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?? 爬蟲分析CSDN大佬之間關系，堪比娛樂圈 ??

Michael_Ding / 474人閱讀

? 作者主頁：不吃西紅柿

? 簡介：CSDN博客專家?、信息技術智庫公號作者?簡歷模板、PPT模板、技術資料盡管【關注】私聊我。歷史文章目錄：https://t.1yb.co/zHJo

? 歡迎點贊 ? 收藏 ?留言 ? 如有錯誤敬請指正！

本文重點：

1、爬蟲獲取csdn大佬之間的關系

2、可視化分析曖昧關系，復雜堪比娛樂圈

大佬簡介

? Java李楊勇：一個性感的計算機專業畢業的3年java開發者。

? 沉默王二：CSDN 頭牌博主，Java 領域優質創作者，2019、2020 兩屆博客之星 Top5?。

? 擦姐yyds：現象級專欄 《Python 爬蟲 100 例》作者、《滾雪球學 Python 專欄》原創者。

? 濤歌依舊：濤哥不知何許人也，亦不詳其姓字。閑靜少言，不慕榮利。好讀書，求甚解。

? Lucifer三思而后行：靈感來源于生活，故而熱愛生活～

? 曲鳥：python領域新星創作者。

? 孤寒者：深入淺出的講解Python基礎知識&爬蟲初階及進階&主流Web框架（Django等）

? 肥學大師：目前還是學生喜歡分享從每個項目得到的技術和趣聞類的文章。

不甚枚舉......

目錄

效果展示（動圖不會錄屏，只能截圖了）

第一步：獲取api

第二步：爬蟲獲取關注名單

第三步：python數據可視化

第四步：main函數啟動

效果展示（動圖不會錄屏，只能截圖了）

我們尤其可以看到：

這個「不吃西紅柿」竟然關注了所有人，簡直是朵交際花，不僅文章寫得好，還愛交朋友！ 據說，他最近有評論必回關? ?

第一步：獲取api

C站的關注api：

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

需要傳入兩個參數：頁數、用戶id

%(p,Username)

第二步：爬蟲獲取關注名單

還是經典的爬蟲包： 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數據可視化

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

第四步：main函數啟動

if __name__ == "__main__":    nodes,links = [],[]    blog = {        "weixin_39032019": "不吃西紅柿",        "Mancuojie":"Mancuojie",        "weixin_39709134": "Java李楊勇",        "zhongguomao": "SAP劍客",        "qing_gee": "沉默王二",        "hihell": "擦姐yyds",        "stpeace": "濤歌依舊",        "jacke121": "AI視覺網奇",        "weixin_40400177": "DrogoZhang",        "m0_50546016": "Lucifer三思而后行",        "momoda118": "曲鳥大師",        "qq_44907926": "孤寒大佬",        "jiahuiandxuehui": "肥學大師",            }    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「爬蟲」和「數據可視化」小課堂，就到這里了，我是西紅柿?，我們下期再見~

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（優質好文持續更新中……）?

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