微博（APP）榜单爬虫及数据可视化

前言

今天继续APP爬虫，今天爬取的是微博榜单（24小时榜）的数据，采集的字段有：

• 用户id
• 用户地区
• 用户性别
• 用户粉丝
• 微博内容
• 发布时间
• 转发、评论和点赞量

该文分以下内容：

• 爬虫代码
• 用户分析
• 微博分析

爬虫代码

import requests
import json
import re
import time
import csvheaders = {'Host': 'api.weibo.cn','Connection': 'keep-alive','User-Agent': 'Weibo/29278 (iPhone; iOS 11.4.1; Scale/2.00)'
}f = open('1.csv','w+',encoding='utf-8',newline='')
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['user_id','user_location','user_gender','user_follower','text','created_time','reposts_count','comments_count','attitudes_count'])def get_info(url):res = requests.get(url,headers=headers)print(url)datas = re.findall('"mblog":(.*?),"weibo_position"',res.text,re.S)for data in datas:json_data = json.loads(data+'}')user_id = json_data['user']['name']user_location = json_data['user']['location']user_gender = json_data['user']['gender']user_follower = json_data['user']['followers_count']text = json_data['text']created_time = json_data['created_at']reposts_count = json_data['reposts_count']comments_count = json_data['comments_count']attitudes_count = json_data['attitudes_count']print(user_id,user_location,user_gender,user_follower,text,created_time,reposts_count,comments_count,attitudes_count)writer.writerow([user_id,user_location,user_gender,user_follower,text,created_time,reposts_count,comments_count,attitudes_count])time.sleep(5)if __name__ == '__main__':urls = ['https://api.weibo.cn/2/cardlist?gsid=_2A252dh7LDeRxGeNM41oV-S_MzDSIHXVTIhUDrDV6PUJbkdANLVTwkWpNSf8_0j6hqTyDS0clYi-pzwDc2Kd8oj_d&wm=3333_2001&i=b9f7194&b=0&from=1088193010&c=iphone&networktype=wifi&v_p=63&skin=default&v_f=1&s=ef8eeeee&lang=zh_CN&sflag=1&ua=iPhone8,1__weibo__8.8.1__iphone__os11.4.1&ft=11&aid=01AuxGxLabPA7Vzz8ZXBUpkeJqWbJ1woycR3lFBdLhoxgQC1I.&moduleID=pagecard&scenes=0&uicode=10000327&luicode=10000010&count=20&extparam=discover&containerid=102803_ctg1_8999_-_ctg1_8999_home&fid=102803_ctg1_8999_-_ctg1_8999_home&lfid=231091&page={}'.format(str(i)) for i in range(1,16)]for url in urls:get_info(url)

用户分析

首先对部分用户id进行可视化，字体大一点的是上榜2次的（这次统计中最多上榜的是2次）。

接着对地区进行数据处理，进行统计。可以看出，位于北京的用户是最多的（大V都在北京）。

df['location'] = df['user_location'].str.split(' ').str[0]

接下来看下用户的性别比例：男性用户占多。

最后再看看上榜大V粉丝前十：

微博分析

首先，对时间数据进行处理，取出小时时间段。

接着，我们看看微博点赞前十的用户。

最后，绘制微博文章词云图。

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