前言

利用Python实现抓取微博评论数据，废话不多说。

让我们愉快地开始吧~

开发工具

**Python版本：**3.6.4

相关模块：

requests模块；

re模块；

pandas模块；

lxml模块；

random模块；

以及一些Python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

思路分析

本文以爬取微博热搜《霍尊手写道歉信》为例，讲解如何爬取微博评论！

抓取评论

网页地址

https://m.weibo.cn/detail/4669040301182509

网页分析

微博评论是动态加载的，进入浏览器的开发者工具后，在网页上向下拉取会得到我们需要的数据包

得到真实URL

https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4669040301182509&mid=4669040301182509&max_id_type=0
https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4669040301182509&mid=4669040301182509&max_id=3698934781006193&max_id_type=0

两条URL区别很明显，首条URL是没有参数max_id的，第二条开始max_id才出现，而max_id其实是前一条数据包中的max_id

但有个需要注意的是参数max_id_type，它其实也是会变化的，所以我们需要从数据包中获取max_id_type

代码实现

import re
import requests
import pandas as pd
import time
import random

df = pd.DataFrame()
try:
    a = 1
    while True:
        header = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.122 UBrowser/4.0.3214.0 Safari/537.36'
        }
        resposen = requests.get('https://m.weibo.cn/detail/4669040301182509', headers=header)
        # 微博爬取大概几十页会封账号的，而通过不断的更新cookies，会让爬虫更持久点...
        cookie = [cookie.value for cookie in resposen.cookies]  # 用列表推导式生成cookies部件
        headers = {
         # 登录后的cookie， SUB用登录后的
            'cookie': f'WEIBOCN_FROM={cookie[3]}; SUB=; _T_WM={cookie[4]}; MLOGIN={cookie[1]}; M_WEIBOCN_PARAMS={cookie[2]}; XSRF-TOKEN={cookie[0]}',
            'referer': 'https://m.weibo.cn/detail/4669040301182509',
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.122 UBrowser/4.0.3214.0 Safari/537.36'
        }
        if a == 1:
            url = 'https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4669040301182509&mid=4669040301182509&max_id_type=0'
        else:
            url = f'https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4669040301182509&mid=4669040301182509&max_id={max_id}&max_id_type={max_id_type}'

        html = requests.get(url=url, headers=headers).json()
        data = html['data']
        max_id = data['max_id']  # 获取max_id和max_id_type返回给下一条url
        max_id_type = data['max_id_type']
        for i in data['data']:
            screen_name = i['user']['screen_name']
            i_d = i['user']['id']
            like_count = i['like_count']  # 点赞数
            created_at = i['created_at']  # 时间
            text = re.sub(r'<[^>]*>', '', i['text'])  # 评论
            print(text)
            data_json = pd.DataFrame({'screen_name': [screen_name], 'i_d': [i_d], 'like_count': [like_count], 'created_at': [created_at],'text': [text]})
            df = pd.concat([df, data_json])
        time.sleep(random.uniform(2, 7))
        a += 1
except Exception as e:
    print(e)

df.to_csv('微博.csv', encoding='utf-8', mode='a+', index=False)
print(df.shape)

效果展示