> 大家好，今天给大家介绍一款我原创开发的微博评论采集工具。这款工具能够帮助我们从微博平台上批量采集评论数据，对于社会学和传播学的研究具有重要价值。
# **一、开发背景**

微博作为国内极具影响力的社交媒体平台，以其内容形式短平快、热点事件实时性强、舆论快速发酵、用户群体年轻且活跃等特点而著称。微博评论区是用户公开表达观点的重要场域，通过采集评论区的数据，我们可以实时追踪情绪倾向、挖掘公众诉求、捕捉热点趋势、构建群体画像等。
# **二、软件介绍**

软件界面友好、操作简便，目前已升级至v1.2版。
以下是软件界面的截图：
![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11880607/8e602d571b5d3dc51a64ddc1fb78d245.webp)
::: center  
软件运行截图
:::
# **2.1 爬取功能**

- 支持多个帖子链接串行爬取
- 可选择是否包含二级评论
- 指定评论排序（按热度/按时间）
- 指定爬取前几页

# **2.2 数据保存**

- 每爬一页，存一次csv，防止因异常中断导致数据丢失
- 结果csv含14个字段，包括微博链接、微博id、页码、评论者昵称、评论者粉丝数、评论者关注数、评论者主页链接、评论者性别、评论者签名、评论时间、点赞数、评论内容IP属地、评论级别、评论内容

# **2.3 日志记录**

爬取过程中有log文件详细记录运行过程，方便回溯。
# **2.4 主要技术**

软件全部模块采用python语言开发，主要分工如下：
- tkinter：GUI软件界面
- requests：爬虫发送请求
- json：解析返回的响应数据
- pandas：保存csv结果
- logging：日志记录

出于版权考虑，暂不公开源码，仅向用户提供软件使用。
# **2.5 部分代码实现**

发送请求并解析数据：
```python
# 发送请求
r = requests.get(url, headers=h1, params=params)
# 解析数据
json_data = r.json()
```
解析响应数据，以“评论内容”字段为例：
```python
for data in json_data['data']:
	# 评论内容
	text = data['text_raw']
	text_list.append(text)
```
保存结果数据到csv文件：
```python
# 保存数据
df = pd.DataFrame(
	{
		'微博链接': weibo_url,
		'微博id': weibo_id,
		'页码': page,
		'评论者昵称': screen_name_list,
		'评论者粉丝数': followers_count_list,
		'评论者关注数': friends_count_list,
		'评论者主页链接': user_home_url_list,
		'评论者性别': gender_list,
		'评论者签名': desc_list,
		'评论时间': create_time_list,
		'点赞数': like_counts_list,
		'评论内容IP属地': source_list,
		'评论级别': comment_level_list,
		'评论内容': text_list,
	}
)
# 保存csv文件
df.to_csv(self.result_file, mode='a+', index=False, header=header, encoding='utf_8_sig')
self.tk_show('结果保存成功:{}'.format(self.result_file))
```
界面底部版权：
```python
# 版权信息
copyright = tk.Label(root, text='@马哥python说 All rights reserved.', font=('仿宋', 10), fg='grey')
copyright.place(x=290, y=625)
```
日志模块：
```python
def get_logger(self):
    self.logger = logging.getLogger(__name__)
    # 日志格式
    formatter = '[%(asctime)s-%(filename)s][%(funcName)s-%(lineno)d]--%(message)s'
    # 日志级别
    self.logger.setLevel(logging.DEBUG)
    # 控制台日志
    sh = logging.StreamHandler()
    log_formatter = logging.Formatter(formatter, datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    # info日志文件名
    info_file_name = time.strftime("%Y-%m-%d") + '.log'
    # 将其保存到特定目录
    case_dir = r'./logs/'
    info_handler = TimedRotatingFileHandler(filename=case_dir + info_file_name,
                                        when='MIDNIGHT',
                                        interval=1,
                                        backupCount=7,
                                        encoding='utf-8')
```

# **三、使用方法**

# **3.1 填写cookie**

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11880607/f18debf9f7515da4ebb95bb887043433.webp)
::: center  
获取cookie方法
:::
开始采集前，需在cookie.txt文件中填入自己的cookie值。

获取cookie值的步骤如下：
1. 打开微博网页版，登录自己的账号。
2. 按F12打开开发者工具，选择“Network”选项卡。
3. 刷新页面，找到请求微博数据的接口。
4. 在接口的“Headers”选项中找到“Cookie”字段，复制其中的值。
5. 将复制的cookie值填写到当前文件夹的cookie.txt文件中。

# **3.2 软件登录**

用户登录界面如下：
![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11880607/1aab9adb52500cb27be79ec8d8e3b615.webp)
::: center  
用户登录
:::
# **3.3 运行采集**

采集wb评论：
![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11880607/67fd14d33494572bf964abfcf7421e54.webp)
::: center  
采集评论中
:::
在软件界面填写采集条件，点击开始按钮。完成采集后，在当前文件夹生成对应的csv文件，文件名以时间戳命名，方便查找。

# **四、演示视频**

软件运行过程演示视频：
!video[【工具演示】爬某博评论软件](https://cloud.tencent.com/developer/video/84544)

# **五、作者声明**

软件基于python语言开发，首发于本人公众号。如需了解更多技术细节或进行专业交流，可通过正规渠道联系开发者。工具使用需严格遵守相关法律法规和平台规定。

大家好，今天给大家介绍一款我原创开发的微博评论采集工具。这款工具能够帮助我们从微博平台上批量采集评论数据，对于社会学和传播学的研究具有重要价值。

【爬虫软件】用python开发的批量采集微博帖子下的评论

我原创开发的微博评论采集工具，这款工具能够帮助我们从微博平台上批量采集评论数据，对于社会学和传播学的研究具有重要价值。

编程语言

大数据

后端

微博评论采集工具，一键批量获取微博评论数据，支持多链接爬取、排序筛选、自动保存CSV文件。适用于社会学研究、舆情分析，操作简单高效，帮助快速捕捉热点趋势和用户画像。Python开发，安全可靠，严格遵守平台规则。

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