批量导出微博数据,包含微博地址,微博内容,图片地址,视频地址,微博时间,点赞数,转发数,评论数
原文:
下载我打包的工具 ,使用很简单,双击打开输入微博uid,是否下载图片和视频,1为是,0为否,如果想全部下载时间就输入2010-01-01。

cookie需要登陆网页版微博https://m.weibo.cn/ 在控制台获取。

然后等待抓取下载,下载完成后的文件在weibo目录下。

下载的所有微博图片:

下载的所有微博视频:

下载的所有微博博文excel文件,数据包含微博地址,微博内容,图片地址,视频地址,微博时间,点赞数,转发数,评论数:

这里再根据微博点赞转发评论数之和做个降序排列,这样就能找出受欢迎的微博了。
import pandas as pd
df=pd.read_csv('weibo/歌手李健/1744395855.csv')
df['sort']=df['点赞数']+df['转发数']+df['评论数']
df.sort_values(by=['sort'],ascending=False, inplace=True)
df.head(10).to_csv('歌手李健.csv',encoding='utf_8_sig',index=False)
李健老师排名前10的微博地址如下:
https://www.weibo.com/1744395855/Jfpw2xihv
https://www.weibo.com/1744395855/Cc3T09sqM
https://www.weibo.com/1744395855/C535GhEoh
https://www.weibo.com/1744395855/ChaNZmx6A
https://www.weibo.com/1744395855/Ckrkv2A0b
https://www.weibo.com/1744395855/Gt5of2OCo
https://www.weibo.com/1744395855/Cq31ddlKN
https://www.weibo.com/1744395855/CfNZzoAMV
https://www.weibo.com/1744395855/C7BcXcBSm
https://www.weibo.com/1744395855/CD7NmbtWZ

顺便再分析下他的微博内容,他的微博词云图:

每个月转发评论赞数总和。

原创微博和转发比例。

发微博工具比例。
