想要爬取微博用户在某一话题下或者包含某些关键词的公开博文（文本），利用python的scrapy框架爬取。
代码非原创，是此仓库👉【正文里面的链接被屏蔽掉了，见评论区或在某hub上搜索weibo-search】
本篇文章对此代码的执行步骤及后续预处理做一下简单的记录。

获取cookie（最好用chrome浏览器）

对此代码的介绍，原作者在README中的介绍的很详细。
首先要修改settings.py文件，\weibo-search-master\weibo\settings.py。获取自己的cookie。
浏览器打开网址：https://weibo.com/，登录自己的账号，随后F12或右键开发者模式进入下图：

随后点击Name列下面的weibo.com进入下图的页面

点击右半边的Headers下滑，找到Cookie，如下图所示，然后复制该Cookie

复制到settings.py的DEFAULT_REQUEST_HEADERS中。

修改其他部分

这里最主要就是修改KEYWORD_LIST、START_DATE和START_DATE，KEYWORD_LIST的修改参考原仓库的README。

具体执行步骤

1. 进入到weibo路径下
   
   若在此处直接cmd进入到该目录执行命令scrapy crawl search -s JOBDIR=crawls/search开始 爬取会报错，如下图所示
   
   可以打开anaconda prompt命令行，切换到自己的环境（装了这些必要的库），切到weibo目录下，再执行命令，如下图所示
   
   （cd D:\study\weibo-search-master\weibo之后再d:就切换过来了）
2. 执行命令scrapy crawl search -s JOBDIR=crawls/search开始爬取
3. 爬取内容，执行中如图所示
   

查看数据

代码默认是保存为CSV文件，保存在weibo-search-master\weibo\结果文件路径下。

数据的简单预处理

因为我要进行普通民众的文本情感分析，所以我先对内容进行简单的筛选。

1. 爬取的微博内容既有个人观点的微博内容，也有中央地方媒体的宏观报道，而宏观报道对于分析民众情感并无用处，所以在数据处理中将媒体发布的内容剔除。我们发现媒体发布的内容有一个共同特点是包含特殊字符“【】”，故将“微博正文”列中含有“【】”的字符串剔除掉。
2. 分析的微博正文中，内容也含有话题词汇，经过测试，话题词汇对情感得分有影响，故将内容中含有的话题词汇剔除，仅保留用户实际发出的文本内容

剔除媒体报道的微博正文

# 将所有元素转换为字符串
df_bc_str = df_before_context.astype(str)# df_before_context是读取该文件之后所存的变量，dataframe类型
# 找到含有“【】”的所有行
drop_row = df_bc_str[df_bc_str['微博正文'].str.contains("【")]

# 将含有“【”的所有元素以列表的形式表示
drop_row_list = list(drop_row.微博正文)
# 将整个列以列表形式表示
whole_list = list(df_bc_str.微博正文)
# 采用列表求差集的方式可将所有含【】的行删除
final_before = list(set(whole_list) ^ set(drop_row_list))
# 保存
df_final_before = pd.DataFrame(final_before,columns=['content'])
df_final_before.to_csv("剔除媒体发文.csv")

剔除话题词

import re
import pandas as pd

# 定义一个函数用来移除话题词
def remove_hashtags(text):
    pattern = r'#([^#]+)#'
    return re.sub(pattern, '', text)

# 读取CSV文件
file_path = "D:/study/weibo-search-master/weibo/结果文件/华中农大/华中农大.csv"
df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf8')

# 应用remove_hashtags函数到`微博正文`列
df['微博正文'] = df['微博正文'].apply(remove_hashtags)

# 保存到新的CSV文件
new_file_path = "D:/study/weibo-search-master/weibo/结果文件/华中农大/华中农大_clean.csv"
df.to_csv(new_file_path, index=False, encoding='utf_8_sig')

简单记录一下此代码的执行过程及数据的简单预处理的步骤。
k1933211129@163.com