下载微博转发和评论数据
项目描述
易于使用，因为返回的大部分数据都是 pandas DataFrame 对象
可以轻松保存为 csv、excel 或 json 文件
可以插入 MySQL 或 Mongodb
目标用户
中国金融市场分析师
使用 pandas/NumPy 进行财务数据分析的学习者
对中国金融数据感兴趣的人
安装
pip install weibocrawl
升级
pip install weibocrawl –upgrade
快速开始
wc=crawl.WeiboCrawl()
wc.update_info()
# 查询评论
df=wc.search_comments('4554794956226910', pn=1)
print(df)
# 查询转发
df=wc.search_retweets('4554976677862363', pn=2)
print(df)
# 导出
wc.excel_save()
# 查询历史微博
df=wc.search_weibo('1742666164', pn=3)
print(df)
# 查询用户信息
info=wc.get_user_info(r'1742666164')
print(wc.df_info)
返回：
open high close low volume p_change ma5 date 2012-01-11 6.880 7.380 7.060 6.880 14129.96 2.62 7.060 2012-01-12 7.050 7.100 6.980 6.900 7895.19 -1.13 7.020 2012-01-13 6.950 7.000 6.700 6.690 6611.87 -4.01 6.913 2012-01-16 6.680 6.750 6.510 6.480 2941.63 -2.84 6.813 2012-01-17 6.660 6.880 6.860 6.460 8642.57 5.38 6.822 2012-01-18 7.000 7.300 6.890 6.880 13075.40 0.44 6.788 2012-01-19 6.690 6.950 6.890 6.680 6117.32 0.00 6.770 2012-01-20 6.870 7.080 7.010 6.870 6813.09 1.74 6.832
关
weibocrawl -0.0.13-py3-none-any.whl 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 83d46306e0475e096ec958a2b28d256a04fcf7988d75e1bf0a93830d232a6ed1 |
|
| MD5 | fcf71a62ac9633cbd4b7297a39360883 |
|
| 布莱克2-256 | 9f3849aa6a5506bffc2373104e175d647622f5d9242f46cc2455ac0ab38978df |