Python(發音：英[?pa?θ?n]，美[?pa?θɑ:n])，是一種面向對象、直譯式電腦編程語言，也是一種功能強大的通用型語言，已經具有近二十年的發展歷史，成熟且穩定。它包含了一組完善而且容易理解的標準庫，能夠輕松完成很多常見的任務。它的語法非常簡捷和清晰，與其它大多數程序設計語言不一樣，它使用縮進來定義語句。

Python支持命令式程序設計、面向對象程序設計、函數式編程、面向切面編程、泛型編程多種編程范式。與Scheme、Ruby、Perl、Tcl等動態語言一樣，Python具備垃圾回收功能，能夠自動管理存儲器使用。它經常被當作腳本語言用于處理系統管理任務和網絡程序編寫，然而它也非常適合完成各種高級任務。Python虛擬機本身幾乎可以在所有的作業系統中運行。使用一些諸如py2exe、PyPy、PyInstaller之類的工具可以將Python源代碼轉換成可以脫離Python解釋器運行的程序。

粉絲獨白

說起熱門的B站相信很多喜歡玩動漫的，看最有創意的Up主的同學一定非常熟悉。我突發奇想學Python這么久了，為啥不用Python爬取B站中我關注的人，已經關注的人他們關注的人，看看全站里面熱門的UP主都是是哪些。

要點：

- 爬取10萬用戶數據

- 數據存儲

- 數據詞云分析

1.準備階段

寫代碼前先構思思路：既然我要爬取用戶關注的用戶，那我需要存儲用戶之間的關系，確定誰是主用戶，誰是follower。

存儲關系使用數據庫最方便，也有利于后期的數據分析，我選擇sqlite數據庫，因為Python自帶sqlite，sqlite在Python中使用起來也非常方便。

數據庫中需要2個表，一個表存儲用戶的相互關注信息，另一個表存儲用戶的基本信息，在B站的用戶體系中，一個用戶的mid號是唯一的。

然后我還需要一個列表來存儲所以已經爬取的用戶，防止重復爬取，畢竟用戶之間相互關注的現象也是存在的，列表中存用戶的mid號就可以了。

2.新建數據庫

先寫建數據庫的代碼，數據庫中放一個用戶表，一個關系表：

3.爬取前5頁的用戶數據

我需要找到B站用戶的關注列表的json接口，很快就找到了，地址是：

https://api.bilibili.com/x/relation/followings?vmid=2&pn=1&ps=20&order=desc&jsonp=jsonp&callback=__jp7

其中vimd=后的參數就是用戶的mid號

pn=1指用戶的關注的第一面用戶,一面顯示20個用戶

因為B站的隱私設置，一個人只能爬取其他人的前5頁關注，共100人。

整個爬取頁面的思路比較簡單，首先設置header,用requests庫進行API請求，獲得關注的用戶數據列表。

我們爬取前5頁，每一頁的數據進行簡單的處理，然后轉為字典數據進行獲取mid,uname,sign3個維度的數據，最后save()函數存入db.

4.存入數據庫

我們數據集里面一共有2個表，一個用戶列表，用來存儲所以的用戶信息，一個是用戶之間的關注信息。

5.探秘是熱門UP主

打算利用已經爬取到本地的數據進行詞云的生成，來看一下這10萬用戶中共同的關注的哪些UP主出現的次數最多。

代碼的思路主要是從數據庫中獲取用戶的名字，重復的次數越多說明越多的用戶關注，然后我使用fate的一張圖片作為詞云的mask圖片，最后生成詞云圖片。

最后一起來看一下詞云圖

可以看出蕾絲，暴走漫畫，木魚水心，參透之C君，papi醬等B站大UP主都是熱門關注。

Python可以做什么？

web開發和 爬蟲是比較適合 零基礎的

自動化運維 運維開發 和 自動化測試 是適合 已經在做運維和測試的人員

大數據 數據分析 這方面 是很需要專業的 專業性相對而言比較強

科學計算 一般都是科研人員 在用

機器學習 和 人工智能 首先 學歷 要求高 其次 高數要求高 難度很大

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python为啥爬取数据会有重复_使用python爬取B站千万级数据的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。