微博关键词爬虫pycharm

### 实现微博关键词爬虫 为了实现在 PyCharm 中构建一个能够根据特定关键词抓取微博内容的爬虫程序，可以采用 `scrapy` 或者 `selenium` 这样的自动化测试库配合浏览器驱动来进行页面交互操作。考虑到效率问题以及新浪微博对于频繁访问行为可能存在一定的防护机制，推荐优先尝试无头模式下的 `selenium` 方案并结合多线程技术提高数据采集速度。 #### 准备工作 安装必要的 Python 库文件： ```bash pip install selenium requests pandas openpyxl ``` 下载适合本地环境版本的 WebDriver 并将其路径配置至系统变量中以便于后续调用[^1]。 #### 编写核心逻辑 创建一个新的 Python 文件用于存放主业务流程代码，在此之前先定义好辅助性的方法如模拟登录、解析 HTML 文档结构提取所需字段等。 ##### 登录模块 由于直接请求 API 接口往往受到严格的身份验证限制，因此通常采取模拟真实用户浏览习惯的方式绕过此类障碍。具体做法是在启动浏览器实例前设置好 Cookies 参数从而跳过显式的账户密码输入环节[^2]。 ```python from selenium import webdriver import time def login_weibo(driver, cookie_dict): driver.get('https://weibo.com/') # 添加cookies for key in cookie_dict.keys(): driver.add_cookie({'name':key,'value':cookie_dict[key]}) # 刷新页面使 cookies 生效 driver.refresh() time.sleep(3) driver = webdriver.Chrome() # 假设使用 Chrome 浏览器作为载体 login_weibo(driver, {"SUB": "_2A2Wrhp..."}) # 替换为实际有效的 Cookie 字符串 ``` ##### 数据收集模块 针对目标网页特征定制 XPath 表达式定位感兴趣的信息片段；同时为了避免因网络波动等原因造成的数据丢失情况发生，建议引入重试机制确保每次 HTTP 请求都能够顺利完成。 ```python from lxml import etree import re def fetch_data_by_keyword(keyword, page_limit=50): url_template = "https://s.weibo.com/weibo?q={}&typeall=1&page=" results = [] try: for i in range(1, int(page_limit)+1): full_url = url_template.format(keyword) + str(i) resp = requests.get(full_url).text tree = etree.HTML(resp) items = tree.xpath('//div[@class="card-wrap"]') for item in items: title = ''.join(item.xpath('.//p[@node-type="feed_list_content"]/text()')).strip() pub_time = ''.join(re.findall(r'\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}',str(etree.tostring(item)))) single_result = { 'title': title, 'pub_date': pub_time or None } results.append(single_result) except Exception as e: print(f"Error occurred while fetching data: {e}") finally: return results ``` 注意上述示例仅展示了基本框架搭建过程的一部分细节，实际应用当中还需要进一步优化异常处理策略、增强日志记录功能等方面的工作以保障整个系统的健壮性和可维护性[^4]。