Python网络爬虫之爬取微博热搜

微博热搜的爬取较为简单，我只是用了lxml和requests两个库

url= https://s.weibo.com/top/summary?Refer=top_hot&topnav=1&wvr=6

1.分析网页的源代码：右键--查看网页源代码.

从网页代码中可以获取到信息

(1)热搜的名字都在<td class="td-02">的子节点<a>里

(2)热搜的排名都在<td class=td-01 ranktop>的里(注意置顶微博是没有排名的！)

(3)热搜的访问量都在<td class="td-02">的子节点<span>里

2.requests获取网页

(1)先设置url地址，然后模拟浏览器(这一步可以不用)防止被认出是爬虫程序。

###网址
url="https://s.weibo.com/top/summary?Refer=top_hot&topnav=1&wvr=6"
###模拟浏览器，这个请求头windows下都能用
header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'}

(2)利用req uests库的get()和lxml的etr ee()来获 取网页代码

###获取html页面
  html=etree.HTML(requests.get(url,headers=header).text)

3.构造xpath路径

上面第一步中三个xath路径分别是：

affair=html.xpath('//td[@class="td-02"]/a/text()')
rank=html.xpath('//td[@class="td-01 ranktop"]/text()')
view=html.xpath('//td[@class="td-02"]/span/text()')

xpath的返回结果是列表，所以affair、rank、view都是字符串列表

　 4.格式化输出

需要注意的是affair中多了一个置顶热搜，我们先将他分离出来。

top=affair[0]
affair=affair[1:]

这里利用了python的切片。

print('{0:<10}\t{1:<40}'.format("top",top))
  for i in range(0, len(affair)):
    print("{0:<10}\t{1:{3}<30}\t{2:{3}>20}".format(rank[i],affair[i],view[i],chr(12288)))

这里还是没能做到完全对齐。。。

　5.全部代码

###导入模块
import requests
from lxml import etree
###网址
url="https://s.weibo.com/top/summary?Refer=top_hot&topnav=1&wvr=6"
###模拟浏览器
header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'}
###主函数
def main():
  ###获取html页面
  html=etree.HTML(requests.get(url,headers=header).text)
  rank=html.xpath('//td[@class="td-01 ranktop"]/text()')
  affair=html.xpath('//td[@class="td-02"]/a/text()')
  view = html.xpath('//td[@class="td-02"]/span/text()')
  top=affair[0]
  affair=affair[1:]
  print('{0:<10}\t{1:<40}'.format("top",top))
  for i in range(0, len(affair)):
    print("{0:<10}\t{1:{3}<30}\t{2:{3}>20}".format(rank[i],affair[i],view[i],chr(12288)))
main()

结果展示:

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python网络爬虫之爬取微博热搜,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对安科网网站的支持！
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