作为国内社交媒体的领航者，很遗憾，新浪微博没有提供以“关键字+时间+区域”方式获取的官方API。当我们看到国外科研成果都是基于某关键字获得的社交媒体数据，心中不免凉了一大截，或者转战推特。再次建议微博能更开放些！
1、切入点
庆幸的是，新浪提供了高级搜索功能。找不到？这个功能需要用户登录才能使用……没关系，下面将详细讲述如何在无须登录的情况下，获取“关键字+时间+区域”的新浪微博。
首先我们还是要登录一下，看看到底是个什么样的功能。
然后我们看看地址栏：
http://s.weibo.com/wb/%25E4%25B8%25AD%25E5%259B%25BD%25E5%25A5%25BD%25E5%25A3%25B0%25E9%259F%25B3&xsort=time®ion=custom:11:1000×cope=custom:2014-07-09-2:2014-07-19-4&Refer=g
这么长？其实蛮清晰、简单的。解析如下：
固定地址部分：http://s.weibo.com/wb/
关键字（2次URLEncode编码）：%25E4%25B8%25AD%25E5%259B%25BD%25E5%25A5%25BD%25E5%25A3%25B0%25E9%259F%25B3
返回微博的排序方式（此处为“实时”）：xsort=time
搜索地区：region=custom:11:1000
搜索时间范围：timescope=custom:2013-07-02-2:2013-07-09-2
可忽略项：Refer=g
是否显示类似微博（未出现）：nodup=1 注：加上这个选项可多收集微博，建议加上。默认为省略参数，即省略部分相似微博。
某次请求的页数（未出现）：page=1
既然是这么回事，我们接下来就可以使用网页爬虫的方式获取“关键字+时间+区域”的微博了……
2、采集思路
大体思路如下：构造URL，爬取网页，然后解析网页中的微博信息，如下图所示。微博官方提供了根据微博ID进行查询的微博信息的API，故本文只负责讲述收集微博ID。
另外，高级搜索最多返回50页微博，那么时间间隔设置最小为宜。所以时间范围（timescope）可设置为1小时，如2013-07-01-2:2013-07-01-2。
目前没有模拟登陆，所以需要设置两个邻近URL请求之间的随机休眠时间，过于频繁会被认为是机器人，你懂的。
3、具体实现
作为爬虫小工具，用python非常适合。作为python初学者，不要怪我写得像java。首先实现一个爬取每个小时的类。
class CollectData():
"""每小时数据收集类
利用微博高级搜索功能，按关键字搜集一定时间范围内的微博。
大体思路：构造URL，爬取网页，然后解析网页中的微博ID。后续利用微博API进行数据入库。本程序只负责收集微博的ID。
登陆新浪微博，进入高级搜索，输入关键字”空气污染“，选择”实时“，时间为”2013-07-02-2:2013-07-09-2“，地区为”北京“，之后发送请求会发现地址栏变为如下：
http://s.weibo.com/wb/%25E7%25A9%25BA%25E6%25B0%2594%25E6%25B1%25A1%25E6%259F%2593&xsort=time®ion=custom:11:1000×cope=custom:2013-07-02-2:2013-07-09-2&Refer=g
固定地址部分：http://s.weibo.com/wb/
关键字二次UTF-8编码：%25E7%25A9%25BA%25E6%25B0%2594%25E6%25B1%25A1%25E6%259F%2593
排序为“实时”：xsort=time
搜索地区：region=custom:11:1000
搜索时间范围：timescope=custom:2013-07-02-2:2013-07-09-2
可忽略项：Refer=g
显示类似微博：nodup=1 注：这个选项可多收集微博，建议加上。默认不加此参数，省略了部分相似微博。
某次请求的页数：page=1
另外，高级搜索最多返回50页微博，那么时间间隔设置最小为宜。所以该类设置为搜集一定时间段内最多50页微博。
"""
def __init__(self, keyword, startTime, region, savedir, interval='50', flag=True, begin_url_per = "http://s.weibo.com/weibo/"):
self.begin_url_per = begin_url_per #设置固定地址部分，默认为"http://s.weibo.com/weibo/"，或者"http://s.weibo.com/wb/"
self.setKeyword(keyword) #设置关键字
self.setStartTimescope(startTime) #设置搜索的开始时间
self.setRegion(region) #设置搜索区域
self.setSave_dir(savedir) #设置结果的存储目录
self.setInterval(interval) #设置邻近网页请求之间的基础时间间隔（注意：过于频繁会被认为是机器人）
self.setFlag(flag) #设置
self.logger = logging.getLogger('main.CollectData') #初始化日志
##设置关键字
##关键字需解码
def setKeyword(self, keyword):
self.keyword = keyword.decode('GBK').encode("utf-8")
print 'twice encode:',self.getKeyWord()
##设置起始范围，间隔为1小时
##格式为：yyyy-mm-dd-HH
def setStartTimescope(self, startTime):
if not (startTime == '-'):
self.timescope = startTime + ":" + startTime
else:
self.timescope = '-'
##设置搜索地区
def setRegion(self, region):
self.region = region
##设置结果的存储目录
def setSave_dir(self, save_dir):
self.save_dir = save_dir
if not os.path.exists(self.save_dir):
os.mkdir(self.save_dir)
##设置邻近网页请求之间的基础时间间隔
def setInterval(self, interval):
self.interval = int(interval)
##设置是否被认为机器人的标志。若为False，需要进入页面，手动输入验证码
def setFlag(self, flag):
self.flag = flag
##构建URL
def getURL(self):
return self.begin_url_per+self.getKeyWord()+"®ion=custom:"+self.region+"&xsort=time×cope=custom:"+self.timescope+"&nodup=1&page="
##关键字需要进行两次urlencode
def getKeyWord(self):
once = urllib.urlencode({"kw":self.keyword})[3:]
return urllib.urlencode({"kw":once})[3:]
##爬取一次请求中的所有网页，最多返回50页
def download(self, url, maxTryNum=4):
content = open(self.save_dir + os.sep + "weibo_ids.txt", "ab") #向结果文件中写微博ID
hasMore = True #某次请求可能少于50页，设置标记，判断是否还有下一页
isCaught = False #某次请求被认为是机器人，设置标记，判断是否被抓住。抓住后，需要复制log中的文件，进入页面，输入验证码
mid_filter = set([]) #过滤重复的微博ID
i = 1 #记录本次请求所返回的页数
while hasMore and i < 51 and (not isCaught): #最多返回50页，对每页进行解析，并写入结果文件
source_url = url + str(i) #构建某页的URL
data = '' #存储该页的网页数据
goon = True #网络中断标记
##网络不好的情况，试着尝试请求三次
for tryNum in range(maxTryNum):
try:
html = urllib2.urlopen(source_url, timeout=12)
data = html.read()
break
except:
if tryNum < (maxTryNum-1):
time.sleep(10)
else:
print 'Internet Connect Error!'
self.logger.error('Internet Connect Error!')
self.logger.info('filePath: ' + savedir)
self.logger.info('url: ' + source_url)
self.logger.info('fileNum: ' + str(fileNum))
self.logger.info('page: ' + str(i))
self.flag = False
goon = False
break
if goon:
lines = data.splitlines()
isCaught = True
for line in lines:
## 判断是否有微博内容，出现这一行，则说明没有被认为是机器人
if line.startswith('<script>STK && STK.pageletM && STK.pageletM.view({"pid":"pl_weibo_direct"'):
isCaught = False
n = line.find('html":"')
if n > 0:
j = line[n + 7: -12].encode("utf-8").decode('unicode_escape').encode("utf-8").replace("\\", "")
## 没有更多结果页面
if (j.find('<div class="search_noresult">') > 0):
hasMore = False
## 有结果的页面
else:
page = etree.HTML(j)
dls = page.xpath(u"//dl") #使用xpath解析
for dl in dls:
mid = str(dl.attrib.get('mid'))
if(mid != 'None' and mid not in mid_filter):
mid_filter.add(mid)
content.write(mid)
content.write('\n')
break
lines = None
## 处理被认为是机器人的情况
if isCaught:
print 'Be Caught!'
self.logger.error('Be Caught Error!')
self.logger.info('filePath: ' + savedir)
self.logger.info('url: ' + source_url)
self.logger.info('fileNum: ' + str(fileNum))
self.logger.info('page:' + str(i))
data = None
self.flag = False
break
## 没有更多结果，结束该次请求，跳到下一个请求
if not hasMore:
print 'No More Results!'
if i == 1:
time.sleep(random.randint(55,75))
else:
time.sleep(15)
data = None
break
i += 1
## 设置两个邻近URL请求之间的随机休眠时间，你懂的。目前没有模拟登陆
sleeptime_one = random.randint(self.interval-30,self.interval-10)
sleeptime_two = random.randint(self.interval+10,self.interval+30)
if i%2 == 0:
sleeptime = sleeptime_two
else:
sleeptime = sleeptime_one
print 'sleeping ' + str(sleeptime) + ' seconds...'
time.sleep(sleeptime)
else:
break
content.close()
content = None
##改变搜索的时间范围，有利于获取最多的数据
def getTimescope(self, perTimescope, hours):
if not (perTimescope=='-'):
times_list = perTimescope.split(':')
start_datetime = datetime.datetime.fromtimestamp(time.mktime(time.strptime(times_list[-1],"%Y-%m-%d-%H")))
start_new_datetime = start_datetime + datetime.timedelta(seconds = 3600)
end_new_datetime = start_new_datetime + datetime.timedelta(seconds = 3600*(hours-1))
start_str = start_new_datetime.strftime("%Y-%m-%d-%H")
end_str = end_new_datetime.strftime("%Y-%m-%d-%H")
return start_str + ":" + end_str
else:
return '-'
有了每个小时的类之后，那就可以设置开始收集的时间了。
def main():
logger = logging.getLogger('main')
logFile = './collect.log'
logger.setLevel(logging.DEBUG)
filehandler = logging.FileHandler(logFile)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s: %(message)s')
filehandler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(filehandler)
while True:
## 接受键盘输入
keyword = raw_input('Enter the keyword(type \'quit\' to exit ):')
if keyword == 'quit':
sys.exit()
startTime = raw_input('Enter the start time(Format:YYYY-mm-dd-HH):')
region = raw_input('Enter the region([BJ]11:1000,[SH]31:1000,[GZ]44:1,[CD]51:1):')
savedir = raw_input('Enter the save directory(Like C://data//):')
interval = raw_input('Enter the time interval( >30 and deafult:50):')
##实例化收集类，收集指定关键字和起始时间的微博
cd = CollectData(keyword, startTime, region, savedir, interval)
while cd.flag:
print cd.timescope
logger.info(cd.timescope)
url = cd.getURL()
cd.download(url)
cd.timescope = cd.getTimescope(cd.timescope,1) #改变搜索的时间，到下一个小时
else:
cd = None
print '-----------------------------------------------------'
print '-----------------------------------------------------'
else:
logger.removeHandler(filehandler)
logger = None
万事俱备，跑起来吧！
if __name__ == '__main__':
main()
就这样了……
如果想编译成windows窗口文件或者想改造成自己小爬虫，欢迎去 github pull一下！！
时间： 2024-10-17 12:46:20