Scrapy学习（四）爬取微博数据

LiveVideoStack 发布于2019-07-25 11:29 / 1871人阅读

摘要：爬虫目标是获取用户的微博数关注数粉丝数。创建数据这部分我只需要个人信息，微博数，关注数分数数这些基本信息就行。

前言

Scrapy学习（三）爬取豆瓣图书信息

接上篇之后。这次来爬取需要登录才能访问的微博。
爬虫目标是获取用户的微博数、关注数、粉丝数。为建立用户关系图(尚未实现)做数据储备

准备

安装第三方库requests和pymongo

安装MongoDB

创建一个weibo爬虫项目

如何创建Scrapy项目之前文章都已经提到了，直接进入主题。

创建Items

Item数据这部分我只需要个人信息，微博数，关注数、分数数这些基本信息就行。

class ProfileItem(Item):
    """
    账号的微博数、关注数、粉丝数及详情
    """
    _id = Field()
    nick_name = Field()
    profile_pic = Field()
    tweet_stats = Field()
    following_stats = Field()
    follower_stats = Field()
    sex = Field()
    location = Field()
    birthday = Field()
    bio = Field()
    
class FollowingItem(Item):
    """
    关注的微博账号
    """
    _id = Field()
    relationship = Field()

class FollowedItem(Item):
    """
    粉丝的微博账号
    """
    _id = Field()
    relationship = Field()

编写Spider

为了方便爬虫，我们选择登陆的入口是手机版的微博http://weibo.cn/。

其中微博的uid可以通过访问用户资料页或者从关注的href属性中获取

class WeiboSpiderSpider(scrapy.Spider):
    name = "weibo_spider"
    allowed_domains = ["weibo.cn"]
    url = "http://weibo.cn/"
    start_urls = ["2634877355",...] # 爬取入口微博ID
    task_set = set(start_urls) # 待爬取集合
    tasked_set = set() # 已爬取集合
    ...   
    
    def start_requests(self):
        while len(self.task_set) > 0 :
            _id = self.task_set.pop()
            if _id in self.tasked_set:
                raise CloseSpider(reason="已存在该数据 %s "% (_id) )
            self.tasked_set.add(_id)
            info_url = self.url + _id
            info_item = ProfileItem()
            following_url = info_url + "/follow"
            following_item = FollowingItem()
            following_item["_id"] = _id
            following_item["relationship"] = []
            follower_url = info_url + "/fans"
            follower_item = FollowedItem()
            follower_item["_id"] = _id
            follower_item["relationship"] = []
            yield scrapy.Request(info_url, meta={"item":info_item}, callback=self.account_parse)
            yield scrapy.Request(following_url, meta={"item":following_item}, callback=self.relationship_parse)
            yield scrapy.Request(follower_url, meta={"item":follower_item}, callback=self.relationship_parse)

    def account_parse(self, response):
        item = response.meta["item"]
        sel = scrapy.Selector(response)
        profile_url = sel.xpath("//div[@class="ut"]/a/@href").extract()[1]
        counts = sel.xpath("//div[@class="u"]/div[@class="tip2"]").extract_first()
        item["_id"] = re.findall(u"^/(d+)/info",profile_url)[0]
        item["tweet_stats"] = re.findall(u"微博[(d+)]", counts)[0]
        item["following_stats"] = re.findall(u"关注[(d+)]", counts)[0]
        item["follower_stats"] = re.findall(u"粉丝[(d+)]", counts)[0]
        if int(item["tweet_stats"]) < 4500 and int(item["following_stats"]) > 1000 and int(item["follower_stats"]) < 500:
            raise CloseSpider("僵尸粉")
        yield scrapy.Request("http://weibo.cn"+profile_url, meta={"item": item},callback=self.profile_parse)

    def profile_parse(self,response):
        item = response.meta["item"]
        sel = scrapy.Selector(response)
        info = sel.xpath("//div[@class="tip"]/following-sibling::div[@class="c"]").extract_first()
        item["profile_pic"] = sel.xpath("//div[@class="c"]/img/@src").extract_first()
        item["nick_name"] = re.findall(u"昵称:(.*?)
",info)[0]
        item["sex"] = re.findall(u"性别:(.*?)
",info) and re.findall(u"性别:(.*?)
",info)[0] or ""
        item["location"] = re.findall(u"地区:(.*?)
",info) and re.findall(u"地区:(.*?)
",info)[0] or ""
        item["birthday"] = re.findall(u"生日:(.*?)
",info) and re.findall(u"生日:(.*?)
",info)[0] or ""
        item["bio"] = re.findall(u"简介:(.*?)
",info) and re.findall(u"简介:(.*?)
",info)[0] or ""
        yield item

    def relationship_parse(self, response):
        item = response.meta["item"]
        sel = scrapy.Selector(response)
        uids = sel.xpath("//table/tr/td[last()]/a[last()]/@href").extract()
        new_uids = []
        for uid in uids:
            if "uid" in uid:
                new_uids.append(re.findall("uid=(d+)&",uid)[0])
            else:
                try:
                    new_uids.append(re.findall("/(d+)", uid)[0])
                except:
                    print("--------",uid)
                    pass
        item["relationship"].extend(new_uids)
        for i in new_uids:
            if i not in self.tasked_set:
                self.task_set.add(i)
        next_page = sel.xpath("//*[@id="pagelist"]/form/div/a[text()="下页"]/@href").extract_first()
        if next_page:
            yield scrapy.Request("http://weibo.cn"+next_page, meta={"item": item},callback=self.relationship_parse)
        else:
            yield item

代码中值得注意的地方有几个。

start_url

这里我们填写的是微博的uid，有的用户有自定义域名（如上图），要访问后才能得到真正的uid
start_url 填写的初始种子数要在10个以上。这是为了确保后面我们爬取到的新的种子能够加入到待爬取的队列中。10个以上的规定是从Scrapy文档中查得的

REACTOR_THREADPOOL_MAXSIZE

Default: 10
线程数是Twisted线程池的默认大小(The maximum limit for Twisted Reactor thread pool size.)

CloseSpider

当遇到不需要的继续爬取的连接时(如已经爬取过的链接，定义的僵尸粉链接等等)，就可以用CloseSpider关闭当前爬虫线程

编写middlewares

class CookiesMiddleware(object):
    """ 换Cookie """

    def process_request(self, request, spider):
        cookie = random.choice(cookies)
        request.cookies = cookie

编写cookie的获取方法

这里我原本是想用手机版的微博去模拟登陆的，奈何验证码是在是太难搞了。所以我直接用网上有人编写好的登陆网页版微博的代码SinaSpider 这位写的很好，有兴趣的可以去看看。其中还有另一位写了模拟登陆（带验证码）经测试可用。只不过我还没想好怎么嵌入到我的项目中。

# encoding=utf-8
import json
import base64
import requests

myWeiBo = [
    {"no": "xx@sina.com", "psw": "xx"},
    {"no": "xx@qq.com", "psw": "xx"},
]


def getCookies(weibo):
    """ 获取Cookies """
    cookies = []
    loginURL = r"https://login.sina.com.cn/sso/login.php?client=ssologin.js(v1.4.15)"
    for elem in weibo:
        account = elem["no"]
        password = elem["psw"]
        username = base64.b64encode(account.encode("utf-8")).decode("utf-8")
        postData = {
            "entry": "sso",
            "gateway": "1",
            "from": "null",
            "savestate": "30",
            "useticket": "0",
            "pagerefer": "",
            "vsnf": "1",
            "su": username,
            "service": "sso",
            "sp": password,
            "sr": "1440*900",
            "encoding": "UTF-8",
            "cdult": "3",
            "domain": "sina.com.cn",
            "prelt": "0",
            "returntype": "TEXT",
        }
        session = requests.Session()
        r = session.post(loginURL, data=postData)
        jsonStr = r.content.decode("gbk")
        info = json.loads(jsonStr)
        if info["retcode"] == "0":
            print("Get Cookie Success!( Account:%s )" % account)
            cookie = session.cookies.get_dict()
            cookies.append(cookie)
        else:
            print("Failed!( Reason:%s )" % info["reason"].encode("utf-8"))
    return cookies

cookies = getCookies(myWeiBo)

登陆-反爬虫的这部分应该是整个项目中最难的地方了。~~好多地方我都还不太懂。以后有空在研究~~

编写pipelines

这边只需要主要什么类型的Item存到那张表里就行了

class MongoDBPipeline(object):
    def __init__(self):
        connection = MongoClient(
            host=settings["MONGODB_SERVER"],
            port=settings["MONGODB_PORT"]
        )
        db = connection[settings["MONGODB_DB"]]
        self.info = db[settings["INFO"]]
        self.following = db[settings["FOLLOWING"]]
        self.followed = db[settings["FOLLOWED"]]

    def process_item(self, item, spider):

        if isinstance(item, ProfileItem):
            self.info.insert(dict(item))
        elif isinstance(item, FollowingItem):
            self.following.insert(dict(item))
        elif isinstance(item, FollowedItem):
            self.followed.insert(dict(item))
        log.msg("Weibo  added to MongoDB database!",
                level=log.DEBUG, spider=spider)
        return item

运行一下程序，就能看到MongoDB中有了我们要的数据了

总结

settings中的DOWNLOAD_DELAY设置5才能防止被微博BAN掉

尝试在利用cookies登陆失败时使用模拟登陆，但是效果很不理想

尝试用代理IP池反爬虫，但是尝试失败~~主要是不太会~~

未来将利用D3.js将爬到的数据绘制出来(~~或许吧~~)

项目地址：weibo_spider

云服务器 GPU云服务器微博?爬取数据 scrapy爬取实例深度学习四五四青年学习主机

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/38433.html

python数据分析微博热门

摘要：前者对中文进行分词后者图形化展示词语的出现频率。众所周知，中文系的语言处理恐怕是最难的自然语言处理的语种。研究中文自然语言处理将是一个长久而大的工程，对于分析数据我们不是要研究自然语言处理接上篇，这一篇将从技术层面讲讲是如何实现的。阅读本文您将会了解如何用python爬取微博的评论以及如何用python word_cloud库进行数据可视化。上一篇:程序员代码下的许豪杰准备工作 ...

firim 2019-07-31 10:11 评论0 收藏0
首次公开，整理12年积累的博客收藏夹，零距离展示《收藏夹吃灰》系列博客

摘要：时间永远都过得那么快，一晃从年注册，到现在已经过去了年那些被我藏在收藏夹吃灰的文章，已经太多了，是时候把他们整理一下了。那是因为收藏夹太乱，橡皮擦给设置私密了，不收拾不好看呀。 ...

Harriet666 2021-09-10 10:51 评论0 收藏0
围观微博网友发起的美胸比赛学习爬取微博评论内容

摘要：于是去网上搜一下，搜索结果都是前两年爬取微博的方法，那时候还是用以格式传递，现在明显已经不是。其他的属性是一些微博的标题发送时间内容点赞数评论数转发数和博主相关信息等。网友：看看胸女：滚网友：美胸比赛女：[图片消息] 继上次知乎话题拥有一副好身材是怎样的体验？解析了知乎回答内容之后，这次我们来解析一下微博内容，以微博网友发起的美胸大赛为例： https://m.wei...

cnio 2019-07-31 11:28 评论0 收藏0
利用新浪API实现数据的抓取微博数据爬取微博爬虫

摘要：本人长期出售超大量微博数据旅游网站评论数据，并提供各种指定数据爬取服务，。如果用户传入伪造的，则新浪微博会返回一个错误。 PS:(本人长期出售超大量微博数据、旅游网站评论数据，并提供各种指定数据爬取服务，Message to YuboonaZhang@Yahoo.com。由于微博接口更新后限制增大，这个代码已经不能用来爬数据了。如果只是为了收集数据可以咨询我的邮箱，如果是为了学习爬虫，...

liuyix 2019-07-30 15:12 评论0 收藏0