requests库是python爬虫中最常见的库，与内置的urllib库相比，它更加简洁高效，是每一个接触爬虫者都务必要掌握的基础；但它也是有缺点的，就是不支持异步操作，虽然可以通过多线程来解决，但当需要发送大量请求时，创建大量的线程会浪费过多的资源；此时出现了一个新的库aiohttp，它是支持异步操作的，可以在一个线程中，通过异步多任务来实现快速发送请求，提高效率。这次，我基于这两个库，做一个高效的微博关键词爬虫，源码在文章的末尾。

　　首先，我是从微博的移动端地址入手，发现它是ajsx请求，请求参数中，除页码外，其他都是常量，所以要实现多页请求，直接将页码当作参数发送即可。但是页面返回的json数据并没有直接标明总页数，所以需要自己计算。进一步分析，发现数据中包含了微博的总条数和每一页的条数，这就是突破口，对它进行简单的运算就可以拿到总页码。此处只需要发送一次请求，就可以获取到信息，所以这里采用的是requests。

def get_page():
    """
    先用requests构造请求，解析出关键词搜索出来的微博总页数
    :return: 返回每次请求需要的data参数
    """
    data_list = []
    data = {
        'containerid': '100103type=1&q={}'.format(kw),
        'page_type': 'searchall'}
    resp = requests.get(url=url, headers=headers, params=data)
    total_page = resp.json()['data']['cardlistInfo']['total']  # 微博总数
    # 一页有10条微博，用总数对10整除，余数为0则页码为总数/10，余数不为0则页码为（总数/10）+1
    if total_page % 10 == 0:
        page_num = int(total_page / 10)
    else:
        page_num = int(total_page / 10) + 1
    # 页码为1，data为当前data，页码不为1，通过for循环构建每一页的data参数
    if page_num == 1:
        data_list.append(data)
        return data_list
    else:
        for i in range(1, page_num + 1):
            data['page'] = i
            data_list.append(copy.deepcopy(data))
        return data_list

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