今天就跟大家聊聊有关太行山有Python爬取微博数据，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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爬虫的最大功能之一就是整合数据，能弄到更全面的信息，真正做好大数据的分析，在这个数据说话的年代，影响是决定性的。（注意别侵权）
1、利用chrome浏览器，获取自己的cookie。
2、获取你要爬取的用户的微博User_id
3、将获得的两项内容填入到weibo.py中，替换代码中的YOUR_USER_ID和#YOUR_COOKIE，运行代码。
import requestsimport reimport pandas as pdimport time as tmimport random# ------------------------id = "2304132803301701"timedata = []for p in range(1,3): page = str(p) url = "https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=" + id + "_-_WEIBO_SECOND_PROFILE_WEIBO&luicode=10000011&lfid=" + id + "&page_type=03&page=" + page data = requests.get(url) data_text = data.text data_num = re.findall(r'\"mid\"\:\"(\d{16})\"', data_text) num = len(data_num) for i in range(0,num): url_detail = "https://m.weibo.cn/detail/" + data_num[i] html = requests.get(url_detail) time = re.search(r'\"created_at\"\:\s\"(\w\w\w\s\w\w\w\s\d\d\s\d\d\:\d\d\:\d\d)\s\+\d{4}\s\d{4}\"', html.text) timedata.append(time.group(1)) tm.sleep(random.uniform(1,4)) #反爬间隔 print("采集第%d页第%d条微博数据"%(p,i))name =["time"]data_save = pd.DataFrame(columns=name, data=timedata)data_save.to_csv('./data.csv') 用wordcloud等软件生成词云，它会根据信息的频率、权重按比列显示关键字的字体大小。
看完上述内容，你们对太行山有Python爬取微博数据有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
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