新浪微博爬虫(Sina weibo spider)，百度搜索结果 爬虫

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环境：

python 版本 >=python3.5

mysql 版本 >= 5.5.3

pip 版本应与 python 一样

推荐使用虚拟环境：

cd weibo
chmod u+x env.sh
source env.sh

全局安装（不使用虚拟环境）：

pip3 install -r requirements.txt

有两个爬虫程序 sina_spider.py 和 weibo_spider.py ，区别在于 weibo_spider.py 使用了 selenium ，可以自动登录并且访问网址不容易出现403，但是该程序要慢一些。所以建议首选 sina_spider.py，如果出现403，再改用weibo_spider.py。两个程序爬取的结果是一样的。

• 采用 sina_spider.py 爬取的运行顺序：

0.若是使用的虚拟环境，每次运行前使用 source env.sh 命令进入虚拟环境

1.首先根据自己的情况修改 conf.yaml ，该文件内有详细说明，关于 uid 和 cookie的获取请见这篇文章

2.然后运行 Create_all.py 创建MySQL表

3.接着运行 sina_spider.py 爬取微博用户资料和动态并保存在数据库中

4.然后分别运行 Data_analysis.py ，LDA_Analysis.py 对数据进行处理

5.得到数据处理结果（默认为 weibo.jpg，weibo_wordfrq.html，weibo_dynamic.html，lda.html）

• 采用 weibo_spider.py 爬取的运行顺序：

0.安装浏览器驱动，请先阅读我的这篇文章

1.若是使用的虚拟环境，每次运行前使用 source env.sh 命令进入虚拟环境

2.首先根据自己的情况修改 conf.yaml ，该配置文件内有详细说明，不需要cookies，但是需要填写用户名和密码，修改目标uid，然后可以根据需要修改 MySQL 配置

3.然后运行 Create_all.py 创建MySQL表

4.接着运行 weibo_spider.py 爬取微博用户资料和动态并保存在数据库中

5.然后分别运行 Data_analysis.py ，LDA_Analysis.py 对数据进行处理

6.得到数据处理结果（默认为 weibo.jpg，weibo_wordfrq.html，weibo_dynamic.html，lda.html）

具体说明请见源码。

关于本项目代码以及处理的具体思路可以阅读作者的这三篇文章：

爬虫实战（一）：爬取微博用户信息

爬虫实战（二）：Selenium 模拟登录并爬取信息

爬虫实战（三）：微博用户信息分析

更为详细的说明请见源码及注释。

可以爬取微博用户个人资料以及动态信息。

数据分析：

• 生成词云
• 统计词频
• 统计活跃时间
• 使用 LDA 构建了微博主题模型
• 更多功能...

UI:

• 生成良好的UI数据分析与展示界面

更多功能还在开发中，程序也在不断重构中.... 代码行数++

├── baidu_result
│   └── baidu_result.py	#根据关键词爬取百度搜索结果
├── LICENSE
├── README.md
└── weibo
    ├── conf.yaml			#配置文件
    ├── Connect_mysql.py	#连接数据库
    ├── Create_all.py		#创建MySQL表
    ├── data_analysis		
    │   ├── data			
    │   │   └── stop_words.txt	#中文停用词
    │   ├── Data_analysis.py	#根据微博用户动态进行词云和词频分析
    │   ├── HYQiHei-25J.ttf		#用于生成中文词云的字体
    │   └── LDA_Analysis.py		#使用LDA进行微博动态主题建模与分析
    ├── Delete_users.py			#删除不在conf.yaml配置文件中的微博用户及其动态
    ├── env.sh					#该脚本可以使程序运行在虚拟环境中
    |── get_cookies.py			#模拟登录微博并获取cookies
    ├── __init__.py
    ├── requirements.txt		#项目依赖文件
    ├── sina_spider.py			#爬取微博用户资料和动态并保存在数据库中(速度快)
    └── weibo_spider.py			#爬取微博用户资料和动态并保存在数据库中(效果好)

词云：

词频分析：

微博动态时间统计：

微博主题分析（LDA）：

本项目遵从MIT协议