一、工具開發背景與效果

在數據驅動決策的時代，社交媒體數據分析需求日益增長。作為一名資深開發者，我注意到研究人員常需要獲取微博公開數據進行學術分析。為此，我開發了這款專業級數據採集工具：爬微博博主軟件。旨在為學術研究提供技術支持。
界面如下：
使用過程演示視頻：請見原文。

二、工具核心特性

2.1 系統兼容性

支持Windows和Mac雙平台運行無需複雜環境配置，開箱即用

2.2 數據採集機制

採用API接口協議進行數據獲取智能分頁採集，確保數據完整性請求間隔優化，符合平台規範

2.3 數據安全保障

實時增量保存機制
完善的日誌記錄
系統數據本地化存儲

三、技術架構解析

3.1 前端界面

基於tkinter框架開發GUI界面，提供直觀的操作體驗：
簡潔的輸入區域
實時的進度顯示
清晰的運行狀態提示

部份實現源碼：

# 創建主窗口
root = tk.Tk()
root.title('爬微博博主軟件v1.0 | ')
# 設置窗口大小
root.minsize(width=850, height=660)

3.2 後端處理

核心功能模塊包括：
請求模塊：使用requests庫發送HTTP請求
解析模塊：處理JSON格式響應數據

部分實現源碼：

# 發送請求
r = requests.get(url, headers=h1, params=params)
# 接收響應數據
json_data = r.json()

存儲模塊：
通過pandas進行結構化存儲

# 保存數據到DF
df = pd.DataFrame(
    {
        '博主暱稱': name_list,
        '博主id': user_id,
        '頁碼': page,
        '微博id': id_list,
        '微博bid': bid_list,
        '微博鏈接': wb_url_list,
        '發佈時間': create_time_list,
        '發佈於': region_name_list,
        '轉發數': reposts_count_list,
        '評論數': comments_count_list,
        '點贊數': like_count_list,
        '話題標籤': topic_list,
        '微博內容': text_list,
    }
)
# 保存csv文件
df.to_csv(self.result_file, mode='a+', index=False, header=header, encoding='utf_8_sig')

日誌模塊：
詳細記錄運行全過程。
部分源碼：

def get_logger(self):
    self.logger = logging.getLogger(__name__)
    # 日誌格式
    formatter = '[%(asctime)s-%(filename)s][%(funcName)s-%(lineno)d]--%(message)s'
    # 日誌級別
    self.logger.setLevel(logging.DEBUG)
    # 控制枱日誌
    sh = logging.StreamHandler()
    log_formatter = logging.Formatter(formatter, datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    # info日誌文件名
    info_file_name = time.strftime("%Y-%m-%d") + '.log'
    # 將其保存到特定目錄
    case_dir = r'./logs/'
    info_handler = TimedRotatingFileHandler(filename=case_dir + info_file_name,
                                            when='MIDNIGHT',
                                            interval=1,
                                            backupCount=7,
                                            encoding='utf-8')
    self.logger.addHandler(sh)
    sh.setFormatter(log_formatter)
    self.logger.addHandler(info_handler)
    info_handler.setFormatter(log_formatter)
    return self.logger

log文件：

四、數據規範説明

4.1 採集字段

工具採集的微博數據包含以下維度：
字段：博主暱稱,博主id,頁碼,微博id,微博bid,微博鏈接,發佈時間,發佈於,轉發數,評論數,點贊數,話題標籤,微博內容

4.2 數據格式

輸出為標準化CSV文件：UTF-8編碼確保中文兼容規範的字段命名在數據驅動決策的時代，社交媒體數據分析需求日益增長。作為一名資深開發者，我注意到研究人員常需要獲取微博公開數據進行學術分析。為此，我開發了這款專業級數據採集工具：，旨在為學術研究提供技術支持。

五、使用規範與建議

1. 合法使用：僅限學術研究用途
2. 頻率控制：建議設置合理採集間隔
3. 數據管理：妥善保存採集結果
4. 版權尊重：引用數據時註明來源

六、作者聲明

本工具為原創開發，如需瞭解更多技術細節或進行專業交流，可通過正規渠道聯繫開發者（首發公眾號：老男孩的平凡之路）。工具使用需嚴格遵守相關法律法規和平台規定。