：“新浪微博爬虫，用python爬取新浪微博数据” ：“此项目是关于如何使用Python编程语言构建一个爬虫，以抓取并分析新浪微博上的数据。爬虫技术在大数据时代对于获取社交媒体信息、进行网络数据分析具有重要意义。通过这个项目，你可以学习到如何利用Python的requests库进行HTTP请求，BeautifulSoup库解析HTML或XML文档，以及可能涉及到的反爬策略处理，如设置headers、使用代理、处理验证码等。” 【正文】： 在Python中，构建微博爬虫是一项常见的任务，它可以帮助我们收集大量的社交媒体数据，用于研究用户行为、热门话题分析、市场趋势预测等。以下是一些关于如何实现这个过程的关键知识点： 1. **Python基础知识**：你需要熟悉Python的基本语法和数据结构，如列表、字典等，这些是编写爬虫的基础。 2. **HTTP协议**：理解HTTP（超文本传输协议）的基本原理，包括GET和POST请求，以及请求头（headers）的概念，这些将用于与服务器交互获取数据。 3. **requests库**：Python中的requests库是进行网络请求的常用工具，可以方便地发送GET和POST请求，处理响应，并支持设置headers、cookies等。 4. **BeautifulSoup库**：解析网页HTML内容时，BeautifulSoup库非常实用。它可以解析HTML和XML文档，通过选择器找到特定元素，提取所需数据。 5. **网络爬虫设计**：设计爬虫的流程通常包括解析URL，发送请求，接收响应，解析HTML，提取数据，存储数据。你需要学会如何编写递归或循环来遍历分页或动态加载的内容。 6. **数据存储**：爬取的数据通常会保存为CSV、JSON或数据库格式，如SQLite，便于后续分析。Pandas库在处理和清洗数据方面非常强大。 7. **反爬策略**：微博通常会有一些防止爬虫的措施，比如IP限制、User-Agent检测、验证码等。你需要学习如何设置动态User-Agent，使用代理IP池，以及处理验证码的方法。 8. **异常处理**：在编写爬虫时，需要考虑到可能出现的各种异常情况，如网络连接错误、请求超时、解析错误等，通过try-except语句进行异常处理，保证程序的健壮性。 9. **Scrapy框架**：如果你计划构建更复杂的爬虫项目，可以考虑使用Scrapy框架，它提供了完整的爬虫项目管理、中间件、调度器等功能，让爬虫开发更加高效。 10. **法律法规**：在进行网络爬虫时，一定要遵守相关法律法规，尊重网站的Robots协议，不要过度抓取，避免对网站服务器造成过大压力。 以上就是构建“新浪微博爬虫，用python爬取新浪微博数据”项目中涉及的主要知识点。通过实践这些技术，你不仅可以提升编程技能，还能深入了解网络爬虫的工作原理，为数据分析和研究提供强大的数据支持。

项目包括爬取微博博主的帖子，词频统计，词云统计，词云图 ，top20词语柱状图；各省份公司开业统计，公司开业最多的10个年份，各省开业情况，行业占比情况等。附完整代码加数据加结果图。

本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目源码系统完整，内容都是经过专业老师审定过的，基本能够满足学习、使用参考需求，如果有需要的话可以放心下载使用。

微博爬虫，一个基于Scrapy框架的轻量微博爬虫，Sina Weibo Spider.zip

包含code代码、data数据、报告文档、报告PPT和报告视频 2022年12月27日，为期3天的全国硕士研究生招生考试正式落下帷幕，今年的赶考之路因为病毒的肆意蔓延显得格外坎坷。而在网络上，针对今年的考研热议也迎来一轮一轮的高潮，或为自己加油打气，期待能够考出一个满意的成绩，或交流考试心得吸取复习经验，或担心自己的身体状况和考场的安全问题...... 围绕着考研相关话题的网络舆论在以微博为首的社交媒体上不断发酵。微博诞生于2009年，是移动互联网和Web2.0时代的代表产品。通过微博，用户可以利用140字的短文本形式发布信息，也可以浏览到正在发生的事件，满足了用户的社交需求和咨询需求，迅速占领国内市场。 通常情况下，舆论主体的情感倾向可以影响舆情事件的发展趋势，同时有效反映其对事件积极或消极的态度。本文通过微博话题“考研”作为研究对象并收集相关数据，研究舆情参与主体的情感强度。

我们的微博舆情分析系统收到了大量用户反馈，通过不断优化和升级，系统的稳定性和准确性得到了进一步提高。在分析中，我们发现用户对某些热点事件的情绪波动较大，需要更加敏锐地捕捉用户情感变化，以便更好地为用户提供服务。 微博舆情分析系统的主要开发目标如下： （1）实现管理系统信息关系的系统化、规范化和自动化； （2）减少维护人员的工作量以及实现用户对信息的控制和管理； （3）方便查询信息及管理信息等； （4）通过网络操作，改善处理问题的效率，提高操作人员利用率； （5）考虑到用户多样性特点，要求界面简单，操作简便。

本程序可以连续爬取一个或多个新浪微博用户（如胡歌、迪丽热巴、郭碧婷）的数据，并将结果信息写入文件或数据库。写入信息几乎包括用户微博的所有数据，包括用户信息和微博信息两大类。因为内容太多，这里不再赘述，详细内容见获取到的字段。如果只需要用户信息，可以通过设置实现只爬取微博用户信息的功能。本程序需设置cookie来获取微博访问权限，后面会讲解如何获取cookie。如果不想设置cookie，可以使用免cookie版，二者功能类似。 爬取结果可写入文件和数据库，具体的写入文件类型如下： txt文件（默认） csv文件（默认） json文件（可选） MySQL数据库（可选） MongoDB数据库（可选） SQLite数据库（可选） 同时支持下载微博中的图片和视频，具体的可下载文件如下： 原创微博中的原始图片（可选） 转发微博中的原始图片（可选） 原创微博中的视频（可选） 转发微博中的视频（可选） 原创微博Live Photo中的视频（免cookie版特有） 转发微博Live Photo中的视频（免cookie版特有）

本程序可以连续爬取一个或多个新浪微博用户（如胡歌、迪丽热巴、郭碧婷）的数据，并将结果信息写入文件或数据库。写入信息几乎包括用户微博的所有数据，包括用户信息和微博信息两大类。

基于weibo.com的新版API构建，拥有最丰富的字段信息 多种采集模式，包含微博用户,推文,粉丝,关注,转发,评论,关键词搜索 支持针对单个关键词获取单天超过1200页的检索结果 #257 支持长微博全文的获取 基于关键词微博搜索支持指定时间范围 添加IP归属地信息的采集，包括用户数据，微博数据和微博评论数据 该项目需要安装Python环境和MongoDB数据库，可以直接使用

主要使用Python中第三方库Scrapy爬虫框架，首先你需要阅读README.md文件说明，然后输入你的微博cookie，然后输入关键词、爬取日期等等信息，最后运行即可。