❤️ 用Python爬虫分析C站大佬关系图：爬虫+数据可视化（收藏学习！） ❤️

Posted 2021-09-15 不吃西红柿丶

🍅 作者主页：不吃西红柿

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本文重点：

1、爬虫获取csdn大佬之间的关系

2、可视化分析暧昧关系，复杂堪比娱乐圈

大佬简介

🍅 Java李杨勇：一个性感的计算机专业毕业的3年java开发者。

🍅 沉默王二：CSDN 头牌博主，Java 领域优质创作者，2019、2020 两届博客之星 Top5 。

🍅 擦姐yyds：现象级专栏 《Python 爬虫 100 例》作者、《滚雪球学 Python 专栏》原创者。

🍅 涛歌依旧：涛哥不知何许人也，亦不详其姓字。闲静少言，不慕荣利。好读书，求甚解。

🍅 Lucifer三思而后行：灵感来源于生活，故而热爱生活～

🍅 曲鸟：python领域新星创作者。

🍅 孤寒者：深入浅出的讲解Python基础知识&爬虫初阶及进阶&主流Web框架（Django等）

🍅 肥学大师：目前还是学生喜欢分享从每个项目得到的技术和趣闻类的文章。

不甚枚举......

目录

效果展示（动图不会录屏，只能截图了）

第一步：获取api

第二步：爬虫获取关注名单

第三步：python数据可视化

第四步：main函数启动

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效果展示（动图不会录屏，只能截图了）

我们尤其可以看到：

这个「不吃西红柿」竟然关注了所有人，简直是朵交际花，不仅文章写得好，还爱交朋友！ 据说，他最近有评论必回关  ❤

第一步：获取api

C站的关注api：

https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-follow-list?page=%s&size=20&noMore=false&blogUsername=%s"%(p,Username)

需要传入两个参数：页数、用户id

%(p,Username)

第二步：爬虫获取关注名单

还是经典的爬虫包： import requests

def get_follow(Username):
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; InfoPath.3)",
        "accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01",
        "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
        "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9",
        "content-type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
        "cookie": "cookie",
    }
    data ={
        "page": "1",
        "size": "20",
        "noMore": "false",
        "blogUsername": Username
    }
    follow_list = []
    for p in range(1,101):
        url = "https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-follow-list?page=%s&size=20&noMore=false&blogUsername=%s"%(p,Username)
        res = requests.get(url,headers=headers,data=data)

        fans = json.loads(res.text)['data']['list']
        if fans:
            follow_list.extend(fans)
        else:
            break
    ff = []
    for i in follow_list:
        ff.append(i['username'])
    return ff

第三步：python数据可视化

def graph(nodes, links):
    graph = Graph()
    graph.add("Name:", nodes,links, repulsion=8000)
    graph.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("关系图"))
    graph.render() #生成render.html

第四步：main函数启动

if __name__ == '__main__':
    nodes,links = [],[]
    blog = {
        'weixin_39032019': '不吃西红柿',
        'Mancuojie':'Mancuojie',
        'weixin_39709134': 'Java李杨勇',
        'zhongguomao': 'SAP剑客',
        'qing_gee': '沉默王二',
        'hihell': '擦姐yyds',
        'stpeace': '涛歌依旧',
        'jacke121': 'AI视觉网奇',
        'weixin_40400177': 'DrogoZhang',
        'm0_50546016': 'Lucifer三思而后行',
        'momoda118': '曲鸟大师',
        'qq_44907926': '孤寒大佬',
        'jiahuiandxuehui': '肥学大师',
            }
    blog_key = blog.keys()
    for blogUsername in blog:
        follows = get_follow(blogUsername)
        simple_follows = [val for val in follows if val in blog_key]
        nodes.append({"name": blog[blogUsername] })
        for one in simple_follows:
            if blog[blogUsername] != blog[one]:
                links.append({"source": blog[blogUsername] ,"target":blog[one] })
        print(links)
    graph(nodes,links)

好了，今天的「爬虫」和「数据可视化」小课堂，就到这里了，我是西红柿🍅，我们下期再见~

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