python每隔1个小时执行一次方法_绝了！Python定时爬取微博热搜并展示动态图

作者：叶庭云

来源：凹凸数据

本文介绍了可以实现定时执行任务的schedule模块，利用它实现定时爬取微博热搜数据，保存到CSV文件里。

讲解pyehcarts绘制基本时间轮播图，最后利用pyehcarts实现数据的动态图可视化。

以下开始干货实战之旅 ↓

schedule模块定时执行任务

python中有一个轻量级的定时任务调度的库：schedule。他可以完成每分钟，每小时，每天，周几，特定日期的定时任务。因此十分方便我们执行一些轻量级的定时任务。

# 安装
pip install schedule -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

import schedule
import time
 
def run():
    print("I'm doing something...")
 
schedule.every(10).minutes.do(run)    # 每隔十分钟执行一次任务
schedule.every().hour.do(run)         # 每隔一小时执行一次任务
schedule.every().day.at("10:30").do(run)  # 每天的10:30执行一次任务
schedule.every().monday.do(run)  # 每周一的这个时候执行一次任务
schedule.every().wednesday.at("13:15").do(run) # 每周三13:15执行一次任务
 
while True:
    schedule.run_pending()  # run_pending：运行所有可以运行的任务

爬取微博热搜数据

这样的网页结构可以用 pd.read_html() 方法来爬取数据

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@File    ：微博热搜榜.py
@Author  ：叶庭云
@Date    ：2020/9/18 15:01
"""
import schedule
import pandas as pd
from datetime import datetime
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
count = 0


def get_content():
    global count   # 全局变量count
    print('----------- 正在爬取数据 -------------')
    url = 'https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot&sudaref=s.weibo.com&display=0&retcode=6102'
    df = pd.read_html(url)[0][1:11][['序号', '关键词']]   # 获取热搜前10
    time_ = datetime.now().strftime("%Y/%m/%d %H:%M")     # 获取当前时间
    df['序号'] = df['序号'].apply(int)
    df['热度'] = df['关键词'].str.split('  ', expand=True)[1]
    df['关键词'] = df['关键词'].str.split('  ', expand=True)[0]
    df['时间'] = [time_] * len(df['序号'])
    if count == 0:
        df.to_csv('datas.csv', mode='a+', index=False)
        count += 1
    else:
        df.to_csv('datas.csv', mode='a+', index=False, header=False)


# 定时爬虫
schedule.every(1).minutes.do(get_content)

while True:
    schedule.run_pending()

微博热搜一般是1分钟更新一次，所以再给代码加个定时器即可。让程序跑一会儿，微博热搜变动数据就保存到了CSV文件里。

pyehcarts动态图可视化

基本时间轮播图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import CurrentConfig, ThemeType

CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'
tl = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
for i in range(2015, 2020):
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis("商家A", Faker.values())
        .add_yaxis("商家B", Faker.values())
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("商店{}年商品销售额".format(i)))
    )
    tl.add(bar, "{}年".format(i))
tl.render("timeline_multi_axis.html")

运行效果如下：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig


CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'
tl = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
for i in range(2015, 2020):
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis("商家A", Faker.values(), label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
        .add_yaxis("商家B", Faker.values(), label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
        .reversal_axis()
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts("Timeline-Bar-Reversal (时间: {} 年)".format(i))
        )
    )
    tl.add(bar, "{}年".format(i))
tl.render("timeline_bar_reversal.html")

运行效果如下：

微博热搜动态图

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Timeline, Grid
from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig

CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'
df = pd.read_csv('datas.csv')
# print(df.info())
t = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.MACARONS))  # 定制主题
for i in range(34):
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(list(df['关键词'][i*10: i*10+10][::-1]))         # x轴数据
        .add_yaxis('热度', list(df['热度'][i*10: i*10+10][::-1]))   # y轴数据
        .reversal_axis()     # 翻转
        .set_global_opts(    # 全局配置项
            title_opts=opts.TitleOpts(  # 标题配置项
                title=f"{list(df['时间'])[i*10]}",
                pos_right="5%", pos_bottom="15%",
                title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
                    font_family='KaiTi', font_size=24, color='#FF1493'
                )
            ),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(   # x轴配置项
                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
            ),
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(   # y轴配置项
                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
                axislabel_opts=opts.LabelOpts(color='#DC143C')
            )
        )
        .set_series_opts(    # 系列配置项
            label_opts=opts.LabelOpts(  # 标签配置
                position="right", color='#9400D3')
        )
    )
    grid = (
        Grid()
            .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="24%"))
    )
    t.add(grid, "")
    t.add_schema(
        play_interval=100,          # 轮播速度
        is_timeline_show=False,     # 是否显示 timeline 组件
        is_auto_play=True,          # 是否自动播放
    )

t.render('时间轮播图.html')

运行结果如下：

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对了，

本文的数据或源码可以网页打开下方链接下载 ↓

https://alltodata.cowtransfer.com/s/53ee73a6c16b4c

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