快捷導(dǎo)航

使用python爬取微博數(shù)據(jù)打造一顆“心”

更新時(shí)間：2019年06月28日 15:33:37 作者：FOOFISH-PYTHON之禪

這篇文章主要介紹了使用python基于微博數(shù)據(jù)打造一顆“心”,作為程序員，我準(zhǔn)備了一份特別的禮物，用以往發(fā)的微博數(shù)據(jù)打造一顆“愛心”，我想她一定會(huì)感動(dòng)得哭了吧,需要的朋友可以參考下

前言

一年一度的虐狗節(jié)終于過(guò)去了，朋友圈各種曬，曬自拍，曬娃，曬美食，秀恩愛的。程序員在曬什么，程序員在加班。但是禮物還是少不了的，送什么好？作為程序員，我準(zhǔn)備了一份特別的禮物，用以往發(fā)的微博數(shù)據(jù)打造一顆“愛心”，我想她一定會(huì)感動(dòng)得哭了吧。哈哈

準(zhǔn)備工作

有了想法之后就開始行動(dòng)了，自然最先想到的就是用 Python 了，大體思路就是把微博數(shù)據(jù)爬下來(lái)，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗加工后再進(jìn)行分詞處理，處理后的數(shù)據(jù)交給詞云工具，配合科學(xué)計(jì)算工具和繪圖工具制作成圖像出來(lái)，涉及到的工具包有：

requests 用于網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求爬取微博數(shù)據(jù)，結(jié)巴分詞進(jìn)行中文分詞處理，詞云處理庫(kù) wordcloud，圖片處理庫(kù) Pillow，科學(xué)計(jì)算工具 NumPy ，類似于 MATLAB 的 2D 繪圖庫(kù) Matplotlib

工具安裝

安裝這些工具包時(shí)，不同系統(tǒng)平臺(tái)有可能出現(xiàn)不一樣的錯(cuò)誤，wordcloud，requests，jieba 都可以通過(guò)普通的 pip 方式在線安裝，

pip install wordcloud
pip install requests
pip install jieba

在Windows 平臺(tái)安裝 Pillow，NumPy，Matplotlib 直接用 pip 在線安裝會(huì)出現(xiàn)各種問題，推薦的一種方式是在一個(gè)叫 Python Extension Packages for Windows 1 的第三方平臺(tái)下載相應(yīng)的 .whl 文件安裝。可以根據(jù)自己的系統(tǒng)環(huán)境選擇下載安裝 cp27 對(duì)應(yīng) python2.7，amd64 對(duì)應(yīng) 64 位系統(tǒng)。下載到本地后進(jìn)行安裝

pip install Pillow-4.0.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
pip install numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl
pip install matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl

其他平臺(tái)可根據(jù)錯(cuò)誤提示 Google 解決?；蛘咧苯踊?Anaconda 開發(fā)，它是 Python 的一個(gè)分支，內(nèi)置了大量科學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)的模塊。

獲取數(shù)據(jù)

新浪微博官方提供的 API 是個(gè)渣渣，只能獲取用戶最新發(fā)布的5條數(shù)據(jù)，退而求其次，使用爬蟲去抓取數(shù)據(jù)，抓取前先評(píng)估難度，看看是否有人寫好了，在GitHub逛了一圈，基本沒有滿足需求的。倒是給我提供了一些思路，于是決定自己寫爬蟲。

使用移動(dòng)端網(wǎng)址去爬取數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)接口可以分頁(yè)獲取微博數(shù)據(jù)，而且返回的數(shù)據(jù)是 json 格式，這樣就省事很多了，不過(guò)該接口需要登錄后的 cookies 信息，登錄自己的帳號(hào)就可以通過(guò) Chrome 瀏覽器找到 Cookies 信息。

實(shí)現(xiàn)代碼：

def fetch_weibo():
api = "http://m.weibo.cn/index/my?format=cards&page=%s"
for i in range(1, 102):
response = requests.get(url=api % i, cookies=cookies)
data = response.json()[0]
groups = data.get("card_group") or []
for group in groups:
text = group.get("mblog").get("text")
text = text.encode("utf-8")
text = cleanring(text).strip()
yield text

查看微博的總頁(yè)數(shù)是101，考慮到一次性返回一個(gè)列表對(duì)象太費(fèi)內(nèi)存，函數(shù)用 yield 返回一個(gè)生成器，此外還要對(duì)文本進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，例如去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，HTML 標(biāo)簽，“轉(zhuǎn)發(fā)微博”這樣的字樣。

保存數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)獲取之后，我們要把它離線保存起來(lái)，方便下次重復(fù)使用，避免重復(fù)地去爬取。使用 csv 格式保存到 weibo.csv 文件中，以便下一步使用。數(shù)據(jù)保存到 csv 文件中打開的時(shí)候可能為亂碼，沒關(guān)系，用 notepad++查看不是亂碼。

def write_csv(texts):
with codecs.open('weibo.csv', 'w') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["text"])
writer.writeheader()
for text in texts:
writer.writerow({"text": text})
def read_csv():
with codecs.open('weibo.csv', 'r') as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
yield row['text']

分詞處理

從 weibo.csv 文件中讀出來(lái)的每一條微博進(jìn)行分詞處理后再交給 wordcloud 生成詞云。結(jié)巴分詞適用于大部分中文使用場(chǎng)景，使用停止詞庫(kù) stopwords.txt 把無(wú)用的信息（比如：的，那么，因?yàn)榈龋┻^(guò)濾掉。

def word_segment(texts):
jieba.analyse.set_stop_words("stopwords.txt")
for text in texts:
tags = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=20)
yield " ".join(tags)

生成圖片

數(shù)據(jù)分詞處理后，就可以給 wordcloud 處理了，wordcloud 根據(jù)數(shù)據(jù)里面的各個(gè)詞出現(xiàn)的頻率、權(quán)重按比列顯示關(guān)鍵字的字體大小。生成方形的圖像，如圖：

是的，生成的圖片毫無(wú)美感，畢竟是要送人的也要拿得出手才好炫耀對(duì)吧，那么我們找一張富有藝術(shù)感的圖片作為模版，臨摹出一張漂亮的圖出來(lái)。我在網(wǎng)上搜到一張“心”型圖：

生成圖片代碼：

def generate_img(texts):
data = " ".join(text for text in texts)
mask_img = imread('./heart-mask.jpg', flatten=True)
wordcloud = WordCloud(
font_path='msyh.ttc',
background_color='white',
mask=mask_img
).generate(data)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.savefig('./heart.jpg', dpi=600)

需要注意的是處理時(shí)，需要給 matplotlib 指定中文字體，否則會(huì)顯示亂碼，找到字體文件夾：C:\Windows\Fonts\Microsoft YaHei UI復(fù)制該字體，拷貝到 matplotlib 安裝目錄：C:\Python27\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf 下

差不多就這樣。