做wish如何利用数据网站,用淘宝做公司网站,网站制作和维护费用,重庆市网站建设公司#x1f64c;秋名山码民的主页 #x1f602;oi退役选手#xff0c;Java、大数据、单片机、IoT均有所涉猎#xff0c;热爱技术#xff0c;技术无罪 #x1f389;欢迎关注#x1f50e;点赞#x1f44d;收藏⭐️留言#x1f4dd; 获取源码#xff0c;添加WX 目录 前言1.… 秋名山码民的主页 oi退役选手Java、大数据、单片机、IoT均有所涉猎热爱技术技术无罪 欢迎关注点赞收藏⭐️留言 获取源码添加WX 目录 前言1. 热榜前50爬虫最后 前言
基于大数据技术的社交媒体文本情绪分析系统设计与实现首先需要解决的就是数据的问题我打算利用Python 语言的Scrapy、Beautiful Soup等工具抓取一段时间内新浪微博用户对于热点事件的博文之后按照事件、时间等多种方式进行分类接着利用正则表达式等工具过滤掉微博正文中的超链接、转发信息、表情符号、广告宣传和图片等无效信息之后将处理完的文本进行手工标注最终将标注的文本作为训练语料库。今天的主要工作量就是对数据的获取进行简单的热榜爬虫、和热点爬虫热榜爬虫代码进行公开热点爬虫代码需要的欢迎私信有偿获取。
1. 热榜前50爬虫 所需库 import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd新浪微博目标网站 url ‘https://s.weibo.com/top/summary/’ cookie的获取 Cookie中包含以下字段 SUB用户身份认证信息通常由数字和字母组成。SUBP用户身份认证信息通常由数字和字母组成。SINAGLOBAL用户身份认证信息通常由数字和字母组成。_s_tentry用户访问来源网站的信息。
cookie 你自己的cookie常规爬虫代码 # 获取网页响应对网页响应进行编码
response requests.get(url, headersheaders)
response.encoding response.apparent_encoding
html response.text# 将网页文本使用Beautifulsoup解析
soup BeautifulSoup(html, html.parser)# allnews存放热搜前50的新闻和热度,形式为{新闻:热度}字典
all_news {}微博热榜分析 # 定位网页元素观察到热搜新闻位于td元素下class为td-02
for news in soup.find_all(td, class_td-02)[1:]:text news.text.split(\n)[1].strip()if news.text.split(\n)[2].strip() :continueelif news.text.split(\n)[2].strip()[0].isdigit():hot news.text.split(\n)[2].strip()else:hot news.text.split(\n)[2].strip()[2:]all_news[text] hot 存储为csv # 将字典转为DataFrame并将DataFrame保存为csv文件
df pd.DataFrame.from_dict(all_news, orientindex, columns[热度])
df.index.name 新闻
df.to_csv(weibo_hot.csv, encodingutf-8-sig) 结果展示 最后
如果本文对你有所帮助还请三连支持一下博主
