用Python打造你的微博热搜追踪器

本文涉及的产品
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
简介: 在当今信息爆炸的时代,获取最新、最热门的信息成为了许多人的日常需求。微博热搜榜作为反映社会热点和公众关注焦点的重要窗口,其信息价值不言而喻。本文将介绍一个实用的Python爬虫程序,它能够自动爬取微博热搜榜的信息,并通过邮件的形式将这些信息发送给用户,帮助用户及时了解社会动态,把握热点趋势。

简介

在当今信息爆炸的时代,获取最新、最热门的信息成为了许多人的日常需求。微博热搜榜作为反映社会热点和公众关注焦点的重要窗口,其信息价值不言而喻。本文将介绍一个实用的Python爬虫程序,它能够自动爬取微博热搜榜的信息,并通过邮件的形式将这些信息发送给用户,帮助用户及时了解社会动态,把握热点趋势。

总体介绍

本博客文章将详细介绍一个关于微博热搜榜简单爬虫程序。该程序的主要功能是自动获取微博热搜榜上的信息,并将这些信息通过邮件发送给用户。程序使用了以下模块:

  • requests:用于发送HTTP请求,获取网页内容。
  • BeautifulSoup:用于解析HTML网页,方便提取所需信息。
  • smtplib:用于发送邮件。
  • email.utilsemail.mime.text:用于构建邮件的各个部分。

程序中定义了三个主要函数:

  • page_request(url, header):发送HTTP请求,获取网页内容,并返回HTML代码。
  • page_parse(html):解析HTML代码,提取热搜信息,并调用email_set()函数发送邮件。
  • email_set(data):构建邮件的各个部分,并发送邮件。

此外,程序还包含一个job()函数,它负责调用page_request()page_parse()函数,实现整个爬取和邮件发送的流程。

完整代码:

# 爬虫相关模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

import smtplib
import email.utils
from email.mime.text import MIMEText

import time

# 请求网页
def page_request(url, header):
    response = requests.get(url=url, headers=header)
    html = response.content.decode("UTF-8")
    return html

# 解析网页
def page_parse(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    news = []
    # 处理热搜前50
    urls_title = soup.select('#pl_top_realtimehot > table > tbody > tr > td.td-02 > a')
    hotness = soup.select('#pl_top_realtimehot > table > tbody > tr > td.td-02 > span')
    for i in range(len(urls_title)):
        new = {}
        title = urls_title[i].get_text()
        url = urls_title[i].get('href')
        # 个别链接会出现异常
        if url == 'javascript:void(0);':
            url = urls_title[i].get('href_to')
        # 热搜top没有显示热度
        if i == 0:
            hot = 'top'
        else:
            hot = hotness[i - 1].get_text()

        new['title'] = title
        new['url'] = "https://s.weibo.com" + url
        new['hot'] = hot
        news.append(new)
    print(len(news))
    for element in news:
        print("新闻: "+element['title'] + '\t热度: ' + element['hot'] + '\t网址: ' + element['url'])
    # 发送邮件
    email_set(news)

def email_set(data):
    text =""
    no=1
    for element in data:
        text+=str(no)+" 新闻: "+element['title'] + '\n热度: ' + element['hot'] + '\n网址: ' + element['url']+"\n\n"
        no+=1
    subject = '微博热搜榜'+str(time.time())
    message = MIMEText(text)
    message['To'] = email.utils.formataddr(('02', ''))
    message['From'] = email.utils.formataddr(('01', ''))
    message['Subject'] = subject
    server = smtplib.SMTP_SSL('smtp.qq.com', 465)
    server.login('', 'yrbqcwfhlcvucjcj')
    server.set_debuglevel(True)
    try:
        server.sendmail('', [''], msg=message.as_string())
        print("发送成功\n\n")
    except:
        print("发送失败")
    finally:
        server.quit()


def job():
    print('开始爬取微博热搜')
    header = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/100.0.4896.60 Safari/537.36',
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh-Hans;q=0.9',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
        'Cookie': ""
    }
    url = 'https://s.weibo.com/top/summary'
    html = page_request(url=url, header=header)
    page_parse(html)


if __name__ == "__main__":
    while True:
        job()
        time.sleep(20)

函数解析

page_parse 函数

page_parse()函数负责解析网页,提取微博热搜数据。它使用BeautifulSoup处理HTML,筛选出新闻标题、链接和热度,并将这些信息存储在列表中。之后,该函数打印出每条新闻的详细信息,并调用email_set()函数发送邮件。

email_set 函数

email_set()函数用于创建并发送邮件。它接收一个包含热搜数据的列表,构建邮件正文,设置邮件头部信息(如发件人、收件人、主题),并通过SMTP服务器发送邮件。

job 函数

job()函数作为程序的入口点,负责启动爬虫流程。它首先打印开始爬取的提示,然后获取目标网页内容,解析出热搜数据,并触发邮件发送过程。

特别注意

重要提醒: 本代码示例完成于2022年,随着微博平台的产品迭代和反爬策略的更新,原有的爬虫代码可能已经无法正常运行。因此,本代码仅供学习和参考之用,不保证其在当前环境下的功能性。

学习目的

尽管代码可能已不再适用,但它提供了一个很好的学习机会,让您了解如何使用Python进行网页爬取、数据解析和邮件发送。以下是代码的关键学习点:

  1. HTTP请求:如何使用requests库发送HTTP请求,获取网页内容。
  2. HTML解析:利用BeautifulSoup库解析HTML文档,提取所需数据。
  3. 邮件发送:通过smtplibemail.mime.text构建和发送邮件。
  4. 函数封装:学习如何将功能模块化,通过函数实现代码的重用和组织。

更新建议

如果您希望更新代码以适应当前的微博平台,可能需要考虑以下方面:

  • 检查微博API:研究是否有可用的微博API接口,使用API获取数据通常比直接爬取更为稳定和合法。
  • 更新选择器:由于网页结构可能发生变化,需要更新BeautifulSoup的选择器以匹配新的HTML元素。
  • 反爬策略:了解并应对微博可能采取的反爬虫措施,如设置合适的请求头、使用代理等。
  • 邮件服务器配置:根据您使用的邮件服务提供商,可能需要更新SMTP服务器的配置信息。
相关文章
|
3月前
|
数据采集 存储 自然语言处理
基于Python的微博热点李佳琦忒网友话题的评论采集和情感分析的方法,利用情感分析技术对评论进行情感倾向性判断
本文介绍了一种基于Python的方法,用于采集微博热点话题下的评论数据,并运用情感分析技术对这些评论进行情感倾向性判断,进而通过统计分析和可视化技术展示网友对特定话题的情感态度,对品牌或个人形象管理、用户需求发现、舆情监测和危机管理等方面具有重要价值。
基于Python的微博热点李佳琦忒网友话题的评论采集和情感分析的方法,利用情感分析技术对评论进行情感倾向性判断
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
【python】python基于微博互动数据的用户类型预测(随机森林与支持向量机的比较分析)(源码+数据集+课程论文)【独一无二】
【python】python基于微博互动数据的用户类型预测(随机森林与支持向量机的比较分析)(源码+数据集+课程论文)【独一无二】
|
4月前
|
自然语言处理 算法 安全
Python实现贝叶斯算法疫情微博评论情感分析
Python实现贝叶斯算法疫情微博评论情感分析
Python实现贝叶斯算法疫情微博评论情感分析
|
5月前
|
监控 搜索推荐 UED
用Python的pynput库追踪每一次点击和滚动
使用Python的`pynput`库可监听鼠标活动,包括点击和滚动事件。安装`pynput`后,通过`mouse.Listener`捕获鼠标事件。示例代码展示如何记录点击位置、滚动方向,并创建日志文件。通过类封装,可控制记录器的启停,并实现特定模式下的响应,如快速三连击左键自动打开网站。动手实践,将理论转化为实用工具。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
基于YOLOv8深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、区域闯入
基于YOLOv8深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、区域闯入
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 编解码
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计(2)
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计
|
5月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 Python
深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数(3)
深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数(2)
深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计(3)
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计