爬虫综合大作业

作业要求来自：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/3159

可以用pandas读出之前保存的数据：

newsdf = pd.read_csv(r'F:duymgzccnews.csv')

newsdf = pd.read_csv(r'F:gzccnews.csv')

一.把爬取的内容保存到数据库sqlite3

import sqlite3
with sqlite3.connect('gzccnewsdb.sqlite') as db:
newsdf.to_sql('gzccnews',con = db)

with sqlite3.connect('gzccnewsdb.sqlite') as db:
df2 = pd.read_sql_query('SELECT * FROM gzccnews',con=db)

import sqlite3
with sqlite3.connect('gzccnewsdb.sqlite') as db:
newsdf.to_sql('gzccnews',con = db)
with sqlite3.connect('gzccnewsdb.sqlite') as db:
df2 = pd.read_sql_query('SELECT * FROM gzccnews',con=db)

保存到MySQL数据库

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
conInfo = "mysql+pymysql://user:passwd@host:port/gzccnews?charset=utf8"
engine = create_engine(conInfo,encoding='utf-8')
df = pd.DataFrame(allnews)
df.to_sql(name = ‘news', con = engine, if_exists = 'append', index = False）

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
conInfo = "mysql+pymysql://user:@localhost:3306/gzccnews?charset=utf8"
engine = create_engine(conInfo,encoding='utf-8')
df = pd.DataFrame(allnews)
df.to_sql(name = ‘news', con = engine, if_exists = 'append', index = False）

二.爬虫综合大作业

选择一个热点或者你感兴趣的主题。
选择爬取的对象与范围。
了解爬取对象的限制与约束。
爬取相应内容。
做数据分析与文本分析。
形成一篇文章，有说明、技术要点、有数据、有数据分析图形化展示与说明、文本分析图形化展示与说明。
文章公开发布。

我要爬取的对象和范围：李冰冰的微博内容

爬取对象来源：https://m.weibo.cn/u/1192515960?uid=1192515960&luicode=10000011&lfid=100103type%3D3%26q%3D%E6%9D%8E%E5%86%B0%E5%86%B0

第一步：分析网址

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=3&q=李冰冰
featurecode=20000320&
type=user&
containerid=1005051192515960

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": "1005051192515960",
        "total": 4963,
        "page": 2
    },
    "cards": [
        {
            "card_type": 9,
            "mblog": {
                "created_at": "23小时前",
                "idstr": "4369352550097750",
                "text": "支持~",
            }
        }]
}

第二步：构建请求头和查询参数

分析完网页后，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/1192515960",
    "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": "10000011",
          "type": "uid",
          "value": "1192515960",
          "containerid": "{containerid}",
          "page": "{page}"}

uid是微博用户的id
containerid虽然不知道什么意思，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('weibo.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write("
".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("weibo.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)