2023 微博评论爬虫

相比较一条微博的正文内容，微博的评论区往往有着更多的态度和情感极性，是不错的语料分析文本来源，因此对微博评论的抓取需求较大，笔者在以往分享过几个微博评论抓取的代码或者教程：

维护了三年依然有效，但是有一个问题，由于接口限制，很多微博评论只能抓到前面几十页或者几百页，对应的评论数量也就是几百条或者几千条，怎么在一条微博中爬到上万条评论甚至几十万条评论呢，这就是今天的推送要解决的问题。

这是一个全新的微博评论爬虫系统，抓取的 csv 结果字段包括评论 id、评论时间、评论内容、评论回复数、点赞数、评论用户 id、评论用户名、评论用户性别、评论用户地址、评论用户认证类型、评论用户的粉丝数和关注数等字段~，全部为网页公开信息，不包括任何隐私数据，示例结果文件如下：

爬虫系统部署在服务器上，可在以下网页直接使用：

https://weibo-crawl-visual.buyixiao.xyz/weibo-comment-spider

抓取结束后，可以直接在网页上进行可视化分析：

https://weibo-crawl-visual.buyixiao.xyz/weibo-comment-visual

可视分析分为趋势分析、属地分析、情感分析、词云生成四部分。

在趋势分析 tab，可以按照月、天、小时、分钟四个维度对评论的评论数和点赞数、回复数的变化趋势可视化。

在属地分析 tab，可以直观的看到评论用户的属地分布：

情感分析 tab 则是对每一条评论文本的情感做了极性比例可视化：

最后一个 tab 则是对所有的评论文本分词后进行词云可视化，并且可以在网页上自定义停用词：

最后，点击下方阅读原文直达评论爬虫系统，也可复制下方地址到浏览器打开

https://weibo-crawl-visual.buyixiao.xyz/weibo-comment-spider