搜，所以有些數(shù)據(jù)沒(méi)法直接連接起來(lái)，比如熱搜標(biāo)題和熱度標(biāo)簽。

當(dāng)然，辦法肯定是有的，前面分析、復(fù)制xpath的時(shí)候，我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)每個(gè)xpath只有tr[n]中的n不同，所以寫個(gè)循環(huán)變動(dòng)n即可，這樣每次獲取每條熱搜對(duì)應(yīng)的相關(guān)數(shù)據(jù)即可。

新問(wèn)題來(lái)了，n是多少呢？顯然n不會(huì)是個(gè)定值（微博推薦熱搜條數(shù)不定），我們?cè)僮屑?xì)觀察頁(yè)面，可以發(fā)現(xiàn)不管是微博熱搜、置頂熱搜還是推薦熱搜，標(biāo)題都是有的，所以我們看標(biāo)題數(shù)即可。如下代碼。

# 通用
wb_titles = first_a.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr/td[2]/a/text()')
n = len(wb_titles)
wb_hot_data = []

# 提取數(shù)據(jù)
def get_element(data_list):
    if data_list:
        return data_list[0]
    else:
        return None
    
# 遍歷循環(huán)
for i in range(n):
    wb_rank = first_a.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[%d]/td[1]/text()'%(i+1))
    wb_titles = first_a.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[%d]/td[2]/a/text()'%(i+1))
    wb_hot = first_a.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[%d]/td[2]/span/text()'%(i+1))
    wb_lable = first_a.xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr[%d]/td[3]/i/text()'%(i+1))
    wb_hot_data.append([get_element(wb_rank), get_element(wb_titles), get_element(wb_hot), get_element(wb_lable)])
    
# 將列表數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成DataFrame格式數(shù)據(jù)，方便后續(xù)分析
wb_hot_data = pd.DataFrame(wb_hot_data, columns=['wb_rank', 'wb_title', 'wb_hot', 'wb_lable'])
wb_hot_data

以上，相對(duì)完整且簡(jiǎn)潔的給大家說(shuō)明白了一個(gè)簡(jiǎn)單爬蟲的基本思路與行進(jìn)路徑，希望對(duì)初學(xué)爬蟲的讀者朋友有幫助，覺(jué)得還不錯(cuò)，記得點(diǎn)個(gè)贊哦。

下一講中，我們將一起學(xué)習(xí)如何將爬取下來(lái)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到本地csv文件，或者數(shù)據(jù)庫(kù)中（如：mysql，mongodb，sqlite等），關(guān)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)這一節(jié)，你還想學(xué)習(xí)什么其他的內(nèi)容也可以在評(píng)論區(qū)、留言區(qū)進(jìn)行留言。