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  • Python爬虫QQ说说并分析朋友状况

    今天我们要做的事情是使用动态爬虫来爬取QQ空间的说说,并把这些内容存在txt中,然后读取出来生成云图,这样可以清晰的看出朋友的状况。

    这是好友的QQ空间10年说说内容,基本有一个大致的印象了。

    爬取动态内容

    1. 因为动态页面的内容是动态加载出来的,所以我们需要不断下滑,加载页面

    2. 切换到当前内容的frame中,也有可能不是frame,这里需要查看具体情况

    3. 获取页面源数据,然后放入xpath中,然后读取

      # 下拉滚动条,使浏览器加载出动态加载的内容,
            # 我这里是从1开始到6结束 分5 次加载完每页数据
            for i in range(1,6):
                height = 20000*i#每次滑动20000像素
                strWord = "window.scrollBy(0,"+str(height)+")"
                driver.execute_script(strWord)
                time.sleep(4)
    
            # 很多时候网页由多个<frame>或<iframe>组成,webdriver默认定位的是最外层的frame,
            # 所以这里需要选中一下说说所在的frame,否则找不到下面需要的网页元素
            driver.switch_to.frame("app_canvas_frame")
            selector = etree.HTML(driver.page_source)
            divs = selector.xpath('//*[@id="msgList"]/li/div[3]')
    

    所有的注释都在代码中,所以也就不作详情说明,


    爬取说说的完整代码

    #coding:utf-8
    
    import time
    from selenium import webdriver
    from lxml import etree
    
    #这里一定要设置编码格式,防止后面写入文件时报错
    import sys
    reload(sys)
    sys.setdefaultencoding( "utf-8" )
    
    friend = 'XXX' # 朋友的QQ号,朋友的空间要求允许你能访问
    user = 'XXX'  # 你的QQ号
    pw = 'XXXX'  # 你的QQ密码
    
    #获取浏览器驱动
    driver = webdriver.Firefox()
    
    # 浏览器窗口最大化
    driver.maximize_window()
    
    # 浏览器地址定向为qq登陆页面
    driver.get("http://i.qq.com")
    
    # 所以这里需要选中一下frame,否则找不到下面需要的网页元素
    driver.switch_to.frame("login_frame")
    
    # 自动点击账号登陆方式
    driver.find_element_by_id("switcher_plogin").click()
    
    # 账号输入框输入已知qq账号
    driver.find_element_by_id("u").send_keys(user)
    
    # 密码框输入已知密码
    driver.find_element_by_id("p").send_keys(pw)
    
    # 自动点击登陆按钮
    driver.find_element_by_id("login_button").click()
    
    # 让webdriver操纵当前页
    driver.switch_to.default_content()
    
    # 跳到说说的url, friend你可以任意改成你想访问的空间
    driver.get("http://user.qzone.qq.com/" + friend + "/311")
    
    next_num = 0  # 初始“下一页”的id
    while True:
    
            # 下拉滚动条,使浏览器加载出动态加载的内容,
            # 我这里是从1开始到6结束 分5 次加载完每页数据
            for i in range(1,6):
                height = 20000*i#每次滑动20000像素
                strWord = "window.scrollBy(0,"+str(height)+")"
                driver.execute_script(strWord)
                time.sleep(4)
    
            # 很多时候网页由多个<frame>或<iframe>组成,webdriver默认定位的是最外层的frame,
            # 所以这里需要选中一下说说所在的frame,否则找不到下面需要的网页元素
            driver.switch_to.frame("app_canvas_frame")
            selector = etree.HTML(driver.page_source)
            divs = selector.xpath('//*[@id="msgList"]/li/div[3]')
    
            #这里使用 a 表示内容可以连续不清空写入
            with open('qq_word.txt','a') as f:
                for div in divs:
                    qq_name = div.xpath('./div[2]/a/text()')
                    qq_content = div.xpath('./div[2]/pre/text()')
                    qq_time = div.xpath('./div[4]/div[1]/span/a/text()')
                    qq_name = qq_name[0] if len(qq_name)>0 else ''
                    qq_content = qq_content[0] if len(qq_content)>0 else ''
                    qq_time = qq_time[0] if len(qq_time)>0 else ''
                    print qq_name,qq_time,qq_content
                    f.write(qq_content+"
    ")
    
            # 当已经到了尾页,“下一页”这个按钮就没有id了,可以结束了
            if driver.page_source.find('pager_next_' + str(next_num)) == -1:
             break
    
            # 找到“下一页”的按钮,因为下一页的按钮是动态变化的,这里需要动态记录一下
            driver.find_element_by_id('pager_next_' + str(next_num)).click()
    
            # “下一页”的id
            next_num += 1
    
            # 因为在下一个循环里首先还要把页面下拉,所以要跳到外层的frame上
            driver.switch_to.parent_frame()
    

    这样所有的说说内容就可以爬取到了。并且存到了同级目录中

    生成词云

    生成词云需要用到的库:

    wordcloud, 生成词云
    matplotlib, 生成词云图片
    jieba ,这个库可用可不用,但我因为中文一直显示不出来,后来加上了这个库,就能显示中文了。

    #coding:utf-8
    
    """
    使用结巴分词生成云图
     说明这里
     1.生成词云一定要设置字体样式,否则汉字出现乱码或者不显示
     2.我不知道为什么本机一直显示不了中文,后面我加了jieba分词词库就可以显示中文了
    
    """
    
    from wordcloud import WordCloud
    import matplotlib.pyplot as plt
    import jieba
    
    #生成词云
    def create_word_cloud(filename):
        text= open("{}.txt".format(filename)).read()
        # 结巴分词
        wordlist = jieba.cut(text, cut_all=True)
        wl = " ".join(wordlist)
    
        # 设置词云
        wc = WordCloud(
            # 设置背景颜色
            background_color="white",
             # 设置最大显示的词云数
           max_words=2000,
             # 这种字体都在电脑字体中,一般路径
           font_path='C:WindowsFontssimfang.ttf',
           height= 1200,
           width= 1600,
            # 设置字体最大值
           max_font_size=100,
         # 设置有多少种随机生成状态,即有多少种配色方案
           random_state=30,
        )
    
        myword = wc.generate(wl)  # 生成词云
        # 展示词云图
        plt.imshow(myword)
        plt.axis("off")
        plt.show()
        wc.to_file('py_book.png')  # 把词云保存下
    
    if __name__ == '__main__':
        create_word_cloud('word_py')
     
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