> 本软件工具仅限于学术交流使用，严格遵循相关法律法规，符合平台内容合法合规性，禁止用于任何商业用途！

大家好，我是专注于数据挖掘领域的开发者。今天很高兴向大家介绍一款我近期独立开发并完成整合的全新工具——**微博聚合采集软件**。

这款软件的诞生，源于对用户需求的深度洞察。在此之前，我曾分别开发过针对关键词搜索、博主主页以及评论区的三款独立爬虫工具。虽然它们性能稳定，但不少用户反馈在实际操作中，需要同时监控帖子和评论时，频繁切换软件非常影响效率。

为了解决这一痛点，我将这三款软件的核心功能进行了深度融合，开发出这款**“爬微博聚合软件”**。

# 一、软件特性与技术架构

#### 1. 软件亮点
*   **多系统支持**：支持 Windows 和 Mac 系统，无需配置复杂的编程环境，下载即用。
*   **稳定高效**：采用接口协议采集，非模拟浏览器操作，稳定性高。
*   **数据安全**：每爬取一页数据，立即保存一次到csv文件。这意味着即使程序意外中断，也不会丢失之前已经爬取的数据。
*   **智能防封**：每页请求间隔 1～2 秒，模拟人类操作习惯。
*   **全程留痕**：运行过程中生成详细的 log 日志文件，方便用户回溯排查问题。

#### 2. 技术实现
本软件完全使用 Python 语言独立开发，各模块分工明确：

| 模块 | 用途 |
| :--- | :--- |
| `tkinter` | 构建 GUI 图形用户界面 |
| `requests` | 负责发送网络爬虫请求 |
| `json` | 解析服务器返回的响应数据 |
| `pandas` | 处理并保存为 CSV 数据结果 |
| `logging` | 记录运行过程中的日志 |

**部分核心代码展示：**

**发送请求与数据解析：**
```python
# 发送请求
r = requests.get(url, headers=h1, params=params)
# 解析数据
json_data = r.json()
```
解析评论内容字段示例：
```python
for data in json_data['data']:
    # 评论内容
    text = data['text_raw']
    text_list.append(text)
```
数据保存至 CSV：
```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))
```
日志记录模块配置：
```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')
```


# 二、适用人群与场景

这款软件旨在为用户提供一站式的微博数据采集解决方案，特别适合以下场景：

*   **学术研究**：进行社会舆情分析、网络传播规律研究，采集特定话题的海量数据。
*   **市场营销**：监测品牌关键词的搜索热度，追踪竞品博主动态，分析热门营销内容下的用户评论反馈。
*   **内容创作**：分析头部KOL的发文风格与热门趋势，为自己的创作提供数据支撑和灵感。
*   **数据探索**：收集你感兴趣领域的微博数据，进行个性化的清洗与可视化分析。

---

# 三、核心功能与展示

本软件集成了三大核心采集模块，能够精准抓取多维度的数据字段。

#### 1. 关键词搜索采集（搜帖子）
根据设定的关键词，抓取相关的微博帖子。
*   **采集结果包含 11 个字段**：
    > 关键词, 页码, 微博id, 微博链接, 用户昵称, 用户主页链接, 发布时间, 转发数, 评论数, 点赞数, 微博内容

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11880607/b3d3e3bd5a144988265c968d50b1b152.png)

#### 2. 博主主页采集（爬主页）
根据博主主页链接，抓取该博主发布的历史微博。
*   **采集结果包含 13 个字段**：
    > 博主昵称, 博主id, 页码, 微博id, 微博bid, 微博链接, 发布时间, 发布于, 转发数, 评论数, 点赞数, 话题标签, 微博内容

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11880607/5832f79cbcfcdd5a4e06f1da53268c86.png)

#### 3. 帖子评论采集（挖评论）
根据具体的微博帖子链接，抓取该条微博下的所有评论。
*   **采集结果包含 14 个字段**：
    > 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

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11880607/a1b5119d8511250e8f5b626399185af2.png)

---


# 四、 使用指南
想要使用这款强大的工具，只需简单四步：
1. 配置 Cookie
采集前，需要将你的 PC 端 Cookie 值填入软件目录下的 cookie.txt 文件中。

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11880607/8a220efd23eb43f0b121883403141ff7.png)
2. 登录软件
打开软件界面，输入相关信息进行登录。
3. 启动采集
登录成功后，选择功能模块（搜索帖子 \ 博主帖子 \ 评论）。
设置相关参数（如关键词、时间范围、博主链接等）。
点击「开始执行」，即可在界面上实时查看采集进度。
4. 查看结果
采集完成后，CSV 数据文件将直接保存在软件所在的默认文件夹中。

# 五、演示视频
软件使用过程的完整演示：
!video[【工具演示】爬微博聚合软件](https://cloud.tencent.com/developer/video/84910)

# END、版权声明

本工具首发公众号"老男孩的平凡之路"，仅用于合法的数据采集与分析用途，禁止用于任何违法违规活动。若因用户不当使用导致的法律责任，均由用户自行承担，与工具开发者无关。


本软件工具仅限于学术交流使用，严格遵循相关法律法规，符合平台内容合法合规性，禁止用于任何商业用途！

【技术分享】weibo_one_spider：用python开发一站式微博数据聚合采集软件

用python开发的weibo聚合采集软件，支持3类功能，含：根据搜索关键词爬帖子、根据主页链接爬帖子、根据帖子爬评论。

数据库

微博聚合采集软件：一款支持Windows/Mac的学术研究工具，整合关键词搜索、博主主页和评论采集功能。采用Python开发，具备智能防封、数据安全保存特性，适用于舆情分析、市场调研等场景。完全免费，仅供合法学术交流使用。

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