Python爬蟲-登錄新浪微博并獲取關注列表

本人新手,所以采取移動端登錄,
首先打開m.weibo.com
接下來輸入賬戶密碼登錄,進行抓包,這里可以看到登錄的url是https://passport.weibo.cn/sso/login

image.png

然后看參數內容,可以看到有username,password


image.png

接下來開始碼

param = {
    'username': 'username',
    'password': 'password',
    'savestate': 1,
    'r': 'http://m.weibo.cn/'
}

url = 'https://passport.weibo.cn/sso/login' 
url_list = [('https://m.weibo.cn/api/container/getSecond?containerid=1005053295408160_'
             '-_FOLLOWERS&page={}'.format(index)) for index in range(1, 9, 1)]

偽裝成瀏覽器,設置請求頭

headers = {
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
        'Connection': 'keep-alive',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 '
                      '(KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}

設置cookie

cookie = {
    'SUB': '_2A257ojDeRhGeVM4lcV8CbNzTyIHXVUc8ZrrDV6PbkdBeLRfdkW0BL90qwu2eRETLthwusaALWYW0Mg..',
    'Path': '\/',
    'Domain': '.weibo.cn',
    'Expires': 'Fri, 10 Aug 2018 02:52:35 GMT',
    '_T_WM': '45539fc43e99e886ce17e795d0b88',
    'SCF': 'Aij4zi-OmgzuJPRpOQqpZ-ASMB3LshtNNn-DL4wO0DwTnXeihX4F2uo4youXrual-w4UuBxGTR8UKP4Qq9SLA.',
    'SUHB': '0P1M9JSHSW7ZoW',
    'SSOLoginState': '15023355'
}
# 設置一個會話
s = requests.Session()
# 發送post請求
s.post(url, param, headers)

登錄成功后我們看一下我的關注列表~

image.png

可以看到關注列表請求的url是文章上面的url2

for url_concern in url_list:
    res = requests.get(url=url_concern, cookies=cookie, headers=headers)

可以看到請求結果返回的json對象


image.png

我們只要取到結果中的cards對象就可以了,再對結果進行一下遍歷

users = res.json()['cards']
    for user in users:
        name = user.get('user').get('screen_name')
        print(name)

得到以下信息,就是我們的關注列表啦

image.png

如果還需要其他信息,看一下json中返回了哪些,然后自己處理就可以啦

最后貼上完整代碼

#!/usr/bin/env python3
# -*-coding:utf-8-*-

import requests

headers = {
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
        'Connection': 'keep-alive',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 '
                      '(KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}

cookie = {
    'SUB': '_2A250j7ojDeRhGeVM4lcV8CbNzTyIHXVUc8ZrrDV6PUJbkdBeLRfdkW0BL90qwu2eRETLthwusaALWYW0M..',
    'Path': '\/',
    'Domain': '.weibo.cn',
    'Expires': 'Fri, 10 Aug 2018 02:52:35 GMT',
    '_T_WM': '455639fc43e99e886ce1d07e795d0b88',
    'SCF': 'Aij4zi-OmgzuJPRpOQ3dqpZ-ASMB3LshtNNn-DL4wO0DwTnXeihX4F2uo4youXrual-w4UuBxGTR8UKP4Qq9SL.',
    'SUHB': '0P1M9JSHSW7Zo',
    'SSOLoginState': '150233355'
}

url = 'https://passport.weibo.cn/sso/login'

url_list = [('https://m.weibo.cn/api/container/getSecond?containerid=1005053295408160_'
             '-_FOLLOWERS&page={}'.format(index)) for index in range(1, 9, 1)]

param = {
    'username': 'your username',
    'password': 'your password',
    'savestate': 1,
    'r': 'http://m.weibo.cn/'
}

s = requests.Session()
s.post(url, param, headers)

for url_concern in url_list:
    res = requests.get(url=url_concern, cookies=cookie, headers=headers)
    users = res.json()['cards']
    for user in users:
        name = user.get('user').get('screen_name')
        print(name)
最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 228,156評論 6 531
  • 序言:濱河連續發生了三起死亡事件,死亡現場離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機,發現死者居然都...
    沈念sama閱讀 98,401評論 3 415
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 176,069評論 0 373
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 62,873評論 1 309
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 71,635評論 6 408
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發上,一...
    開封第一講書人閱讀 55,128評論 1 323
  • 那天,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 43,203評論 3 441
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側響起,我...
    開封第一講書人閱讀 42,365評論 0 288
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后,有當地人在樹林里發現了一具尸體,經...
    沈念sama閱讀 48,881評論 1 334
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 40,733評論 3 354
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發現自己被綠了。 大學時的朋友給我發了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 42,935評論 1 369
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 38,475評論 5 358
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級特大地震影響,放射性物質發生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環境...
    茶點故事閱讀 44,172評論 3 347
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 34,582評論 0 26
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 35,821評論 1 282
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 51,595評論 3 390
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 47,908評論 2 372

推薦閱讀更多精彩內容

  • Spring Cloud為開發人員提供了快速構建分布式系統中一些常見模式的工具(例如配置管理,服務發現,斷路器,智...
    卡卡羅2017閱讀 134,781評論 18 139
  • 參考閱讀 基于python的新浪微博模擬登陸Python模擬登錄新浪微薄(使用RSA加密方式和Cookies文件新...
    destino74閱讀 23,757評論 10 55
  • 1 前言 作為一名合格的數據分析師,其完整的技術知識體系必須貫穿數據獲取、數據存儲、數據提取、數據分析、數據挖掘、...
    whenif閱讀 18,097評論 45 523
  • 如今的人們,往往急功近利,每做一件事,都會先盤算:做這件事,于名于利,我能得到什么?有所得,便趨之若鶩;無所得,...
    玫蘭妮閱讀 194評論 0 0
  • 新一年的第二天,大早上醒來就趕去加班。地鐵站沒有了平日的擁擠與大排長龍,空蕩蕩的地鐵站,而且一路都有座。 ...
    綠希閱讀 255評論 0 0