前言

大家早好、午好、晚好吖 ❤ ~欢迎光临本文章

开发环境:

• python 3.8: 解释器

• pycharm: 代码编辑器

模块使用:

• requests: 发送请求

• parsel: 解析数据 jieba pandas stylecloud

第三方模块安装：

win + R 输入cmd 输入安装命令 pip install 模块名

(如果你觉得安装速度比较慢, 你可以切换国内镜像源)

完整源码、教程 点击此处跳转文末名片获取 ，我都放在这里了。

代码展示

导入模块

import requests     # 需要额外安装
import csv

f = open('评论.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='')
csv_writer = csv.writer(f)
csv_writer.writerow(['id', 'text_raw', 'source', 'like_counts', 'screen_name', 'followers_count'])

请求头

headers = {# 用户身份信息'cookie': 'SINAGLOBAL=2983116536906.6313.1675064186827; UOR=,,www.baidu.com; SUB=_2A25O3LQhDeRhGeNH6lIY-CjFyT-IHXVqPtxprDV8PUJbkNANLXXDkW1NSsgssEqW-GyChLyvK7V0MBeFYsy23ElC; SUBP=0033WrSXqPxfM725Ws9jqgMF55529P9D9WWNoXNAv0FwwfrPTiDyBL285NHD95Qf1K271Knc1Kz0Ws4Dqcjci--4iK.Ri-zXi--fi-2Xi-24i--Xi-zRiKy2i--4iKnfiKy2i--fi-isi-8Fi--Xi-z4iK.7; XSRF-TOKEN=gSKn52W-3CqnU16SUOqIOY5r; _s_tentry=weibo.com; Apache=3694052218654.842.1675252819884; ULV=1675252819940:5:2:5:3694052218654.842.1675252819884:1675237842632; WBPSESS=Q4mocWB9j3toNvru27wa1agqFWvDlaxybkjDQlV26btT8dAjnZKLHT6p8NAwVhAzIbygYan56xOn7f0H4XAe_IymVa9GmASzrKUCqV6J_Ml2bYGTL_URVrA5YnjNm62kuNboZbV4Cpn1MZTfoLbEWg==',# 防盗链源码、解答、教程等加V：qian97378免费领取'referer': '*****/1223178222/MqQsvemFc',# 浏览器基本信息'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36'
}
next = 'count=10'
while True:

请求链接

    url = f'https://****/ajax/statuses/buildComments?is_reload=1&id=4863981833423714&is_show_bulletin=2&is_mix=0&{next}&uid=1223178222'

1. 发送请求

    response = requests.get(url=url, headers=headers)

2. 获取数据

.text: 获取文本数据

.json(): json字符串数据

.content: 获取二进制数据

2.1 出现乱码

    json_data = response.json()

3. 解析数据

结构化数据 : json数据{}包裹的格式 转成字典, 使用字典取值 re

非结构化数据: 网页源代码 lxml, bs4, parsel, re css/xpath/re

    data_list = json_data['data']max_id = json_data['max_id']for data in data_list:text_raw = data['text_raw']try:source = data['source']except:source = "未知"id = data['id']like_counts = data['like_counts']screen_name = data['user']['screen_name']followers_count = data['user']['followers_count']print(id, text_raw, source, like_counts, screen_name, followers_count)

4. 保存数据

        csv_writer.writerow([id, text_raw, source, like_counts, screen_name, followers_count])next = 'max_id='+str(max_id)

尾语 💝

好了，今天的分享就差不多到这里了！

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