爬虫实战-抓取微博用户文本数据并生成词云（小白入门）_微博浏览器开发者工具中没有getindex

作为爬虫小白，代码偏向简单，大佬勿喷~

本次使用语言：Python
本次使用库：requests、wordcloud、jieba

思路

通过尝试，在网页版微博死活找不出文本url（可能是能力有限），在移动端微博找到了，所以推荐大家爬取移动端微博数据。
移动端微博网址：https://m.weibo.cn/
1.此次爬取的是“方方”的文本，进入开发者模式，找到名为"getIndex…“的接口。可以看到Preview里有id和text。

2.进入此url，发现没有中文text，对此疑惑不解。搜索id发现有多个匹配，推断id为微博的编号。
此外，在url后加上"&page="可以实现翻页。

3.为了找到text，点击单个微博，发现网址后面跟了一串数字，推测可能是ID。然后查看网页源代码，发现url跟的确实是ID，并且此url中包含了发布时间"created_at”，文本"text"。好，我们需要爬取的内容就基于此url了。


4.将爬取的text进行清理使之剩下中文，然后使用jieba分词，最后生成词云。

代码

import requests
import re
from matplotlib import pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt  #绘制图像的模块
import  jieba                    #jieba分词
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文乱码

'''
~总思路：（找接口是真的麻烦）
0.网页版微博找了半天没找到接口，在移动端可以找到，移动端微博：https://m.weibo.cn/
1.Chrome浏览器的开发者工具下找到getIndex?网址。
2.先爬取微博ID存入列表。
3.然后找到每个ID相对应的微博url，爬取微博内容和发布时间。
4.清理数据，只剩下中文。
5.利用jieba分词。
6.画出词云。
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'''
函数说明：
getID():爬取微博ID
getText():爬取微博的文本即发表时间
clearText():清理文本，只保留中文
makeWordCloud():分词，绘图
'''
def getID(ID):
    print("爬取微博ID")
#    ID = []
    for p in range(0,5): #自己设置页数
        #经过尝试，在网址后面加“&page=”可以翻页
        URL = "https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid=1222425514&luicode=10000011&lfid=231093_-_selffollowed&type=uid&value=1222425514&containerid=1076031222425514"+"&page="+str(p)
        try:    
            r = requests.get(url = URL, headers = header)        
            r.raise_for_status()
            r.encoding = r.apparent_encoding
            IDD = re.findall('"id":"(.*?)"',r.text) #匹配id，IDD为当前页面的所有id
            ID += IDD #将当前页面的id加入到总ID列表
        except:
            print("爬取失败")   
    print(ID)
    return ID

def getText(ID, text):
    print("每条微博的text爬取：")
    text = []
    textsingle = []
    for i in range(len(ID)):
        print("ID:"+ID[i])
        #url后加微博ID可查看此微博的信息，其中text为文本，created_at为发表时间
        url = "https://m.weibo.cn/detail/"+ID[i]
        print(url)
        try:    
            r = requests.get(url = url, headers = header)        
            r.raise_for_status()
            r.encoding = r.apparent_encoding
            createTime = re.findall('"created_at": "(.*?)"',r.text) #匹配发表时间
            print("create at:"+createTime[0])
            print("~ ~ ~ ~ ~ ~ ~")
            textsingle = re.findall('"text": "(.*?)"',r.text) #匹配此微博文本
            text += textsingle #将此微博文本加入总微博文本列表
        except:
            print("爬取失败")
    TEXT = ''
    for i in range(len(text)):
        TEXT = TEXT + text[i] #将列表转换成字符型TEXT，便于分词
    print("爬取微博个数："+str(len(ID)))
    return TEXT

def clearText(TEXT):
    rule = re.compile(u"[^\u4e00-\u9fa5]") #匹配非中文字符
    TEXT = rule.sub('',TEXT) #将非中文字符替换为空
    return TEXT

def makeWordCloud(TEXT):    
    cut_text = " ".join(jieba.cut(TEXT)) #jieba分词，空格字符分隔
    print(cut_text)
    wordcloud = WordCloud(
       #设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
       font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
       #设置了背景，宽高
       background_color="white",width=1000,height=880).generate(cut_text)
    
    plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
    plt.axis("off")
    plt.show()

def main():
    header = {
        'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36'
        }
    ID = []
    text = []
    ID = getID(ID)
    text = getText(ID,text)
    text = clearText(text)
    makeWordCloud(text)
    
main()
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结果

（此例子爬取页数为5页，爬取微博条数为58，微博发布时间从2020.3.31 - 2020.4.8）

分词结果：

词云：

附加网址：
如何生成词云
https://mp.weixin.qq.com/s/FUwQ4jZu6KMkjRvEG3UfGw