开发环境：win7下的
python3.5、MySQL5.7
编辑器：
pycharm2017.1、ipython，Navicat for mysql
需要的python第三方库：
selenium、PIL、Requests、MySQLdb、csv、pandas、numpy、matplotlib、jieba、wordcloud
另外还用到了无头浏览器PhantomJS。
主要思路：
一、通过selenium+phantomjs模拟登录qq空间取到cookies和g_qzonetoken，并算出gtk
二、通过Requests库利用前面得到的url参数，构造http请求
三、分析请求得到的响应，是一个json，利用正则表达式提取字段
四、设计数据表，并将提取到的字段插入到数据库中
五、通过qq邮箱中的导出联系人功能，把好友的qq号导出到一个csv文件，遍历所有的qq号爬取所有的说说
六、通过sql查询和ipython分析数据，并将数据可视化
七、通过python的第三方库jieba、wordcloud基于说说的内容做一个词云
闲话不多说，直接上代码
通过selenium+phantomjs模拟登录qq空间取到cookies和g_qzonetoken，并算出gtk
import re
from selenium import webdriver
from time import sleep from PIL import Image #定义登录函数 def QR_login(): def getGTK(cookie): """ 根据cookie得到GTK """ hashes = 5381 for letter in cookie['p_skey']: hashes += (hashes << 5) + ord(letter) return hashes & 0x7fffffff browser=webdriver.PhantomJS(executable_path="D:\phantomjs.exe")#这里要输入你的phantomjs所在的路径 url="https://qzone.qq.com/"#QQ登录网址 browser.get(url) browser.maximize_window()#全屏 sleep(3)#等三秒 browser.get_screenshot_as_file('QR.png')#截屏并保存图片 im = Image.open('QR.png')#打开图片 im.show()#用手机扫二维码登录qq空间 sleep(20)#等二十秒，可根据自己的网速和性能修改 print(browser.title)#打印网页标题 cookie = {}#初始化cookie字典 for elem in browser.get_cookies():#取cookies cookie[elem['name']] = elem['value'] print('Get the cookie of QQlogin successfully!(共%d个键值对)' % (len(cookie))) html = browser.page_source#保存网页源码 g_qzonetoken=re.search(r'window\.g_qzonetoken = \(function\(\)\{ try\{return (.*?);\} catch\(e\)',html)#从网页源码中提取g_qzonetoken gtk=getGTK(cookie)#通过getGTK函数计算gtk browser.quit() return (cookie,gtk,g_qzonetoken.group(1)) if __name__=="__main__": QR_login() 通过Requests库利用前面得到的url参数，构造http请求
通过抓包分析可以找到上图这个请求，这个请求响应的是说说信息
通过火狐浏览器的一个叫json-dataview的插件可以看到这个响应是一个json格式的，开心！
然后就是用正则表达式提取字段了，这个没什么意思，直接看我的代码吧
def parse_mood(i):
'''从返回的json中，提取我们想要的字段''' text = re.sub('"commentlist":.*?"conlist":', '', i) if text: myMood = {} myMood["isTransfered"] = False tid = re.findall('"t1_termtype":.*?"tid":"(.*?)"', text)[0] # 获取说说ID tid = qq + '_' + tid myMood['id'] = tid myMood['pos_y'] = 0 myMood['pos_x'] = 0 mood_cont = re.findall('\],"content":"(.*?)"', text) if re.findall('},"name":"(.*?)",', text): name = re.findall('},"name":"(.*?)",', text)[0] myMood['name'] = name if len(mood_cont) == 2: # 如果长度为2则判断为属于转载 myMood["Mood_cont"] = "评语:" + mood_cont[0] + "--------->转载内容:" + mood_cont[1] # 说说内容 myMood["isTransfered"] = True elif len(mood_cont) == 1: myMood["Mood_cont"] = mood_cont[0] else: myMood["Mood_cont"] = "" if re.findall('"created_time":(\d+)', text): created_time = re.findall('"created_time":(\d+)', text)[0] temp_pubTime = datetime.datetime.fromtimestamp(int(created_time)) temp_pubTime = temp_pubTime.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") dt = temp_pubTime.split(' ') time = dt[1] myMood['time'] = time date = dt[0] myMood['date'] = date if re.findall('"source_name":"(.*?)"', text): source_name = re.findall('"source_name":"(.*?)"', text)[0] # 获取发表的工具（如某手机） myMood['tool'] = source_name if re.findall('"pos_x":"(.*?)"', text):#获取经纬度坐标 pos_x = re.findall('"pos_x":"(.*?)"', text)[0] pos_y = re.findall('"pos_y":"(.*?)"', text)[0] if pos_x: myMood['pos_x'] = pos_x if pos_y: myMood['pos_y'] = pos_y idname = re.findall('"idname":"(.*?)"', text)[0] myMood['idneme'] = idname cmtnum = re.findall('"cmtnum":(.*?),', text)[0] myMood['cmtnum'] = cmtnum return myMood#返回一个字典 我们想要的东西已经提取出来了，接下来需要设计数据表，通过navicat可以很方便的建表，然后通过python连接mysql数据库，写入数据。这是创建数据表的sql代码
CREATE TABLE mood (name varchar(80) DEFAULT NULL,date date DEFAULT NULL,content text,comments_num int(11) DEFAULT NULL,time time DEFAULT NULL,tool varchar(255) DEFAULT NULL,id varchar(255) NOT NULL,sitename varchar(255) DEFAULT NULL,pox_x varchar(30) DEFAULT NULL,pox_y varchar(30) DEFAULT NULL,isTransfered double DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
其实到这里爬虫的主要的代码就算完了，之后主要是通过QQ邮箱的联系人导出功能，构建url列表，最后等着它运行完成就可以了。这里我单线程爬200多个好友用了大约三个小时，拿到了十万条说说。下面是爬虫的主体代码。
#从csv文件中取qq号，并保存在一个列表中
csv_reader = csv.reader(open('qq.csv'))
friend=[]
for row in csv_reader:
friend.append(row[3]) friend.pop(0) friends=[] for f in friend: f=f[:-7] friends.append(f) headers={ 'Host': 'h5.qzone.qq.com', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:53.0) Gecko/20100101 Firefox/53.0', 'Accept': '*/*', 'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br', 'Referer': 'https://user.qzone.qq.com/790178228?_t_=0.22746974226377736', 'Connection':'keep-alive' }#伪造浏览器头 conn = MySQLdb.connect('localhost', 'root', '123456', 'qq_mood', charset="utf8", use_unicode=True)#连接mysql数据库 cursor = conn.cursor()#定义游标 cookie,gtk,qzonetoken=QRlogin#通过登录函数取得cookies，gtk，qzonetoken s=requests.session()#用requests初始化会话 for qq in friends:#遍历qq号列表 for p in range(0,1000): pos=p*20 params={ 'uin':qq, 'ftype':'0', 'sort':'0', 'pos':pos, 'num':'20', 'replynum':'100', 'g_tk':gtk, 'callback':'_preloadCallback', 'code_version':'1', 'format':'jsonp', 'need_private_comment':'1', 'qzonetoken':qzonetoken } response=s.request('GET','https://h5.qzone.qq.com/proxy/domain/taotao.qq.com/cgi-bin/emotion_cgi_msglist_v6',params=params,headers=headers,cookies=cookie) print(response.status_code)#通过打印状态码判断是否请求成功 text=response.text#读取响应内容 if not re.search('lbs', text):#通过lbs判断此qq的说说是否爬取完毕 print('%s说说下载完成'% qq) break textlist = re.split('\{"certified"', text)[1:] for i in textlist: myMood=parse_mood(i) '''将提取的字段值插入mysql数据库，通过用异常处理防止个别的小bug中断爬虫，开始的时候可以先不用异常处理判断是否能正常插入数据库''' try: insert_sql = ''' insert into mood(id,content,time,sitename,pox_x,pox_y,tool,comments_num,date,isTransfered,name) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s) ''' cursor.execute(insert_sql, (myMood['id'],myMood["Mood_cont"],myMood['time'],myMood['idneme'],myMood['pos_x'],myMood['pos_y'],myMood['tool'],myMood['cmtnum'],myMood['date'],myMood["isTransfered"],myMood['name'])) conn.commit() except: pass print('说说全部下载完成！') 下面是爬取的数据，有100878条！（没想到居然有这么多）
拿到数据后，我先用sql进行聚合分析，然后通过ipython作图，将数据可视化。
统计一年之中每天的说说数目，可以发现每年除夕这一天是大家发说说最多的一天（统计了2013到2017年）
通过两个辅助表，可以看到分年，分月，分小时段统计的说说数目，下面是代码和数据图
其余的几个图代码都是类似的，我就不重复发了。（其实主要是cmd里面复制代码太不方便了，建议大家用ipython notebook）
额，可以看出2014年9月达到了一个高峰，主要是因为我的朋友大都是是2014年九月大学入学的，之后开始下降，这可能是好多人开始玩微信，逐渐放弃了QQ，通过下面这个年变化图可以更直观的看出
通过这个每小时段说说发表的数目柱形图，可以发现大家在晚上22点到23点左右是最多的，另外中午十二点到一点也有一个小高峰
tool发表说说用的工具这个字段的数据比较脏，因为发表工具可以由用户自定义。最后我用Excel的内容筛选功能，做了一个手机类型的饼图
通过这个饼图可以看出使用最多的手机是苹果，小米，魅族，华为这四个手机品牌。（这个结果有很大的因素是因为我的好友大多数学生党，偏向于性价比高的手机）
还有一个比较好玩的就是把经纬度信息导出来，通过智图GeoQ | 位置智能平台可以生成一个地图，这个地图的效果还是非常好的（2000条数据免费，本来有位置信息的说说有3500条，剔除了国外的坐标后我从中随机选了2000条）
因为涉及到个人隐私问题，这个地图的链接就不分享了。
最后，通过将mood表中的content字段导出为txt文本文件，利用python的jieba和wordcloud这两个第三方库，可以生成基于说说内容的词云。下面是代码
#coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDS import jieba import numpy as np from PIL import Image #读入背景图片 abel_mask = np.array(Image.open("qq.jpg")) #读取要生成词云的文件 text_from_file_with_apath = open('mood.txt',encoding='utf-8').read() #通过jieba分词进行分词并通过空格分隔 wordlist_after_jieba = jieba.cut(text_from_file_with_apath, cut_all = True) stopwords = {'转载','内容','em','评语','uin','nick'} seg_list = [i for i in wordlist_after_jieba if i not in stopwords] wl_space_split = " ".join(seg_list) #my_wordcloud = WordCloud().generate(wl_space_split) 默认构造函数 my_wordcloud = WordCloud( background_color='black', # 设置背景颜色 mask = abel_mask, # 设置背景图片 max_words = 250, # 设置最大现实的字数 stopwords = STOPWORDS, # 设置停用词 font_path = 'C:/Windows/fonts/simkai.ttf',# 设置字体格式，如不设置显示不了中文 max_font_size = 42, # 设置字体最大值 random_state = 40, # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案 scale=1.5, mode='RGBA', relative_scaling=0.6 ).generate(wl_space_split) # 根据图片生成词云颜色 #image_colors = ImageColorGenerator(abel_mask) #my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors) # 以下代码显示图片 plt.imshow(my_wordcloud) plt.axis("off") plt.show() my_wordcloud.to_file("cloud.jpg") 下面是效果图
不会ps，做的不是很美观...
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