娱乐圈的瓜真的是一波又一波，这次又轮到文章和马伊琍了。他们具体为啥会婚变，咱也不知道，啥也不敢问，啥也不干说。不过他们微博下面还是开锅了，下面就一起来看看吧。
微博页面分析
首先我们先来看看微博页面，爬虫要从何处下手。
页面分析
我们直接进入到马伊琍微博的评论页面
可以看到页面如下：
然后我们使用 Chrome 的调试工具（F12），切换到 Network 页签，再次刷新页面，能够看到一条请求，如下：
先拷贝出这个请求 URL，放到 Postman 里试一试，如图：
这都是些神马啊
果然没那么简单，看来有反爬在作怪，那么反反爬三板斧先用起来，headers 加一哈
再来继续继续观察 Network 中的请求 headers，发现有一个 Cookie 是那么的长，拷贝出来添加上试试吧
再次使用 Postman 调用
哎呦，不错哦，有正常数据返回了
URL 分析
现在再来看看我们使用的 URL
https://weibo.com/aj/v6/comment/big?ajwvr=6&id=4399042567665659&from=singleWeiBo&__rnd=1564381638125
总共有4各参数，ajwvr、id、from 和 __rnd。
1.精简 URL
我们先从后往前一个一个的去掉每个参数试试，发现去掉后面两个，我们都可以获取到评论记录，那么后面两个参数我们就去掉它，现在的 URL 变为：
2.增加 page 参数
再次观察现在获取到的数据，发现返回的数据还有一个 page 的数据域，如下：
而且当前是在 “pagenum”: 1 的，那么我们要怎么控制到不同的 page 页面呢，试着增加一个 page 参数到 URL 中，如：
果然，真的访问到 page 2 了，是不是很香啊
真香
至此，我们的页面分析就基本完成了，下面就是拿数据喽。
获取并保存数据
获取保存数据的部分就比较常规了，直接看代码
import requests
import json
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
Headers = {'Cookie': 'SINAGLOBAL=4979979695709.662.1540896279940; SUB=_2AkMrYbTuf8PxqwJRmPkVyG_nb45wwwHEieKdPUU1JRMxHRl-yT83qnI9tRB6AOGaAcavhZVIZBiCoxtgPDNVspj9jtju; SUBP=0033WrSXqPxfM72-Ws9jqgMF55529P9D9W5d4hHnVEbZCn4G2L775Qe1; _s_tentry=-; Apache=1711120851984.973.1564019682028; ULV=1564019682040:7:2:1:1711120851984.973.1564019682028:1563525180101; login_sid_t=8e1b73050dedb94d4996a67f8d74e464; cross_origin_proto=SSL; Ugrow-G0=140ad66ad7317901fc818d7fd7743564; YF-V5-G0=95d69db6bf5dfdb71f82a9b7f3eb261a; WBStorage=edfd723f2928ec64|undefined; UOR=bbs.51testing.com,widget.weibo.com,www.baidu.com; wb_view_log=1366*7681; WBtopGlobal_register_version=307744aa77dd5677; YF-Page-G0=580fe01acc9791e17cca20c5fa377d00|1564363890|1564363890'}
def mayili(page):
mayili = []
for i in range(0, page):
print("page: ", i)
url = 'https://weibo.com/aj/v6/comment/big?ajwvr=6&id=4399042567665659&page=%s' % int(i)
req = requests.get(url, headers=Headers).text
html = json.loads(req)['data']['html']
content = BeautifulSoup(html, "html.parser")
# comment = content.find_all('div', attrs={'class': 'list_li S_line1 clearfix'})
comment_text = content.find_all('div', attrs={'class': 'WB_text'})
for c in comment_text:
mayili_text = c.text.split("：")[1]
mayili.append(mayili_text)
time.sleep(5)
return mayili
def wenzhang(page):
wenzhang = []
for i in range(0, page):
print("page: ", i)
url = 'https://weibo.com/aj/v6/comment/big?ajwvr=6&id=4399042089738682&page=%s' % int(i)
req = requests.get(url, headers=Headers).text
html = json.loads(req)['data']['html']
content = BeautifulSoup(html, "html.parser")
# comment = content.find_all('div', attrs={'class': 'list_li S_line1 clearfix'})
comment_text = content.find_all('div', attrs={'class': 'WB_text'})
for c in comment_text:
wenzhang_text = c.text.split("：")[1]
wenzhang.append(wenzhang_text)
time.sleep(5)
return wenzhang
if __name__ == '__main__':
print("start")
ma_comment = mayili(1001)
mayili_pd = pd.DataFrame(columns=['mayili_comment'], data=ma_comment)
mayili_pd.to_csv('mayili.csv', encoding='utf-8')
wen_comment = wenzhang(1001)
wenzhang_pd = pd.DataFrame(columns=['wenzhang_comment'], data=wen_comment)
wenzhang_pd.to_csv('wenzhang.csv', encoding='utf-8')
总共 page 页面有 2000 多页，要爬完还真是需要一段时间，我这里配置了 1000，应该是够了。
而且还做了 sleep 5 的操作，主要是因为如果爬取太快，会被微博视为异常请求，会被禁，而且也不会对人家的正常服务产生影响，毕竟盗亦有道嘛！
词云做成
等爬虫跑完之后，我们简单看下数据的内容
马伊琍微博评论
文章微博评论
数据都拿到了，下面就做成词云看看各路粉丝的态度吧
这里就不对评论内容做过多置喙了，毕竟说多了都是错
def wordcloud_m():
df = pd.read_csv('mayili.csv', usecols=[1])
df_copy = df.copy()
df_copy['mayili_comment'] = df_copy['mayili_comment'].apply(lambda x: str(x).split()) # 去掉空格
df_list = df_copy.values.tolist()
comment = jieba.cut(str(df_list), cut_all=False)
words = ' '.join(comment)
wc = WordCloud(width=2000, height=1800, background_color='white', font_path=font,
stopwords=STOPWORDS, contour_width=3, contour_color='steelblue')
wc.generate(words)
wc.to_file('m.png')
马伊琍评论词云
文章评论词云
最后，我把所有的代码都上传到 GitHub 上了，需要的可以自取
https://github.com/zhouwei713/data_analysis/tree/master/weibo_mayili_wenzhang
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