题目描述

本文旨在向大家介绍如何用 Python 爬取自己或好友的 QQ 空间数据，并通过数据分析与可视化功能生成各类图表。

前置技能

• Python 基础知识
• 数据抓取基础
• 数据处理与可视化基础

步骤 1：登录空间

首先，我们需要通过 QQ 的网页登录界面进行登录，然后跳转到相应的空间页面。

示例一：

from selenium import webdriver

def login():
    login_url = 'https://i.qq.com'
    browser = webdriver.Chrome()
    browser.get(login_url)  # 打开登录页面
    browser.switch_to.frame('login_frame')
    login_btn = browser.find_element_by_id('switcher_plogin')
    login_btn.click()
    account = 'your qq account'
    password = 'your password'
    username_input = browser.find_element_by_name('u')
    password_input = browser.find_element_by_name('p')
    username_input.send_keys(account)  # 输入 QQ 账号
    password_input.send_keys(password)  # 输入 QQ 密码
    confirm_btn = browser.find_element_by_id('login_button')
    confirm_btn.click()
    print('登录成功！')

if __name__ == '__main__':
    login()

步骤 2：获取数据

爬虫的核心部分，我们可以通过 Selenium 来模拟用户进行页面操作并抓取数据，也可以通过 Python 内置库的方法。具体方法取决于网站的规则与数据量。

示例二：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_moments(user_qq, cookie):
    moment_list = []
    url = f'https://user.qzone.qq.com/proxy/domain/taotao.qq.com/cgi-bin/emotion_cgi_msglist_v6?uin={user_qq}&ftype=0&sort=0&pos=0&num=20&replynum=200&g_tk=&callback=_preloadCallback&code_version=1&format=jsonp&need_private_comment=1&_={int(time.time()*1000)}'
    headers = {
        'Referer': f'https://user.qzone.qq.com/{user_qq}/infocenter',
        'Cookie': cookie,
        'User-Agent': random.choice(user_agents)
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    html = response.text.replace('_preloadCallback(', '')[:-1]
    data_dict = json.loads(html)
    for item in data_dict['msglist']:
        moment_dict = {}
        moment_dict['time'] = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(item['created_time']))
        moment_dict['content'] = item['content']
        moment_dict['comments'] = item['commentlist']
        moment_list.append(moment_dict)
    return moment_list

if __name__ == '__main__':
    user_qq = 'your friend qq'
    cookie = 'your cookie'
    moment_list = get_moments(user_qq, cookie)
    print(moment_list)

步骤 3：数据清洗与处理

获取到数据后，我们需要进行相应的清洗与处理操作，以便进行后续的数据分析与可视化操作。

示例三：将爬取到的数据存储成 excel 文档，并绘制相应的图表

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def save_moments_to_excel(moment_list):
    df = pd.DataFrame(moment_list)
    df.to_excel('moments.xlsx')
    return df

if __name__ == '__main__':
    df = save_moments_to_excel(moment_list)
    df['comment_num'] = df['comments'].apply(lambda x: len(x))
    df.plot(kind='bar', x='time', y='comment_num', figsize=(16, 4))
    plt.show()

通过以上操作，我们可以将爬取到的 QQ 空间数据进行分析与可视化，并给出相应的结论。当然，具体的数据分析与处理方法视数据本身的情况而定。

总结

本文介绍了如何用 Python 爬取 QQ 空间数据并进行数据分析与可视化操作的完整攻略，过程中包括登录、数据抓取、数据清洗与处理、数据可视化等多个方面。上述示例中的代码仅供参考，实际操作时需要根据自己的需求进行相应的修改与实现。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/17151.html