Python如何爬取 4027 条脉脉职言
本篇文章给大家分享的是有关Python如何爬取 4027 条脉脉职言，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
脉脉是一个实名职场社交平台。之前爬了脉脉职言版块，大概爬了4027条评论，本文对爬取过程给出详细说明，对于评论内容仅做可视化分析。
爬虫
仍然使用Python编程，对爬虫没兴趣的可直接跳过看下部分，不影响阅读。网址https://maimai.cn/gossip_list，需要先登录才能看到里面的内容。
爬取目标：
只爬文字部分，图片不考虑。
在浏览器内按F12打开开发者，向下滑，会看到很多gossip开头的json文件（不行的话刷新一下）。
右键open in new tab，里面是一条一条记录，text后面是评论内容。
我们感兴趣的信息是下面这些：
看一看每个网站的地址，都是page=数字结尾，所以爬的时候写一个循环，数字从1开始往后取就可以了。
https://maimai.cn/sdk/web/gossip_list?u=206793936&channel=www&version=4.0.0&_csrf=coAlLvgS-UogpI75vEgHk4O1OQivF2ofLce4&access_token=1.9ff1c9df8547b2b2c62bf58b28e84b97&uid=%22MRlTFjf812rF62rOeDhC6vAirs3A3wL6ApgZu%2Fo1crA%3D%22&token=%22rE8q1xp6fZlxvwygWJn1UFDjrmMXDrSE2tc6uDKNIDZtRErng0FRwvduckWMwYzn8CKuzcDfAvoCmBm7%2BjVysA%3D%3D%22&page=1&jsononly=1
json的最开头有total和remain两个参数，给出了目前所有可见评论剩余数和总数，可以作为循环的停止条件。
但比较坑的一点是，脉脉并不能可见所有评论，而且评论是不断刷新的，所有如果爬完一页循环到下一页或者尝试过很多次之后，它会提示你：
直接看的时候有这样的提示会体验很好，但对于爬虫来说就不是很友好了，需要加个if判断。
另外爬得太快，也会出错，记得加time.sleep。
大概把能踩的坑都踩了，所以如果顺利的话，每次只能爬几百条信息，想爬更多的话，需要过一段时间等信息更新的差不多了再爬，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Oct 19 18:50:03 2018
"""
import urllib
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import json
import pandas as pd
import time
import datetime
#comment_api = 'https://maimai.cn/sdk/web/gossip_list?u=206793936&channel=www&version=4.0.0&_csrf=7ZRpwOSi-JHa7JrTECXLA8njznQZVbi7d4Uo&access_token=1.b7e3acc5ef86e51a78f3410f99aa642a&uid=%22MRlTFjf812rF62rOeDhC6vAirs3A3wL6ApgZu%2Fo1crA%3D%22&token=%22xoNo1TZ8k28e0JTNFqyxlxg%2BdL%2BY6jtoUjKZwE3ke2IZ919o%2FAUeOvcX2yA03CAx8CKuzcDfAvoCmBm7%2BjVysA%3D%3D%22&page={}&jsononly=1'
# 发送get请求
comment_api = 'https://maimai.cn/sdk/web/gossip_list?u=206793936&channel=www&version=4.0.0&_csrf=FfHZIyBb-H4LEs35NcyhyoAvRM7OkMRB0Jpo&access_token=1.0d4c87c687410a15810ee6304e1cd53b&uid=%22MRlTFjf812rF62rOeDhC6vAirs3A3wL6ApgZu%2Fo1crA%3D%22&token=%22G7rGLEqmm1wY0HP4q%2BxpPFCDj%2BHqGJFm0mSa%2BxpqPg47egJdXL%2FriMlMlHuQj%2BgM8CKuzcDfAvoCmBm7%2BjVysA%3D%3D%22&page={}&jsononly=1'
"""
author：作者
text：评论
cmts ：评论数
circles_views：被查看数
spread ：转发数
likes ：点赞数
time : 时间
"""
headers = { "User-Agent": UserAgent(verify_ssl=False).random}
j = 0
k = 0
response_comment = requests.get(comment_api.format(0),headers = headers)
json_comment = response_comment.text
json_comment = json.loads(json_comment)
num = json_comment['total']
cols = ['author','text','cmts','likes','circles_views','spreads','time']
dataall = pd.DataFrame(index = range(num),columns = cols)
remain = json_comment['remain']
print(remain)
while remain!= 0 :
n = json_comment['count']
for i in range(n):
if json_comment['data'][i]['text'] !='下面内容已经看过了，点此刷新':
dataall.loc[j,'author'] = json_comment['data'][i]['author']
dataall.loc[j,'text'] = json_comment['data'][i]['text']
dataall.loc[j,'cmts'] = json_comment['data'][i]['cmts']
dataall.loc[j,'likes'] = json_comment['data'][i]['likes']
dataall.loc[j,'circles_views'] = json_comment['data'][i]['circles_views']
dataall.loc[j,'spreads'] = json_comment['data'][i]['spreads']
dataall.loc[j,'time'] = json_comment['data'][i]['time']
j+= 1
else:
k = -1
break
k+= 1
comment_api1 = comment_api.format(k)
response_comment = requests.get(comment_api1,headers = headers)
json_comment = response_comment.text
json_comment = json.loads(json_comment)
remain = json_comment['remain']
print('已完成 {}% !'.format(round(j/num*100,2)))
time.sleep(3)
dataall = dataall.dropna()
dataall = dataall.drop_duplicates()
dataall.to_csv('data_20181216_part3.csv',index = False)
数据可视化
就这样断断续续爬了一堆文件去重之后，得到了4027条数据，格式如下：
接下来对爬到的数据做一些简单的分析。因为并不没有爬到全量评论，只是一个小样本，所以结果肯定是有偏的，但爬的时间很随机，而且前前后后爬了两周多，这样选样也比较随机，还是有一定的代表性。
脉脉中发言用户有两类，一类是完全匿名的，用系统生成的昵称，一类显示为xx公司员工，我们统计爬到的样本中这两种用户的数量及发帖量。4027条职言中，不同发帖人共计1100名。
匿名发帖人超过70%，大家都并不愿意用真实身份发言，毕竟被公司/学校人肉风险还是很高的。
发帖数也毫无意外，匿名发帖人贡献了85%以上的帖子。
匿名发帖人无法获取更细致的数据，但对于那些不匿名的发帖人，可以获取他们所在公司信息，将发帖数按公司汇总，看各大企业发帖量，可以作为整体的一个估计。统计时已经考虑了公司名称输入不一致的情况，将蚂蚁金服、支付宝等替换成了阿里巴巴，京东金融等替换成京东，今日头条、抖音等替换为字节跳动，取发帖数TOP20。
可以看到，发帖人大多来自互联网企业，金融、地产等其他企业相对较少。
文本分析
对于转发、评论数、点赞数，因为有爬取时间上的差异，所以不好直接比较，给出评论数最多的前5条评论，看看大家最愿意参与的话题是什么。
用一个字概括一下你的2018年。（1659条评论）
【再就业求助帖】本人是刚被优化掉的知乎程序员，工作3年。比较想去BAT等大厂，希望贵厂HR们带公司认证来回复一下，发一发真实有hc的岗位，祝愿兄弟们都能找到新工作。（610条评论）
用两个字概括你现在的工作。（477条评论）
网易涨今年薪涨了50%.....公司是发财了吗？（458条评论）
用2个字总结你的工作。（415条评论）
5都是蛮有意思的问题，我们把1、4、5的评论都爬下来，做成词云，看看大家都在说些什么。
用一个字概括你的2018年
爬虫过程跟上面基本是一样的，找到json，不过这个可以爬到全部评论。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Oct 19 18:50:03 2018
"""
import urllib
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import json
import pandas as pd
import time
# 发送get请求
comment_api = 'https://maimai.cn/sdk/web/gossip/getcmts?gid=18606987&page={}&count=50&hotcmts_limit_count=1&u=206793936&channel=www&version=4.0.0&_csrf=38244DlN-X0iNIk6A4seLXFx6hz3Ds6wfQ0Y&access_token=1.9ff1c9df8547b2b2c62bf58b28e84b97&uid=%22MRlTFjf812rF62rOeDhC6vAirs3A3wL6ApgZu%2Fo1crA%3D%22&token=%22rE8q1xp6fZlxvwygWJn1UFDjrmMXDrSE2tc6uDKNIDZtRErng0FRwvduckWMwYzn8CKuzcDfAvoCmBm7%2BjVysA%3D%3D%22'
"""
author：作者
text：评论
、
"""
#headers = { "User-Agent": UserAgent(verify_ssl=False).random,'Cookie':cookie}
headers = { "User-Agent": UserAgent(verify_ssl=False).random}
j = 0
k = 0
response_comment = requests.get(comment_api.format(0),headers = headers)
json_comment = response_comment.text
json_comment = json.loads(json_comment)
num = json_comment['total']
cols = ['author','text']
dataall = pd.DataFrame(index = range(num),columns = cols)
while j < num :
n = json_comment['count']
for i in range(n):
dataall.loc[j,'author'] = json_comment['comments'][i]['name']
dataall.loc[j,'text'] = json_comment['comments'][i]['text']
j+= 1
k += 1
comment_api1 = comment_api.format(k)
response_comment = requests.get(comment_api1,headers = headers)
json_comment = response_comment.text
json_comment = json.loads(json_comment)
print('已完成 {}% !'.format(round(j/num*100,2)))
time.sleep(3)
dataall.to_excel('用一个字概括你的2018年.xlsx')爬下来之后，删掉超过一个字的评论，按词频确定大小，做词云图如下：
用两个字概括你现在的工作/用2个字总结你的工作
5是一样的，爬下来合并到一起后分析。代码不再重复，实际上用上面那段代码，找到json地址后替换，任何一个话题下的评论都可以全爬到，删掉不是2个字的评论后根据词频作图：
使用SnowNLP对评论进行情感分析，最终4027条中，积极的有2196条，消极的有1831条。
积极：
消极：
模型对大部分评论的情感倾向判断的比较准确，小部分有误。
最后对所有评论提取关键词做词云收尾：
以上就是Python如何爬取 4027 条脉脉职言，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注编程网行业资讯频道。
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