Python は Weibo のホット検索のクロールと Mysql への保存を実現します

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Python クロール マイクロ Boresou Mysql に保存されます

• • 最終効果
  • 使用ライブラリ
  • ターゲット分析
  • 1: データの取得
  • 2: データベースへのリンク
  • 合計コード

最終的な効果

#あまり多くありませんナンセンスです。画像にアクセスしてください。

# ここでは、データベースに日付、コンテンツ、Web サイトのリンクが含まれていることがはっきりとわかります。 実装方法を分析しましょう

使用したライブラリ

import requests
from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions
import time
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

ターゲット分析

これは Weibo でよく検索されているリンクです: クリックしてターゲット Web ページに移動します

まず、Selenium を使用してターゲット Web ページをリクエストします。 次に、xpath を使用して Web ページ要素を見つけ、トラバースしてすべてのデータを取得します。
次に、pandas を使用して Dataframe オブジェクトを生成し、データベースに直接保存します。

1: データの取得

xpath を使用して 51 個のデータを取得できることがわかります。これらはホット検索であり、そこからリンクとタイトルの内容を取得できます

	all = browser.find_elements_by_xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr/td[2]/a')  #得到所有数据
	context = [i.text for i in c]  # 得到标题内容
    links = [i.get_attribute('href') for i in c]  # 得到link

次に、zip 関数を使用して日付、コンテキスト、リンクをマージします zip 関数は、複数のリストを 1 つのリストに結合し、リスト内のデータを 1 つにマージします。インデックスによるタプル。これにより pandas オブジェクトが生成されます。

dc = zip(dates, context, links)
    pdf = pd.DataFrame(dc, columns=['date', 'hotsearch', 'link'])

日付は時間モジュールを使用して取得できます

2: データベースへのリンク

これは非常に簡単です

enging = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/webo?charset=utf8")
pdf.to_sql(name='infromation', con=enging, if_exists="append")

合計コード

from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions
import time
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd


def get_data():
    url = r"https://s.weibo.com/top/summary"  # 微博的地址
    option = ChromeOptions()
    option.add_argument('--headless')
    option.add_argument("--no-sandbox")
    browser = Chrome(options=option)
    browser.get(url)
    all = browser.find_elements_by_xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr/td[2]/a')
    context = [i.text for i in all]
    links = [i.get_attribute('href') for i in all]
    date = time.strftime("%Y-%m-%d-%H_%M_%S", time.localtime())
    dates = []
    for i in range(len(context)):
        dates.append(date)
    # print(len(dates),len(context),dates,context)
    dc = zip(dates, context, links)
    pdf = pd.DataFrame(dc, columns=['date', 'hotsearch', 'link'])
    # pdf.to_sql(name=in, con=enging, if_exists="append")
    return pdf


def w_mysql(pdf):
    try:
        enging = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/webo?charset=utf8")
        pdf.to_sql(name='infromation', con=enging, if_exists="append")
    except:
        print('出错了')


if __name__ == '__main__':
    xx = get_data()
    w_mysql(xx)

少しでもお役に立てれば幸いです。一緒に進歩し、成長していきましょう!

新年明けましておめでとうございます! ！ ！

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