基于Python+爬虫的微博热搜数据可视化分析系统_微博爬虫可视化

import weibo
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
 
# 设置微博客户端
client = weibo.APIClient('app_key', 'app_secret', 'access_token', 'access_token_secret')
 
# 获取微博热搜索
def get_weibo_hot_search(timespan):
    hot_search = []
    for i in range(timespan):
        try:
            hot = client.trends.hot(i)
            hot_search.append(hot)
        except Exception as e:
            print(e)
            break
    return hot_search
 
# 解析微博热搜索数据
def parse_weibo_hot_search(hot_search):
    data = []
    for day in hot_search:
        for item in day:
            data.append({
                'date': item['created_at'],
                'rank': item['rank'],
                'keyword': item['keyword'],
                'query': item['query'],
                'type': item['type']
            })
    return data
 
# 数据可视化
def visualize_data(data):
    df = pd.DataFrame(data)
    df = df[df['type'] == '100']  # 只考虑搜索类型为100的数据
    df = df.sort_values(by=['date', 'rank'])
    df_grouped = df.groupby('date')
    
    dates = df_grouped.size().index
    counts = df_grouped.size()
    
    plt.figure(figsize=(15, 6))
    plt.plot(dates, counts, color='blue', marker='o')
    plt.title('微博热搜索趋势', fontsize=16)
    plt.xlabel('日期', fontsize=14)
    plt.ylabel('搜索次数', fontsize=14)
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.show()
 
# 执行函数
if __name__ == '__main__':
    timespan = 7  # 获取过去7天的数据
    hot_search = get_weibo_hot_search(timespan)
    data = parse_weibo_hot_search(hot_search)
    visualize_data(data)

这段代码首先设置了微博客户端，然后定义了获取微博热搜索数据的函数，并解析了数据。最后，定义了一个可视化数据的函数，并在主程序中调用这些函数以执行微博热搜索数据的获取和可视化。这个例子展示了如何使用Python进行微博数据的爬取和可视化分析，对于学习微博数据分析的开发者有很好的教育价值。