用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）

2024-02-09 14:18:46

 

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前言

下面我就分享一下这次经历！

1、编程环境及相关库的安装

1.1、编程环境：

1.2、第三方库：

1.3库的安装方法：

     1.3.1、Windows的shell命令安装

     1.3.2、在编程环境内安装

2、如何通过爬虫获取粉丝数据

2.1、获取自己待爬的URI

2.1.1、到这个界面，然后右键检查

2.1.2、红色圈住的便是待爬的URL​

2.1.3、记录下"请求URL"和"User-agent"在两个重要的待爬信息​

2.2、采用requests获取粉丝数据

2.3粉丝数据的组成

2.3.1粉丝数据标签的解释

2.3.2重点要分析的数据

3、如何合理的分析这些数据

3.1、把各个分页的数据合并

3.2、数据预处理，数据信息查看

3.3、数据的清洗和预处理等步骤

3.4、数据提取和筛选

3.5数据处理 

3.6数据存储

4、分析粉丝数据得到的结论

前言

最近参加了新星计划，在各位老哥们的帮助下成功上了一次热榜。一夜之间涨了600多的粉。但是这些粉丝全部都是通过用户推荐界面加我的。我就特别好奇我现有粉丝的用户画像（数据分析名词），于是就打算通过python爬一下我这600多粉丝的码龄和用户名以及是不是VIP这三项信息。最后竟然发现了。。。好奇就好好学一下吧。下图是博主近7天内的粉丝数据。关注一下我吧，拜托了，看在我这次这么有诚意的份上。。

用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）
博主近七天内的粉丝数据

下面我就分享一下这次经历！

用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）

1、编程环境及相关库的安装

1.1、编程环境：

用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）

1.2、第三方库：

（1）requests：爬虫爬数据需要用到的库，其他库也可以实现，如Urllib3、urllib等等

（2）numpy:爬虫得到的数据是一个元组，使用numpy来处理数据比较方便

（3）matplotlib：数据可视化需要用到的库

（4）os：读取和保存过程中产生的数据需要用到的库

（5）pandas： Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。

1.3库的安装方法：

我个人推荐第二种方法

     1.3.1、Windows的shell命令安装

 （1）打开命令窗口

 （2）输入该命令，并按下enter  ，pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple patsy[注：simple后面加需要安装的库]

     1.3.2、在编程环境内安装

     (1)文件--》设置--》项目--》Project Interpreter，如下图所示：用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）

（2）点击+号，跳出下面这个窗口，在搜索栏直接搜索就行了，如果出现”Error updating package list: Status: 404“的错误提示，看第四步，如果没有错误看第三步。

用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）

（3）以requests库为例子，搜索可得requests的信息，然后直接点击Install Package进行下载安装即可。

用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）

（4）点击第二步图里面的Manage Repositories按钮，出现如下界面，点击加号输入https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/，然后点击确认即可，之后在按照第三步安装所需的库。

用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）

用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）

 

2、如何通过爬虫获取粉丝数据

2.1、获取自己待爬的URI

2.1.1、到这个界面，然后右键检查

用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）

2.1.2、红色圈住的便是待爬的URL用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）

2.1.3、记录下"请求URL"和"User-agent"在两个重要的待爬信息用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）

 用爬虫分析上热榜涨的600粉，竟发现。。。（含代码和详解）

 

我们上面得到的待爬URL为：https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=1&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500，注意这只是我粉丝数据的第一页，不是索引的粉丝数据，比如粉丝数据一共有500页，那么待爬的URL便有500个。这里放一下爬虫的流程有兴趣的可以看一下。

2.2、采用requests获取粉丝数据

这是一个简单的爬虫代码，获取了10页粉丝数据，我下面分析一下粉丝数据的组成。

import requests
url=["https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=1&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=2&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=3&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=4&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=5&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=6&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=7&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=8&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=9&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=10&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     ]
headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.77 Safari/537.36 Edg/91.0.864.37'
         }
for i in range(0,10):
  response=requests.get(url[i],headers=headers)
  #print(response.content)
  print(response.text)

2.3粉丝数据的组成

{"code": 200,
   "message": "success", 
   "data": {"total": 727, 
            "list": [
      {"username": "daoyin1", "nickname": "daoyin1", "userAvatar": "https://profile.csdnimg.cn/A/8/2/3_daoyin1",
       "loginUserNameIsFollow": false, "blogUrl": "https://blog.csdn.net/daoyin1", "years": "0", "vip": false,
       "vipIcon": "", "companyExpert": false, "companyExpertIcon": "", "expert": false, "expertIcon": ""},
      {"username": "m0_50546016", "nickname": "lucifer\xe4\xb8\x89\xe6\x80\x9d\xe5\x90\x8e\xe8\xa1\x8c",
       "userAvatar": "https://profile.csdnimg.cn/4/D/6/3_m0_50546016", "loginUserNameIsFollow": false,
       "blogUrl": "https://blog.csdn.net/m0_50546016", "years": "1", "vip": false, "vipIcon": "",
       "companyExpert": false, "companyExpertIcon": "", "expert": false, "expertIcon": ""},
      {"username": "qq_27489007", "nickname": "\xe8\x8a\x9d\xe9\xba\xbb\xe7\xb2\x92\xe5\x84\xbf",
       "userAvatar": "https://profile.csdnimg.cn/F/3/1/3_qq_27489007", "loginUserNameIsFollow": false,
       "blogUrl": "https://blog.csdn.net/qq_27489007", "years": "6", "vip": false, "vipIcon": "",
       "companyExpert": false, "companyExpertIcon": "", "expert": false, "expertIcon": ""}]}}

2.3.1粉丝数据标签的解释

一共12个类别：

username
 用户名 
nickname
 用户昵称 
userAvatar
 用户头像 
loginUserNameIsFollow
 不清楚，感觉没啥用 
blogUrl
 该粉丝的博客网址 
years
 用户年限，小于1年为零 
vip
 是不是VIP 
vipIcon
 VIP图标 
companyExpert
 是不是企业专家 
companyExpertIcon
 企业专家图标 
expert
 是不是专家 
expertIcon
 专家图标

2.3.2重点要分析的数据

 上面红颜色的那几个标签

3、如何合理的分析这些数据

我写了很多数据处理的库函数现象就不都展示出来了，不然太多了，只放个可视化的吧

3.1、把各个分页的数据合并

使用requesys爬虫获取数据并把数据然后使用pandas和join把各个分页的数据合并到一起，即"XXX.csv"类型的文件方便我们处理.csdn粉丝数据一个网页里面有40个粉丝数据，我目前一共726个粉，所以待爬的URL一共有不满20页，按照20页来计算了。

分页数据的合并我使用了pandas自带的concat()函数，我这里就不在科普了。

具体如下：df1=pd.concat([df1,df],ignore_index="ture")

import requests
import numpy as np
import pandas as pd
import json
df1=[];
#待爬的粉丝界面URL
url=["https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=1&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=2&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=3&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=4&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=5&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=6&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=7&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=8&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=9&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=10&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=11&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=12&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=13&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=14&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=15&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=16&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=17&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=18&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=19&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500",
     "https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=20&pageSize=40&blogUsername=qq_45049500"
     ]
#待爬界面的User-Agent
headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.77 Safari/537.36 Edg/91.0.864.37'
         }

for i in range(0,19):
   response=requests.get(url[i],headers=headers)
   content = json.loads(response.text)
   #print(content)
   stp1=content.get("data")
   stp2=stp1.get("list")
   df=pd.DataFrame(stp2)
   if i<1:
       df1=df
   else:
            df1=pd.concat([df1,df],ignore_index="ture")
print(df1)

3.2、数据预处理，数据信息查看

目的：了解数据的概况，例如整个数据表的大小、所占空间、数据格式、是否有空值和重复项，为后面的清洗和预处理做准备。上面的df1里面已经包含了所有我们所需的数据，接下来就开始具体处理数据了。

df1.info()#整体信息
df1.shape#维度
df1.columns() #列名   
df1.dtypes#数据类型
df1.isnull#查看空值
df1.vaules#查看数据表值
df1.head(5)#查看5行数据
df1.tail(5)#查看后五行数据

3.3、数据的清洗和预处理等步骤

对清洗完的数据进行预处理整理以便后期的统计和分析工作。

df1.dropna(how="any",inplace=True)#空值处理
df1.fillna(0)#空值处理填充
df1["Name"]=df["name"].map(str.strip)#空格处理
df1["Embarked"].str.lower()#大小写转换
df1["years"].astype('int')#更改数据类型
df1.rename(columns={'years':'码龄'})#更改列名称

 

3.4、数据提取和筛选

  • 数据提取：使用loc和iloc配合相关函数。

  • 筛选：使用与，或，非三个条件配合大于，小于和等于对数据进行筛选

  • df.loc[:2,'years']#按标签提取数据
df1.iloc[:2,3]#按位置提取
df1["years"].isin(["vip"])#配合isin函数使用，按条件对数据进行提取
df1.loc[(df1['years']>2)|(df1_inner["vip"]==ture)].head()#筛选数据

3.5数据处理 

 

3.6数据存储

df1.to_excel('tantic.xlsx,sheet_name="a')#存到Excel里面
df1.to_csv("my_fans.csv")#存到csv

4、分析粉丝数据得到的结论

我的粉丝大多都是属于新用户，并且码零不超过两年，基本应该属于小白那种，但是我们都要有一个从零到一的一个过程，希望关注我可以给你带来一定的帮助。终于等到你了，一起加油，未来属于我们这些努力提升自己的人！！！还是关注我的时候自动回复的那句话：终于等到你了，一起加油，未来属于我们这些努力提升自己的人！！！我不会让你白关注我的，一起加油。

 

 

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