一、爬取目标

本次爬取的是: 微博热搜榜

（代码也可直接在下方拿）：

​

分别爬取每条热搜的：

热搜标题、热搜排名、热搜类别、热度、链接地址。

下面，对页面进行分析。

经过分析，此页面没有XHR链接通过，也就是说，没有采用AJAX异步技术。

所以，只能针对原页面进行爬取。

二、编写爬虫代码

2.1 前戏

首先，导入需要用到的库：

	import pandas as pd # 存入excel数据
	import requests # 向页面发送请求
	from bs4 import BeautifulSoup as BS # 解析页面

定义一个爬取目标地址：

	# 目标地址
	url = 'https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot'

定义一个请求头：

	# 请求头
	header = {
	'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.51 Mobile Safari/537.36',
	'Host': 's.weibo.com',
	'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
	'Accept-Language': 'zh-CN,zh-Hans;q=0.9',
	'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
	# 定期更换Cookie
	'Cookie': '换成自己的Cookie值'
	}

其中，Cookie需要换成自己的Cookie值。

2.2 获取cookie

怎么查看自己的Cookie？

Chrome浏览器，按F12打开开发者模式，按照以下步骤操作：
​

1. 选择网络：Network
2. 选择所有网络：All
3. 选择目标链接地址
4. 选择头：Headers
5. 选择请求头：Request Headers
6. 查看cookie值

2.3 请求页面

下面，向页面发送请求：

r = requests.get(url, headers=header) # 发送请求

2.4 解析页面

接下来，解析返回的页面：

	soup = BS(r.text, 'html.parser')
	​```
	
	根据页面分析，每条热搜都放在了标签为section的、class值为list的数据里，里面每条热搜，又是一个a标签。
	所以，根据这个逻辑，解析页面，以获取链接地址为例：
	```python
	items = soup.find('section', {'class': 'list'})
	for li in items.find_all('li'):
	# 链接地址
	href = li.find('a').get('href')
	href_list.append('https://s.weibo.com' + href)

页面其他元素，热搜标题、排名、热度、类别等获取代码，不再一一赘述。

2.5 转换热搜类别

其中，热搜类别这个元素需要注意，在页面上是一个个图标，背后对应的是class值，是个英文字符串，需要转换成对应的中文含义，定义以下函数进行转换：

	def trans_icon(v_str):
	"""转换热搜类别"""
	if v_str == 'icon_new':
	return '新'
	elif v_str == 'icon_hot':
	return '热'
	elif v_str == 'icon_boil':
	return '沸'
	elif v_str == 'icon_recommend':
	return '商'
	else:
	return '未知'

目前的转换函数包括了"新"、"热"、"沸"、"商"等类别。

我记得，微博热搜类别，是有个"爆"的，就是热度最高的那种，突然蹿升的最热的热点，爆炸性的。但是现在没有爆炸性新闻，所以我看不到"爆"背后的class值是什么。

后续如果有爆炸性热点，可以按照代码的逻辑，加到这个转换函数里来。

2.6 保存结果

依然采用我最顺手的to_excel方式，存入爬取的数据：

	df = pd.DataFrame( # 拼装爬取到的数据为DataFrame
	{
	'热搜标题': text_list,
	'热搜排名': order_list,
	'热搜类别': type_list,
	'热度': view_count_list,
	'链接地址': href_list
	}
	)
	df.to_excel('微博热搜榜.xlsx', index=False) # 保存结果数据

至此，整个爬取过程完毕。

2.7 查看结果数据

查看一下，保存到excel里的数据：
​

其中，第一条是置顶热搜，所以一共是 （1+50=51） 条数据。

演示视频：
【python爬虫】用python爬取微博热搜榜数据！_哔哩哔哩_bilibili
​

三、获取完整源码

get完整代码（无chang分享）：