利用Python爬取微博数据生成词云图片实例代码

 更新时间:2017年08月31日 11:05:36   作者:FOOFISH   我要评论
这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python爬取微博数据生成词云图片的相关资料,文中通过示例代码介绍非常详细,对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。

前言

在很早之前写过一篇怎么利用微博数据制作词云图片出来,之前的写得不完整,而且只能使用自己的数据,现在重新整理了一下,任何的微博数据都可以制作出来,一年一度的虐汪节,是继续蹲在角落默默吃狗粮还是主动出击告别单身汪加入散狗粮的行列就看你啦,七夕送什么才有心意,程序猿可以试试用一种特别的方式来表达你对女神的心意。有一个创意是把她过往发的微博整理后用词云展示出来。本文教你怎么用Python快速创建出有心意词云,即使是Python小白也能分分钟做出来。下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。

准备工作

本环境基于Python3,理论上Python2.7也是可行的,先安装必要的第三方依赖包:

# requirement.txt
jieba==0.38
matplotlib==2.0.2
numpy==1.13.1
pyparsing==2.2.0
requests==2.18.4
scipy==0.19.1
wordcloud==1.3.1

requirement.txt文件中包含上面的几个依赖包,如果用pip方式安装失败,推荐使用Anaconda安装

pip install -r requirement.txt

第一步:分析网址

打开微博移动端网址 https://m.weibo.cn/searchs ,找到女神的微博ID,进入她的微博主页,分析浏览器发送请求的过程

打开 Chrome 浏览器的调试功能,选择 Network 菜单,观察到获取微博数据的的接口是 https://m.weibo.cn/api/container/getIndex ,后面附带了一连串的参数,这里面有些参数是根据用户变化的,有些是固定的,先提取出来。

uid=1192515960&
luicode=10000011&
lfid=100103type%3D3%26q%3D%E6%9D%8E%E5%86%B0%E5%86%B0&
featurecode=20000320&
type=user&
containerid=1076031192515960

再来分析接口的返回结果,返回数据是一个JSON字典结构,total 是微博总条数,每一条具体的微博内容封装在 cards 数组中,具体内容字段是里面的 text 字段。很多干扰信息已隐去。

{
 "cardlistInfo": {
 "containerid": "1076031192515960",
 "total": 4754,
 "page": 2
 },
 "cards": [
 {
 "card_type": 9,
 "mblog": {
 "created_at": "08-26",
 "idstr": "4145069944506080",
 "text": "瑞士一日游圆满结束...",
 }
 }]
}

第二步:构建请求头和查询参数

分析完网页后,我们开始用 requests 模拟浏览器构造爬虫获取数据,因为这里获取用户的数据无需登录微博,所以我们不需要构造 cookie信息,只需要基本的请求头即可,具体需要哪些头信息也可以从浏览器中获取,首先构造必须要的请求参数,包括请求头和查询参数。

headers = {
 "Host": "m.weibo.cn",
 "Referer": "https://m.weibo.cn/u/1705822647",
 "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) "
   "Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1",
}

params = {"uid": "{uid}",
  "luicode": "20000174",
  "featurecode": "20000320",
  "type": "uid",
  "value": "1705822647",
  "containerid": "{containerid}",
  "page": "{page}"}
  • uid是微博用户的id
  • containerid虽然不什么意思,但也是和具体某个用户相关的参数
  • page 分页参数

第三步:构造简单爬虫

通过返回的数据能查询到总微博条数 total,爬取数据直接利用 requests 提供的方法把 json 数据转换成 Python 字典对象,从中提取出所有的 text 字段的值并放到 blogs 列表中,提取文本之前进行简单过滤,去掉无用信息。顺便把数据写入文件,方便下次转换时不再重复爬取。

def fetch_data(uid=None, container_id=None):
 """
 抓取数据,并保存到CSV文件中
 :return:
 """
 page = 0
 total = 4754
 blogs = []
 for i in range(0, total // 10):
 params['uid'] = uid
 params['page'] = str(page)
 params['containerid'] = container_id
 res = requests.get(url, params=params, headers=HEADERS)
 cards = res.json().get("cards")

 for card in cards:
  # 每条微博的正文内容
  if card.get("card_type") == 9:
  text = card.get("mblog").get("text")
  text = clean_html(text)
  blogs.append(text)
 page += 1
 print("抓取第{page}页,目前总共抓取了 {count} 条微博".format(page=page, count=len(blogs)))
 with codecs.open('weibo1.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
  f.write("\n".join(blogs))

第四步:分词处理并构建词云

爬虫了所有数据之后,先进行分词,这里用的是结巴分词,按照中文语境将句子进行分词处理,分词过程中过滤掉停止词,处理完之后找一张参照图,然后根据参照图通过词语拼装成图。

def generate_image():
 data = []
 jieba.analyse.set_stop_words("./stopwords.txt")

 with codecs.open("weibo1.txt", 'r', encoding="utf-8") as f:
 for text in f.readlines():
  data.extend(jieba.analyse.extract_tags(text, topK=20))
 data = " ".join(data)
 mask_img = imread('./52f90c9a5131c.jpg', flatten=True)
 wordcloud = WordCloud(
  font_path='msyh.ttc',
  background_color='white',
  mask=mask_img
 ).generate(data)
 plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=grey_color_func, random_state=3),
   interpolation="bilinear")
 plt.axis('off')
 plt.savefig('./heart2.jpg', dpi=1600)

最终效果图:

完整示例代码如下:

# -*- coding:utf-8 -*-
import codecs
import re

import jieba.analyse
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
from scipy.misc import imread
from wordcloud import WordCloud

__author__ = 'liuzhijun'

headers = {
  "Host": "m.weibo.cn",
  "Referer": "https://m.weibo.cn/u/1705822647",
  "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) "
         "Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1",
}


def clean_html(raw_html):
  pattern = re.compile(r'<.*?>|转发微博|//:|Repost|,|?|。|、|分享图片|回复@.*?:|//@.*')
  text = re.sub(pattern, '', raw_html)
  return text


url = "https://m.weibo.cn/api/container/getIndex"
params = {"uid": "{uid}",
     "luicode": "20000174",
     "featurecode": "20000320",
     "type": "uid",
     "value": "1705822647",
     "containerid": "{containerid}",
     "page": "{page}"}


def fetch_data(uid=None, container_id=None):
  """
  抓取数据,并保存到CSV文件中
  :return:
  """
  page = 0
  total = 4754
  blogs = []
  for i in range(0, total // 10):
    params['uid'] = uid
    params['page'] = str(page)
    params['containerid'] = container_id
    res = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    cards = res.json().get("cards")

    for card in cards:
      # 每条微博的正文内容
      if card.get("card_type") == 9:
        text = card.get("mblog").get("text")
        text = clean_html(text)
        blogs.append(text)
    page += 1
    print("抓取第{page}页,目前总共抓取了 {count} 条微博".format(page=page, count=len(blogs)))
    with codecs.open('weibo1.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
      f.write("\n".join(blogs))


def grey_color_func(word, font_size, position, orientation, random_state=None,
          **kwargs):
  s = "hsl(0, 0%%, %d%%)" % 0
  return s


def generate_image():
  data = []
  jieba.analyse.set_stop_words("./stopwords.txt")

  with codecs.open("weibo1.txt", 'r', encoding="utf-8") as f:
    for text in f.readlines():
      data.extend(jieba.analyse.extract_tags(text, topK=20))
    data = " ".join(data)
    mask_img = imread('./52f90c9a5131c.jpg', flatten=True)
    wordcloud = WordCloud(
      font_path='msyh.ttc',
      background_color='white',
      mask=mask_img
    ).generate(data)
    plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=grey_color_func, random_state=3),
          interpolation="bilinear")
    plt.axis('off')
    plt.savefig('./heart2.jpg', dpi=1600)


if __name__ == '__main__':
  fetch_data("1192515960", "1076031192515960")
  generate_image()

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。

相关文章

  • Python简易版停车管理系统

    Python简易版停车管理系统

    这篇文章主要为大家详细介绍了Python如何实现简易版停车管理系统,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2019-08-08
  • Python 3.3实现计算两个日期间隔秒数/天数的方法示例

    Python 3.3实现计算两个日期间隔秒数/天数的方法示例

    这篇文章主要介绍了Python 3.3实现计算两个日期间隔秒数/天数的方法,结合实例形式较为详细的分析了基于Python3.3的日期时间转换与运算相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2019-01-01
  • 调试Django时打印SQL语句的日志代码实例

    调试Django时打印SQL语句的日志代码实例

    这篇文章主要介绍了调试Django时打印SQL语句的日志代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2019-09-09
  • TensorFlow卷积神经网络之使用训练好的模型识别猫狗图片

    TensorFlow卷积神经网络之使用训练好的模型识别猫狗图片

    今天小编就为大家分享一篇关于TensorFlow卷积神经网络之使用训练好的模型识别猫狗图片,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
    2019-03-03
  • Python阶乘求和的代码详解

    Python阶乘求和的代码详解

    在本篇文章里小编给大家整理的是关于Python阶乘求和的代码实例,有需要的朋友们可以跟着学习下。
    2020-02-02
  • python 直接赋值和copy的区别详解

    python 直接赋值和copy的区别详解

    这篇文章主要介绍了python 直接赋值和copy的区别详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2019-08-08
  • python编程使用selenium模拟登陆淘宝实例代码

    python编程使用selenium模拟登陆淘宝实例代码

    这篇文章主要介绍了python编程使用selenium模拟登陆淘宝实例代码,涉及selenium的简介及Windows下的安装,分享了相关代码示例,小编觉得还是挺不错的,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2018-01-01
  • pybind11在Windows下的使用教程

    pybind11在Windows下的使用教程

    Pybind11算是目前最方便的Python调用C++的工具了, 介绍一下在vs2019上写Python的扩展的HelloWorld,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
    2019-07-07
  • Python实现简单求解给定整数的质因数算法示例

    Python实现简单求解给定整数的质因数算法示例

    这篇文章主要介绍了Python实现简单求解给定整数的质因数算法,结合实例形式分析了Python正整数分解质因数的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2018-03-03
  • python 2.7.13 安装配置方法图文教程

    python 2.7.13 安装配置方法图文教程

    这篇文章主要为大家详细介绍了python 2.7.13 安装配置方法图文教程,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-09-09

最新评论