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Python微博动态爬虫

news 来源：原创 2025/5/16 12:54:47

本文是刘金路的《语言数据获取与分析基础》第十章的扩展，详细解释了如何利用Python进行微博爬虫，爬虫内容包括微博指定帖子的一级评论、评论时间、用户名、id、地区、点赞数。

整个过程十分明了，就是用户利用代码模拟Ajax请求，发送给服务器，服务器再处理该请求，返回相应的数据，最后在页面进行渲染。

本文所使用的第三方库有requests、openpyxl，请先自行安装。

偷懒的读者可以直接跳到第七章，直接复制代码运行。

效果图

文章目录

???一、基本流程

???二、查看全部评论

???三、找到评论的数据接口

???四、分析数据接口内容

???五、获取内容

???六、批量获取内容

???七、完整代码

???八、微博的限制

8.1 评论数量的限制

8.2 访问的限制

一、基本流程

我们正常使用浏览器上网，通过前端浏览器这一用户界面方便地输入网址、点击链接等，相当于发送了HTTP请求，后端再进行数据返回。

而爬虫是通过代码模拟浏览器发送请求，请求的内容包含headers、cookies等自定义信息，而这些信息浏览器本身就自带的，所以我们正常上网就没必要考虑这么多。在发送请求后，如果服务器能正常响应，就会返回海量看似杂乱的数据。最后，我们需要解析这些数据，得到我们想要的。

模拟浏览器发送请求，我们使用Python的第三方库，requests库。下面我们对百度（https://www.baidu.com）进行访问。

import requestsurl = 'https://www.baidu.com'    response = requests.get(url=url)    #发送请求print(response.status_code)    #若结果返回200则表示正常
print(response.text)            #请求获得源代码

仔细观察返回内容可以发现内容不仅少，而且出现了乱码“o| °±￥é”，这是因为我们没有对请求进行伪装，被响应端发现了。因此我们需要再加上一些额外的自定义信息。

import requestsurl = 'https://www.baidu.com'headers={
'User-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 SLBrowser/9.0.5.11051 SLBChan/10 SLBVPV/64-bit',
}response = requests.get(url=url,headers=headers)    #发送请求print(response.status_code)    #若结果返回200则表示正常
print(response.text)

其中的’User-agent’即用户代理，包含了用户所使用的操作系统版本、浏览器版本等信息。通过增加了headers（头部信息），瞒过了响应端，因此能正常返回源代码。

————————————————————————————————————————

上述情景只适用于静态网页，即所需要的信息在源代码里。

然而在我们进行微博评论爬虫的时候，我们所需要的数据并不在源代码内，而是动态加载的。

二、查看全部评论

以易烊千玺微博的最新帖子为例，我们需要点击查看全部评论，就会跳转到一个新的页面。

鼠标右键<检查>或按F12打开浏览器的开发者模式，并勾选Disable cache（禁用缓存）。

刷新页面，如图，Name栏下有各种各样的数据接口，储存着不同的数据，我们的目的就是找到我们需要的数据接口，并拿到接口下的数据。

三、找到评论的数据接口

既然有这么多数据接口，那怎么找到我们需要的呢？最简单的方法就是复制评论一部分内容。复制了“祝全世界最帅的千千宝贝生日快乐”后，点击放大镜图标，再在左侧一列粘贴该内容，点击刷新图标。之后，双击接口，再点击Preview。

Preview内的数据是以json格式化展示，简明易读。黑色小三角形功能类似目录，可以进行展开、折叠。

四、分析数据接口内容

点开’data’后，可以发现有0-19条数据，里面的格式高度地统一，依次点开几个可以发现，我们需要的id、评论等数据都存储在一种类似Python字典格式的键值对里。

五、获取内容

首先进行伪装，即自定义请求信息，其中重要的包括’User-agent’、‘referer’（防盗链）、‘cookie’，不同网站有不同的限定。需要登陆的网站一般都要用到cookie，网站通过它识别用户登录身份。现在我们来找到自己的这些数据。

在上一步的浏览器开发者工具中，如图，我们复制这些数据。代码中的params与帖子有关，在开发者工具的Payload内，全部复制粘贴即可。

import requests
headers={
'User-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 SLBrowser/9.0.5.11051 SLBChan/10 SLBVPV/64-bit',
#自行更改
'referer':'https://weibo.com/2653906910/P2d23mO3l', 
#自行更改
'cookie':'SINAGLOBAL=2437751658391.7534.1732613052480; XSRF-TOKEN=S9eYHPNYBb4EA4CdIq_CsaWG; SCF=AnvWdOkk8nI9JwyZmH86cW9gt7wNLX4DFiQqFt3_n9fGf4sNBNG7XKR5z9qPUIumCMmBA3d_mSh_9zSSYO2KkA8.; SUB=_2A25KQtf1DeRhGeFJ7VoX8ifNzj2IHXVpPlU9rDV8PUNbmtAbLRj1kW9Nf1irkxLTL3bKCn4suSuV-7E8sDlud4Jz; SUBP=0033WrSXqPxfM725Ws9jqgMF55529P9D9W5vESPCc8VG.fle.Bw7Y00g5JpX5KzhUgL.FoMNSonceo.pSK22dJLoIEqLxKqL1KzL1K-LxKnLBKeL1hzLxK-LBKBLBKMLxK-L1-eLBoWjd5tt; ALF=02_1735275685; _s_tentry=weibo.com; Apache=9101971672823.17.1732683724233; ULV=1732683724323:2:2:2:9101971672823.17.1732683724233:1732613052488; WBPSESS=KeGgzHFKbGYlLSsXAQi6w6yIVnFklCB92g9IEwKcT6IFw9t3w4GlWYLNWnobudclqNZRGUlNn00rwRSM5bdBO4FLz3Qf7TPT6G0fBQoHQ4hZcFJP5XODD1aum01okGffqFku3aTug5eregoCSIz73Q=='}   
params ={'is_reload':'1','id': '5105261544737539','is_show_bulletin': '2','is_mix':'0','count':'10','uid': '3623353053','fetch_level': '0','locale': 'zh-CN',
}
response = requests.get('https://weibo.com/ajax/statuses/buildComments', params=params,headers=headers)for i in range(len(response.json()['data'])-1):time = response.json()['data'][i]['created_at']id = response.json()['data'][i]['id']comment = response.json()['data'][i]['text_raw']area = response.json()['data'][i]['source']like_counts = response.json()['data'][i]['like_counts']print(time)print(id)print(comment)print(area)print(like_counts)

偷懒点，读者只需要将cookie、referer更换为自己的就可以了。

六、批量获取内容

但是这些数量很少，于是我们就可以猜想，会不会其他的数据在类似名称的数据接口里？为了试验是否该帖子下的评论数据全部存储在以buildComments…为名的数据接口下，我们可以下拉评论区以便产生更多数据接口。在右侧的Filter输入框内输入buildComments，就能从海量数据接口中过滤出名称为buildComments的数据接口，如图。

我们可以在Headers（HTTP请求头）内找到Request URL（请求网址），打开该网址，我们可以看到密密麻麻的海量数据，这些数据便是Preview内展开后的数据。

依次复制前几个URL，如下：

https://weibo.com/ajax/statuses/buildCommentsis_reload=1&id=5105473521456009&is_show_bulletin=2&is_mix=0&count=10&uid=3623353053&fetch_level=0&locale=zh-CN

https://weibo.com/ajax/statuses/buildCommentsis_reload=1&id=5105473521456009&is_show_bulletin=2&is_mix=0&max_id=4998721601702697&count=20&uid=3623353053&fetch_level=0&locale=zh-CN

https://weibo.com/ajax/statuses/buildCommentsis_reload=1&id=5105473521456009&is_show_bulletin=2&is_mix=0&max_id=1218463186455944&count=20&uid=3623353053&fetch_level=0&locale=zh-CN

通过比对，我们可以发现以下规律：

https://weibo.com/ajax/statuses/buildComments这一部分均一致，之后的参数以’&’进行分隔；第一个数据接口的URL并不包含’max_id’这一参数，且该参数在不断变化；第一个数据接口的count=10，其余都为count=20。

那么max_id到底是什么呢？又如何找到max_id变化的规律呢？

返回开发者工具，点击第一个数据接口的Preview界面，我们可以发现它数据内存储着max_id，而且该值与第二个数据接口的URL的max_id一致。多验证几次，我们就能合理猜测前一个数据接口的max_id就是第二个数据接口URL的参数max_id的值。

所以，我们还需要获取数据接口的max_id。

max_id = response.json()['max_id']

至此，整个逻辑已经非常清楚了。第一个数据接口的url不包含max_id；从第二个数据接口开始，url的max_id参数在前一个数据接口内。所以，我们在获取评论等数据的时候，还需要获取这一数据接口的max_id，从而在之后访问url之前，把max_id参数加进去。

七、完整代码

import time
import requests
import os
from openpyxl import Workbookheaders = {'User-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36 SLBrowser/9.0.3.5211 SLBChan/105','referer': 'https://weibo.com/2951605050/ODUbvvNAy','cookie':input('请输入你的cookies：')
}def fetch_weibo_comments(id, uid, max_id=None):params = {'id': id,'is_show_bulletin': '2','uid': uid,'fetch_level': '0','locale': 'zh-CN','max_id': max_id  # 如果有max_id，则添加到参数中}response = requests.get('https://weibo.com/ajax/statuses/buildComments', params=params,headers=headers)data = response.json()return datadef write_to_excel(data, ws):titles = ["用户", "时间", "ID", "评论", "地区", "点赞数"]for col_num, title in enumerate(titles, start=1):ws.cell(row=1, column=col_num, value=title)for index, comment in enumerate(data, start=2):ws[f'A{index}'] = comment['user']['screen_name']ws[f'B{index}'] = comment['created_at']ws[f'C{index}'] = comment['id']ws[f'D{index}'] = comment['text_raw']ws[f'E{index}'] = comment['source']ws[f'F{index}'] = comment['like_counts']def main():id = input('请输入主页id：')uid = input('请输入主页uid：')max_id_list = []comment_data = []for i in range(15):             #因为微博限制，只能爬取15页if i == 0:data = fetch_weibo_comments(id, uid)max_id_list.append(str(data['max_id']))comment_data.extend(data['data'])else:data = fetch_weibo_comments(id, uid, max_id_list[i - 1])max_id_list.append(str(data['max_id']))comment_data.extend(data['data'])print(f'成功自动爬取第{i + 1}页评论')time.sleep(1)# 写入Excelwb = Workbook()ws = wb.activewrite_to_excel(comment_data, ws)home_dir = os.path.expanduser("~")desktop_path = os.path.join(home_dir, 'Desktop')wb.save(desktop_path + './comment_list.xlsx')if __name__ == '__main__':main()

最后的结果会保存在桌面上，生成一个名为’comment_list’的excel文件。cookie、uid、id在下图位置找到。

八、微博的限制

8.1 评论数量的限制

在代码中，我们只爬取了前15页评论，这是因为微博设限，只能加载前300条评论。

8.2 访问的限制

在试验的时候，我们可以发现第一个数据接口可以短时间内无限次访问，但是其他的数据接口短时间内访问会出现如下图的结果。

因此在代码实践过程中，我们需要格外注意这个限制。

有问题的可以一起交流

一、基本流程

二、查看全部评论

三、找到评论的数据接口

四、分析数据接口内容

五、获取内容

六、批量获取内容

七、完整代码

八、微博的限制

8.1 评论数量的限制

8.2 访问的限制

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