最简单的爬虫数据分析
全部回答（1）
urllib爬取数据的基本流程：
1.
在启动爬虫之前，您需要首先确定要从中爬取数据的URL。 这是获取数据的第一步。
2.建立需求。
使用urllib库中的requests模块来构建请求。 需要设置请求方法，以及可能的请求头、cookie等。 这一步的目的是向目标服务器发送获取资源的请求。
三_发送请求并获取响应。
通过urllib发送构造好的请求，然后得到服务器响应。 响应通常包含状态代码、响应标头和数据。
4.描述响应数据。
得到响应后，需要解析其中的数据。 为了抓取网络，通常需要解析HTML代码。 您可以使用BeautifulSoup和lxml等库来解析HTML并提取所需的数据。
5.
提取的数据可以根据需要进行存储或进一步处理。 save方法可以保存到文件、数据库或执行其他后续操作。
1.确定目标URL：开发网络爬虫时，首先要指定要爬取数据的网页地址，即目标URL。 这是爬虫工作的起点。
2构建请求：根据目标URL，使用urllib库中的request模块构建请求。 该步骤需要根据实际情况设置请求方式，可能包括设置请求头、传递参数、cookie等信息。
3发送请求并获取响应：使用urllib发送构造好的请求，然后接收来自目标服务器的响应。 响应通常包含三部分：状态代码、响应头和数据。 状态码表示请求成功或失败，响应头包含一些元数据信息，数据是服务器返回的实际内容。
4.解析响应数据：得到响应后，需要解析其中的数据。 抓取网页，主要要解析的是HTML代码。 您可以使用BeautifulSoup和lxml等库来轻松解析HTML并提取所需的数据。 此步骤需要根据具体网页的结构和需求来调整解析逻辑。
5.数据存储或处理：提取的数据可以根据需要进行存储或进一步处理。 数据可以存储在文件、数据库等中，也可以对数据进行清洗、分析、挖掘等。 这一步是爬虫程序价值的体现，可以根据具体需求进行适配和开发。
II、爬虫数据分析案例-评论前段时间，微博上闹得沸沸扬扬的吴杜之间的骚动，着实让大家吃了不少苦头。 Peter从网上获取了一些用户评论数据进行数据分析，看看微博用户如何看待这件事。 至于后面事情会如何发展，等待法律的公正和公开，本文仅用于数据呈现和分析。
本文的数据是如何获得的？
微博评论的数据是通过ajax动态加载的，即地址栏中的URL不变则返回不同的数据，但实际请求的URL地址必须改变。 在GoogleChrome中，Loaded4次，生成不同的URL地址：
main_url是主评论的url地址，其他URL地址明显不同；url2、url3和url4之间的区别仅在于max_id。 几经周折，终于找到了关键：原来main_url地址返回的数据中包含了下一页（第二页）的max_id信息：
同样的操作，第二页返回的max_id也对应第三页。 页面URL地址中max_id的值。
⚠️总结：将上一页返回的数据中max_id的值作为下一页URL地址中max_id的值。
向首页main_url发送请求获取数据，找到我们需要爬取的字段信息（返回的数据会是一个json文件的样子）：
看数据再次获取用户信息：
本文爬取的字段数据：
1.用户ID
2.用户评论时间：comment_time
3.用户微博注册时间：register_time
4.评论内容：评论
5.评论点赞数：comment_like
6。 评论回复数：comment_reply
7。 用户性别：性别
8.用户城市：城市
通过pandas库读取数据，我们查看前5条数据：
数据探索部分包括：
爬取数据的预处理：
时间处理，使用的是datetime库，一开始就已经导入了。 缩写为dt。 爬取的数据采用格林威治标准时间，变换如下：
主要目的是去除表情符号：
将数据中的f改为女性，m改为男性，则更直观、更容易理解
用户画像主要从不同维度分析用户在评论中的情况，包括：性别、城市、微博年龄、评论点赞数和回复数等。
按性格对用户进行分组统计：
虽然主要评论只有1000+，但从结果中我们可以看出：吴某某的粉丝依然以女性为主，远高于男性
<主要目的是了解哪些城市比较关注吴XX。 为了方便起见，我们统一取用户的省份信息：从条形图可以看出：
代表的是用户从注册到评论微博的时间间隔
用户年龄汇总：
主要目的是查看哪些微博评论点赞数最高
Peter当时爬取的数据是点赞数喜欢这个评论。 最高数字：滚出去！！！
多么简单粗暴啊！
从结果中我们可以看到，这是同一条评论：滚吧！
从不同年龄段用户的点赞数和回复数观察：
使用jieba分词绘制用户评论词云图：
绘制所有评论词云图：
我们对前50个高频词云进行截图并绘制
从所有词云和Top50词云图中，我们观察到：
我们再次郑重声明：本文仅供数据学习和分析。 我们相信法律将会对此事的后续处理得出公平、公正、公开的结论🍉
