0

0

爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)

Python当打之年

Python当打之年

发布时间:2023-08-10 15:53:10

|

1295人浏览过

|

来源于Python当打之年

转载


本期为知乎热榜/微博热搜时序图>系列文章上篇内容,给大家介绍如何使用Python定时爬取知乎热榜/微博热搜数据,并保存至CSV文件供后续可视化使用,时序图部分将在下篇内容中介绍,希望对你有所帮助。

涉及到的内容:
pandas — 数据处理
schedule — 定时任务
json — 数据格式

read_html — 网页表格处理


1. 准备工作

1.1 导入模块 
import json
import time
import requests
import schedule
import pandas as pd
from fake_useragent import UserAgent


2. 知乎热榜数据

2.1 网页分析 
知乎热榜电脑端接口:
https://www.zhihu.com/hot
知乎热榜手机端接口:
https://api.zhihu.com/topstory/hot-list?limit=10&reverse_order=0

注意:电脑端端直接F12调试页即可看到热榜数据,手机端需要借助抓包工具查看,这里我们使用手机端接口(返回json格式数据,解析比较方便)。

爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)

2.2 获取数据 

代码:

def getzhihudata(url, headers):
    r = requests.get(url, headers=headers)
    r.raise_for_status()
    r.encoding = r.apparent_encoding
    datas = json.loads(r.text)['data']
    allinfo = []
    time_mow = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M", time.localtime())
    print(time_mow)
    for indx,item in enumerate(datas):
        title = item['target']['title']
        heat = item['detail_text'].split(' ')[0]
        answer_count = item['target']['answer_count']
        follower_count = item['target']['follower_count']
        href = item['target']['url']
        info = [time_mow, indx+1, title, heat, answer_count, follower_count, href]
        allinfo.append(info)
    # 仅首次加表头
    global csv_header
    df = pd.DataFrame(allinfo,columns=['时间','排名','标题','热度(万)','回答数','关注数','链接'])
    print(df.head())

定时间隔设置1S:

# 每1分钟执行一次爬取任务:
schedule.every(1).minutes.do(getzhihudata,zhihu_url,headers)
while True:
     schedule.run_pending()
     time.sleep(1)

效果:

爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)

2.3 保存数据 

df.to_csv('zhuhu_hot_datas.csv', mode='a+', index=False, header=csv_header)
csv_header = False
注意csv_header的设置,涉及到是否写入表头字段。


3. 微博热搜数据

3.1 网页分析 

微博热搜网址:

https://s.weibo.com/top/summary

爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)
F12查看网页源码:
爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)

数据在网页的

标签里

3.2 获取数据 

代码:

def getweibodata():
    url = 'https://s.weibo.com/top/summary'
    r = requests.get(url, timeout=10)
    r.encoding = r.apparent_encoding
    df = pd.read_html(r.text)[0]
    df = df.loc[1:,['序号', '关键词']]
    df = df[~df['序号'].isin(['•'])]
    time_mow = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M", time.localtime())
    print(time_mow)
    df['时间'] = [time_mow] * df.shape[0]
    df['排名'] = df['序号'].apply(int)
    df['标题'] = df['关键词'].str.split(' ', expand=True)[0]
    df['热度'] = df['关键词'].str.split(' ', expand=True)[1]
    df = df[['时间','排名','标题','热度']]
    print(df.head())

定时间隔设置1S效果:

爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)

3.3 保存数据 

df.to_csv('weibo_hot_datas.csv', mode='a+', index=False, header=csv_header)

结果:

爬虫+可视化 | Python知乎热榜/微博热搜时序图(上篇)


相关文章

知乎
知乎

知乎app是广大用户朋友们常用的问答工具,集搜索、问答、社交等服务功能为一体,超多内容随你阅读观看,让你发现更多精彩。有需要的小伙伴快来保存下载体验吧!

下载

相关标签:

本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

相关专题

更多
C++ 高级模板编程与元编程
C++ 高级模板编程与元编程

本专题深入讲解 C++ 中的高级模板编程与元编程技术,涵盖模板特化、SFINAE、模板递归、类型萃取、编译时常量与计算、C++17 的折叠表达式与变长模板参数等。通过多个实际示例,帮助开发者掌握 如何利用 C++ 模板机制编写高效、可扩展的通用代码,并提升代码的灵活性与性能。

10

2026.01.23

php远程文件教程合集
php远程文件教程合集

本专题整合了php远程文件相关教程,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

28

2026.01.22

PHP后端开发相关内容汇总
PHP后端开发相关内容汇总

本专题整合了PHP后端开发相关内容,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

20

2026.01.22

php会话教程合集
php会话教程合集

本专题整合了php会话教程相关合集,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

20

2026.01.22

宝塔PHP8.4相关教程汇总
宝塔PHP8.4相关教程汇总

本专题整合了宝塔PHP8.4相关教程,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

10

2026.01.22

PHP特殊符号教程合集
PHP特殊符号教程合集

本专题整合了PHP特殊符号相关处理方法,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

11

2026.01.22

PHP探针相关教程合集
PHP探针相关教程合集

本专题整合了PHP探针相关教程,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

8

2026.01.22

菜鸟裹裹入口以及教程汇总
菜鸟裹裹入口以及教程汇总

本专题整合了菜鸟裹裹入口地址及教程分享,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

52

2026.01.22

Golang 性能分析与pprof调优实战
Golang 性能分析与pprof调优实战

本专题系统讲解 Golang 应用的性能分析与调优方法,重点覆盖 pprof 的使用方式,包括 CPU、内存、阻塞与 goroutine 分析,火焰图解读,常见性能瓶颈定位思路,以及在真实项目中进行针对性优化的实践技巧。通过案例讲解,帮助开发者掌握 用数据驱动的方式持续提升 Go 程序性能与稳定性。

9

2026.01.22

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
最新Python教程 从入门到精通
最新Python教程 从入门到精通

共4课时 | 14.4万人学习

Django 教程
Django 教程

共28课时 | 3.4万人学习

SciPy 教程
SciPy 教程

共10课时 | 1.2万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号