• 俺把所有粉丝显示在地图上啦~【详细教程+完整源码】

    文章目录

    🌲小逼叨

    其实昨天发了一篇文章👉【感恩系列】：说点事儿 以及 我把所有的粉丝放到了中国地图上啦~
    这篇文章是自己的第一篇“情感类”文章，里面讲述了自己的一些经历和感受，其实感觉写这类文章还是有点困难的，因为总有很多想表达的情绪，但又怕文章过于冗长无聊，而自己写这类文章没有太多经验（请大家见谅），本应该是纯纯情感，结果贴了代码上去，然后还没说清楚代码的编写思路和过程。
    于是，今儿，我重新写了一篇，纯纯教学。教你们如何获取所有粉丝的IP所属地，并将他们放在中国地图上显示。
    详细步骤，请各位兄弟姐妹们往下看👇

    🌲爬取所有粉丝的IP所属地

    🌴爬者基本素养：网页分析

    网页分析网页分析，没有网页，何来分析，所以我们需要找到我们的目标网页，也就是个人博客的粉丝页。

    网页分析分三步走战略

    • 第一步，以鄙人为例，鼠标悬浮在博客头像，点击粉丝。
      在这里插入图片描述

    • 第二步，进入粉丝页后点击键盘的F12（或者点击鼠标右键，点击网页检查）后会弹出一个进行网页分析的窗口，点击窗口上的网络，然后在筛选输入框中输入：get-fans，接着刷新一下页面，即可看到装有粉丝数据的数据包。

      • 注意：如果不出意外的话那就出意外了😜，这时我们可能只看到一个数据包，出现这种情况别慌，鼠标放在页面上滚动即可，这时就会看到有多个数据包冒出。（拿捏了老铁们儿😎）
        在这里插入图片描述

    • 第三步，点击数据包，点击预览，即可看到粉丝的相关数据，关键来了，这些数据中没有我们想要的IP所属地，你说，这咋整。我说，先别急，先分析分析里面有啥。

      • 经过哥的一整套稀里哗啦的分析，真相只有一……（先别逼叨了）其实发现数据包中有两个主要信息：粉丝博客链接、粉丝的id，这些信息有什么用呢？
        在这里插入图片描述

    • 第四步（哈哈哈，被虚晃了吧），又经过哥的一套叽叽喳喳的分析，发现粉丝博客链接中，也就是粉丝的博客主页有我们想要的IP所属地
      在这里插入图片描述

    • 而id呢，id的作用就是获取下一个数据包的所有粉丝信息。通过分析数据包的链接可以发现，数据包中只有两个地方不同：page值和id值，于是再回到数据包本身，每个粉丝都有id，那么哪一个id是下个数据包链接中的id呢？答案是：最后一个粉丝的id（这时候我应该听到掌声雷动了）
      在这里插入图片描述

    🌴源代码

    根据以上稀里哗啦叽叽喳喳的操作，我们来编写代码。
    代码编写思路：

    1. 先对网页分析抓到的第一个数据包发送请求，获取到我们想要的博客链接和id值，然后设置一个page值，它的值自增加一，获取到的id值我们只需要最后一个粉丝的id值，最后拼接链接，重新发送请求，再重复以上步骤。
    2. 等获取了所有的博客链接，我们使用多线程的方式对所有博客链接发送请求，获取IP所属地，最后保存在json文件中。

    注意两点：

    1. https://blog.csdn.net/community/home-api/v2/get-fans-list?page=1&pageSize=20&id={id}&noMore=false&blogUsername=，最后的等号后面写上自己的博客名
    2. ‘User-Agent’: ‘’，使用自己的User-Agent哈

    源码如下👇
    （如有错误，请在评论区中指出哦~😁）

    import requests
import json
import threading
from jsonpath import jsonpath
import re
import time


# 博客名和博客链接
def fans_data():
    li_name = []    # 存储博客名
    blogUrl = []   # 存储博客链接
    id = 0
    i = 0
    while True:
        if i == 0:  # 如果是第一页的粉丝数据
            url = f'https://blog.csdn.net/community/home-api/v2/get-fans-list?page=1&pageSize=20&id={id}&noMore=false&blogUsername='
        else:
            url = f'https://blog.csdn.net/community/home-api/v2/get-fans-list?page={i+1}&pageSize=20&id={id}&noMore=false&blogUsername='
        try:
            res = requests.get(url, headers=headers)
            json_data = json.loads(res.text)
            # 获取粉丝博客名
            li_name += jsonpath(json_data, '$..username')
            # 获取粉丝博客链接
            blogUrl += jsonpath(json_data, '$..blogUrl')
            # 获取粉丝博客id
            id = jsonpath(json_data, '$..id')[-1]
            print(id)
        except:
            break
        i += 1
        print(f'第{i}页粉丝数据获取成功！')
    return li_name, blogUrl


# 获取粉丝的ip所属地
def fans_area(url):
    res = requests.get(url, headers=headers)
    try:
        area = re.findall('"region":"IP 属地：(.*?)","msg"', res.text)[0]
    except:
        area = ''
    li_area.append(area)
    print('IP所属地获取成功！')


# 将粉丝的所属地和博客名保存到json文件中
def save_json():
    with open('CSDN粉丝信息.json', 'a', newline="", encoding='utf-8') as f:
        for i in range(len(li_name)):
            data = {'name':li_name[i], 'area':li_area[i]}
            # 将字典转换成json数据
            data_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
            f.write(data_str + ',' + '\n')
    print('CSDN粉丝信息.json 文件保存成功！')


if __name__ == '__main__':
    headers = {
        'User-Agent': ''
    }
    li_area = []    # 存储所有粉丝的所属地
    threads = []
    li_name, blogUrl = fans_data()      # 接收粉丝名和博客链接
    print('-----开始获取粉丝所属地-----')
    for i in blogUrl:
        threads.append(threading.Thread(target=fans_area(i)))
    for t in threads:
        t.start()
    save_json()
    print(len(li_name))

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    效果展示👇
    在这里插入图片描述

    🌲数据清洗和保存

    我们主要的目的就是获取所有粉丝的IP所属地并统计各个省份中的所有粉丝数量，然后在中国地图上展示出来。
    于是我们需要对爬取到的信息进行清洗。
    具体思路：使用强大的数据分析工具——pandas，通过它统计各个省份中的所有粉丝数量，然后将爬取的IP所属地信息进行清洗，将省、区、市这些词从IP所属地中删除，比如：将广西省清洗为广西。最后将所有统计和清洗的结果保存在json文件中。

    🌴源代码

    源码如下👇
    （如有错误，请在评论区中指出哦~😁）

    import pandas as pd
import json
from jsonpath import jsonpath

# 读取CSDN粉丝信息.json的内容
def read_file():
    li_area = []
    with open('CSDN粉丝信息.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        # 获取信息库中的json数据，并转换为Python字符串
        data = json.load(f)
        # 获取粉丝名字
        fans_name = jsonpath(data, '$..name')
        # 获取粉丝所属IP地址
        fans_area = jsonpath(data, '$..area')
        # 清洗数据
        for i in fans_area:
            if '省' in i or '市' in i:
                li_area.append(i[:-1])
            else:
                li_area.append(i)
        return li_area


# 清洗数据，统计各个省份中的粉丝数
def wash_data(area):
    df = pd.DataFrame({'area': area, 'num': [1 for i in range(len(area))]})
    df = df.groupby('area').sum()   # 将粉丝所属地进行分组统计
    df.reset_index(inplace=True)
    fans_area = df['area'].values   # 统计中的所有IP所属地
    area_num = df['num'].values     # 各个所属地中粉丝的数量
    return list(list(i) for i in zip(fans_area, area_num))   # 使用拉链函数将列表包起来


# 文件保存
def save_file():
    with open('ip所属地统计.json', 'a', newline="", encoding='utf-8') as f:
        for i in range(len(province_list)):
            data = {'area':province_list[i][0], 'num':str(province_list[i][1])}
            # 将字典转换成json数据
            data_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
            f.write(data_str + ',' + '\n')


if __name__ == '__main__':
    fans_area = read_file()
    province_list = wash_data(fans_area)
    save_file()

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    🌲绘制地图

    绘制地图所需要用到的模块就是：pyecharts，其貌不扬的可是数据可视化编程中的利器。
    下载方式：pip install pyecharts（这都基操啦）
    具体思路：通过读取我们清洗后的数据信息来进行地图的绘制。需要改的相关设置请看下图👇
    在这里插入图片描述
    实现效果如下👇
    （神奇不，鼠标浮动在地图省份上，会出现粉丝对应省份中粉丝的数量）
    在这里插入图片描述

    🌴源代码

    源码如下👇
    （如有错误，请在评论区中指出哦~😁）

    from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
import json
from jsonpath import jsonpath


# 获取ip所属地统计.json中的信息
def fans_data():
    with open('ip所属地统计.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
        # 获取ip所属地
        area = jsonpath(data, '$..area')
        # 获取数量
        num = jsonpath(data, '$..num')

        li_data = list(list(i) for i in zip(area, num))
        return li_data


# 绘制地图
def draw_map(province_list):
    # 将省份和数量输出
    pieces = [
        {'max': 10, 'label': '10以下', 'color': '#32CD99'},
        {'min': 10, 'max': 50, 'label': '10-50', 'color': '#3232CD'},
        {'min': 50, 'max': 100, 'label': '50-100', 'color': '#6B8E23'},
        {'min': 100, 'max': 200, 'label': '100-150', 'color': '#EAEAAE'},
        {'min': 200, 'max': 300, 'label': '200-300', 'color': '#9370DB'},
        {'min': 300, 'max': 400, 'label': '300-400', 'color': '#426F42'},
        {'min': 400, 'max': 500, 'label': '400-500', 'color': '#7F00FF'},
    ]

    c = (
        Map(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px"))  # 可切换主题
            .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="IT工藤新一的各省份CSDN粉丝分布"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                min_=0,
                max_=500,
                range_text=['CSDN粉丝数量区间:', ''],  # 分区间
                is_piecewise=True,  # 定义图例为分段型，默认为连续的图例
                pos_top="middle",  # 分段位置
                pos_left="left",
                orient="vertical",
                # split_number=10,  # 分成10个区间
                pieces=pieces
            )

        )
            .add("CSDN粉丝分布图", province_list, maptype="china")
            .render("CSDN粉丝分布图.html")
    )


if __name__ == '__main__':
    data = fans_data()
    draw_map(data)

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    🌲结束语

    好了，今天就说到这咯~
    如果喜欢这篇文章，记得 点赞👍 收藏🌈 再来一个小小的关注哦💖
    你们的支持就是我前进的最大动力💪
    咱们下次再见👀
    peace~

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/Oh_Python/article/details/127949363