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13.13-Scrapy爬取新浪微博
前面讲解了 Scrapy 中各个模块基本使用方法以及代理池、Cookies 池。接下来我们以一个反爬比较强的网站新浪微博为例,来实现一下 Scrapy 的大规模爬取。

1. 本节目标

本次爬取的目标是新浪微博用户的公开基本信息,如用户昵称、头像、用户的关注、粉丝列表以及发布的微博等,这些信息抓取之后保存至 MongoDB。

2. 准备工作

请确保前文所讲的代理池、Cookies 池已经实现并可以正常运行,安装 Scrapy、PyMongo 库,如没有安装可以参考前文内容。

3. 爬取思路

首先我们要实现用户的大规模爬取。这里采用的爬取方式是,以微博的几个大 V 为起始点,爬取他们各自的粉丝和关注列表,然后获取粉丝和关注列表的粉丝和关注列表,以此类推,这样下去就可以实现递归爬取。如果一个用户与其他用户有社交网络上的关联,那他们的信息就会被爬虫抓取到,这样我们就可以做到对所有用户的爬取。通过这种方式,我们可以得到用户的唯一 ID,再根据 ID 获取每个用户发布的微博即可。

4. 爬取分析

图 13-32 个人详情页面
我们在页面最上方可以看到她的关注和粉丝数量。我们点击关注,进入到她的关注列表,如图 13-33 所示。
图 13-33 关注列表
我们打开开发者工具,切换到 XHR 过滤器,一直下拉关注列表,即可看到下方会出现很多 Ajax 请求,这些请求就是获取关注列表的 Ajax 请求,如图 13-34 所示。
图 13-37 请求列表
图 13-35 请求详情
图 13-36 响应结果
请求类型是 GET 类型,返回结果是 JSON 格式,我们将其展开之后即可看到其关注的用户的基本信息。接下来我们只需要构造这个请求的参数。此链接一共有 7 个参数,如图 13-37 所示。
图 13-37 参数信息
其中最主要的参数就是 containerid 和 page。有了这两个参数,我们同样可以获取请求结果。我们可以将接口精简为:https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=231051-_followers-_1916655407&page=2,这里的 containerid 的前半部分是固定的,后半部分是用户的 id。所以这里参数就可以构造出来了,只需要修改 containerid 最后的 id 和 page 参数即可获取分页形式的关注列表信息。
利用同样的方法,我们也可以分析用户详情的 Ajax 链接、用户微博列表的 Ajax 链接,如下所示:
1
# 用户详情 API
2
user_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid={uid}&type=uid&value={uid}&containerid=100505{uid}'
3
# 关注列表 API
4
follow_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=231051_-_followers_-_{uid}&page={page}'
5
# 粉丝列表 API
6
fan_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=231051_-_fans_-_{uid}&page={page}'
7
# 微博列表 API
8
weibo_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid={uid}&type=uid&page={page}&containerid=107603{uid}'
Copied!
此处的 uid 和 page 分别代表用户 ID 和分页页码。
注意,这个 API 可能随着时间的变化或者微博的改版而变化,以实测为准。
我们从几个大 V 开始抓取,抓取他们的粉丝、关注列表、微博信息,然后递归抓取他们的粉丝和关注列表的粉丝、关注列表、微博信息,递归抓取,最后保存微博用户的基本信息、关注和粉丝列表、发布的微博。
我们选择 MongoDB 作为存储的数据库,可以更方便地存储用户的粉丝和关注列表。

5. 新建项目

接下来,我们用 Scrapy 来实现这个抓取过程。首先创建一个项目,命令如下所示:
1
scrapy startproject weibo
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进入项目中,新建一个 Spider,名为 weibocn,命令如下所示:
1
scrapy genspider weibocn m.weibo.cn
Copied!
我们首先修改 Spider,配置各个 Ajax 的 URL,选取几个大 V,将他们的 ID 赋值成一个列表,实现 start_requests() 方法,也就是依次抓取各个大 V 的个人详情,然后用 parse_user() 进行解析,如下所示:
1
from scrapy import Request, Spider
2
3
class WeiboSpider(Spider):
4
name = 'weibocn'
5
allowed_domains = ['m.weibo.cn']
6
user_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid={uid}&type=uid&value={uid}&containerid=100505{uid}'
7
follow_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=231051_-_followers_-_{uid}&page={page}'
8
fan_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=231051_-_fans_-_{uid}&page={page}'
9
weibo_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid={uid}&type=uid&page={page}&containerid=107603{uid}'
10
start_users = ['3217179555', '1742566624', '2282991915', '1288739185', '3952070245', '5878659096']
11
12
def start_requests(self):
13
for uid in self.start_users:
14
yield Request(self.user_url.format(uid=uid), callback=self.parse_user)
15
16
def parse_user(self, response):
17
self.logger.debug(response)
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6. 创建 Item

接下来,我们解析用户的基本信息并生成 Item。这里我们先定义几个 Item,如用户、用户关系、微博的 Item,如下所示:
1
from scrapy import Item, Field
2
3
class UserItem(Item):
4
collection = 'users'
5
id = Field()
6
name = Field()
7
avatar = Field()
8
cover = Field()
9
gender = Field()
10
description = Field()
11
fans_count = Field()
12
follows_count = Field()
13
weibos_count = Field()
14
verified = Field()
15
verified_reason = Field()
16
verified_type = Field()
17
follows = Field()
18
fans = Field()
19
crawled_at = Field()
20
21
class UserRelationItem(Item):
22
collection = 'users'
23
id = Field()
24
follows = Field()
25
fans = Field()
26
27
class WeiboItem(Item):
28
collection = 'weibos'
29
id = Field()
30
attitudes_count = Field()
31
comments_count = Field()
32
reposts_count = Field()
33
picture = Field()
34
pictures = Field()
35
source = Field()
36
text = Field()
37
raw_text = Field()
38
thumbnail = Field()
39
user = Field()
40
created_at = Field()
41
crawled_at = Field()
Copied!
这里定义了 collection 字段,指明保存的 Collection 的名称。用户的关注和粉丝列表直接定义为一个单独的 UserRelationItem,其中 id 就是用户的 ID,follows 就是用户关注列表,fans 是粉丝列表,但这并不意味着我们会将关注和粉丝列表存到一个单独的 Collection 里。后面我们会用 Pipeline 对各个 Item 进行处理、合并存储到用户的 Collection 里,因此 Item 和 Collection 并不一定是完全对应的。

7. 提取数据

我们开始解析用户的基本信息,实现 parse_user() 方法,如下所示:
1
def parse_user(self, response):
2
"""
3
解析用户信息
4
:param response: Response 对象
5
"""
6
result = json.loads(response.text)
7
if result.get('userInfo'):
8
user_info = result.get('userInfo')
9
user_item = UserItem()
10
field_map = {
11
'id': 'id', 'name': 'screen_name', 'avatar': 'profile_image_url', 'cover': 'cover_image_phone',
12
'gender': 'gender', 'description': 'description', 'fans_count': 'followers_count',
13
'follows_count': 'follow_count', 'weibos_count': 'statuses_count', 'verified': 'verified',
14
'verified_reason': 'verified_reason', 'verified_type': 'verified_type'
15
}
16
for field, attr in field_map.items():
17
user_item[field] = user_info.get(attr)
18
yield user_item
19
# 关注
20
uid = user_info.get('id')
21
yield Request(self.follow_url.format(uid=uid, page=1), callback=self.parse_follows,
22
meta={'page': 1, 'uid': uid})
23
# 粉丝
24
yield Request(self.fan_url.format(uid=uid, page=1), callback=self.parse_fans,
25
meta={'page': 1, 'uid': uid})
26
# 微博
27
yield Request(self.weibo_url.format(uid=uid, page=1), callback=self.parse_weibos,
28
meta={'page': 1, 'uid': uid})
Copied!
在这里我们一共完成了两个操作。
    解析 JSON 提取用户信息并生成 UserItem 返回。我们并没有采用常规的逐个赋值的方法,而是定义了一个字段映射关系。我们定义的字段名称可能和 JSON 中用户的字段名称不同,所以在这里定义成一个字典,然后遍历字典的每个字段实现逐个字段的赋值。
    构造用户的关注、粉丝、微博的第一页的链接,并生成 Request,这里需要的参数只有用户的 ID。另外,初始分页页码直接设置为 1 即可。
接下来,我们还需要保存用户的关注和粉丝列表。以关注列表为例,其解析方法为 parse_follows(),实现如下所示:
1
def parse_follows(self, response):
2
"""
3
解析用户关注
4
:param response: Response 对象
5
"""
6
result = json.loads(response.text)
7
if result.get('ok') and result.get('cards') and len(result.get('cards')) and result.get('cards')[-1].get('card_group'):
8
# 解析用户
9
follows = result.get('cards')[-1].get('card_group')
10
for follow in follows:
11
if follow.get('user'):
12
uid = follow.get('user').get('id')
13
yield Request(self.user_url.format(uid=uid), callback=self.parse_user)
14
# 关注列表
15
uid = response.meta.get('uid')
16
user_relation_item = UserRelationItem()
17
follows = [{'id': follow.get('user').get('id'), 'name': follow.get('user').get('screen_name')} for follow in
18
follows]
19
user_relation_item['id'] = uid
20
user_relation_item['follows'] = follows
21
user_relation_item['fans'] = []
22
yield user_relation_item
23
# 下一页关注
24
page = response.meta.get('page') + 1
25
yield Request(self.follow_url.format(uid=uid, page=page),
26
callback=self.parse_follows, meta={'page': page, 'uid': uid})
Copied!
那么在这个方法里面我们做了如下三件事。
    解析关注列表中的每个用户信息并发起新的解析请求。我们首先解析关注列表的信息,得到用户的 ID,然后再利用 user_url 构造访问用户详情的 Request,回调就是刚才所定义的 parse_user() 方法。
    提取用户关注列表内的关键信息并生成 UserRelationItem。id 字段直接设置成用户的 ID,JSON 返回数据中的用户信息有很多冗余字段。在这里我们只提取了关注用户的 ID 和用户名,然后把它们赋值给 follows 字段,fans 字段设置成空列表。这样我们就建立了一个存有用户 ID 和用户部分关注列表的 UserRelationItem,之后合并且保存具有同一个 ID 的 UserRelationItem 的关注和粉丝列表。
    提取下一页关注。只需要将此请求的分页页码加 1 即可。分页页码通过 Request 的 meta 属性进行传递,Response 的 meta 来接收。这样我们构造并返回下一页的关注列表的 Request。
抓取粉丝列表的原理和抓取关注列表原理相同,在此不再赘述。
接下来我们还差一个方法的实现,即 parse_weibos(),它用来抓取用户的微博信息,实现如下所示:
1
def parse_weibos(self, response):
2
"""
3
解析微博列表
4
:param response: Response 对象
5
"""
6
result = json.loads(response.text)
7
if result.get('ok') and result.get('cards'):
8
weibos = result.get('cards')
9
for weibo in weibos:
10
mblog = weibo.get('mblog')
11
if mblog:
12
weibo_item = WeiboItem()
13
field_map = {
14
'id': 'id', 'attitudes_count': 'attitudes_count', 'comments_count': 'comments_count', 'created_at': 'created_at',
15
'reposts_count': 'reposts_count', 'picture': 'original_pic', 'pictures': 'pics',
16
'source': 'source', 'text': 'text', 'raw_text': 'raw_text', 'thumbnail': 'thumbnail_pic'
17
}
18
for field, attr in field_map.items():
19
weibo_item[field] = mblog.get(attr)
20
weibo_item['user'] = response.meta.get('uid')
21
yield weibo_item
22
# 下一页微博
23
uid = response.meta.get('uid')
24
page = response.meta.get('page') + 1
25
yield Request(self.weibo_url.format(uid=uid, page=page), callback=self.parse_weibos,
26
meta={'uid': uid, 'page': page})
Copied!
这里 parse_weibos() 方法完成了两件事。
    提取用户的微博信息,并生成 WeiboItem。这里同样建立了一个字段映射表,实现批量字段赋值。
    提取下一页的微博列表。这里同样需要传入用户 ID 和分页页码。
到目前为止,微博的 Spider 已经完成。后面还需要对数据进行数据清洗存储,以及对接代理池、Cookies 池来防止反爬虫。

8. 数据清洗

有些微博的时间可能不是标准的时间,比如它可能显示为刚刚、几分钟前、几小时前、昨天等。这里我们需要统一转化这些时间,实现一个 parse_time() 方法,如下所示:
1
def parse_time(self, date):
2
if re.match(' 刚刚 ', date):
3
date = time.strftime('% Y-% m-% d % H:% M', time.localtime(time.time()))
4
if re.match('\d + 分钟前 ', date):
5
minute = re.match('(\d+)', date).group(1)
6
date = time.strftime('% Y-% m-% d % H:% M', time.localtime(time.time() - float(minute) * 60))
7
if re.match('\d + 小时前 ', date):
8
hour = re.match('(\d+)', date).group(1)
9
date = time.strftime('% Y-% m-% d % H:% M', time.localtime(time.time() - float(hour) * 60 * 60))
10
if re.match(' 昨天.*', date):
11
date = re.match(' 昨天 (.*)', date).group(1).strip()
12
date = time.strftime('% Y-% m-% d', time.localtime() - 24 * 60 * 60) + ' ' + date
13
if re.match('\d{2}-\d{2}', date):
14
date = time.strftime('% Y-', time.localtime()) + date + ' 00:00'
15
return date
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我们用正则来提取一些关键数字,用 time 库来实现标准时间的转换。
以 X 分钟前的处理为例,爬取的时间会赋值为 created_at 字段。我们首先用正则匹配这个时间,表达式写作 \d + 分钟前,如果提取到的时间符合这个表达式,那么就提取出其中的数字,这样就可以获取分钟数了。接下来使用 time 模块的 strftime() 方法,第一个参数传入要转换的时间格式,第二个参数就是时间戳。这里我们用当前的时间戳减去此分钟数乘以 60 就是当时的时间戳,这样我们就可以得到格式化后的正确时间了。
然后 Pipeline 可以实现如下处理:
1
class WeiboPipeline():
2
def process_item(self, item, spider):
3
if isinstance(item, WeiboItem):
4
if item.get('created_at'):
5
item['created_at'] = item['created_at'].strip()
6
item['created_at'] = self.parse_time(item.get('created_at'))
Copied!
我们在 Spider 里没有对 crawled_at 字段赋值,它代表爬取时间,我们可以统一将其赋值为当前时间,实现如下所示:
1
class TimePipeline():
2
def process_item(self, item, spider):
3
if isinstance(item, UserItem) or isinstance(item, WeiboItem):
4
now = time.strftime('% Y-% m-% d % H:% M', time.localtime())
5
item['crawled_at'] = now
6
return item
Copied!
这里我们判断了 item 如果是 UserItem 或 WeiboItem 类型,那么就给它的 crawled_at 字段赋值为当前时间。
通过上面的两个 Pipeline,我们便完成了数据清洗工作,这里主要是时间的转换。

9. 数据存储

数据清洗完毕之后,我们就要将数据保存到 MongoDB 数据库。我们在这里实现 MongoPipeline 类,如下所示:
1
import pymongo
2
3
class MongoPipeline(object):
4
def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
5
self.mongo_uri = mongo_uri
6
self.mongo_db = mongo_db
7
8
@classmethod
9
def from_crawler(cls, crawler):
10
return cls(mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'), mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE')
11
)
12
13
def open_spider(self, spider):
14
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
15
self.db = self.client[self.mongo_db]
16
self.db[UserItem.collection].create_index([('id', pymongo.ASCENDING)])
17
self.db[WeiboItem.collection].create_index([('id', pymongo.ASCENDING)])
18
19
def close_spider(self, spider):
20
self.client.close()
21
22
def process_item(self, item, spider):
23
if isinstance(item, UserItem) or isinstance(item, WeiboItem):
24
self.db[item.collection].update({'id': item.get('id')}, {'$set': item}, True)
25
if isinstance(item, UserRelationItem):
26
self.db[item.collection].update({'id': item.get('id')},
27
{'$addToSet':
28
{'follows': {'$each': item['follows']},
29
'fans': {'$each': item['fans']}
30
}
31
}, True)
32
return item
Copied!
当前的 MongoPipeline 和前面我们所写的有所不同,主要有以下几点。
    在 open_spider() 方法里面添加了 Collection 的索引,在这里为两个 Item 都做了索引,索引的字段是 id,由于我们这次是大规模爬取,同时在爬取过程中涉及到数据的更新问题,所以我们为每个 Collection 建立了索引,建立了索引之后可以大大提高检索效率。
    在 process_item() 方法里存储使用的是 update() 方法,第一个参数是查询条件,第二个参数是爬取的 Item,这里我们使用了 $set 操作符,这样我们如果爬取到了重复的数据即可对数据进行更新,同时不会删除已存在的字段,如果这里不加 $set 操作符,那么会直接进行 item 替换,这样可能会导致已存在的字段如关注和粉丝列表清空,所以这里必须要加上 $set 操作符。第三个参数我们设置为了 True,这个参数起到的作用是如果数据不存在,则插入数据。这样我们就可以做到数据存在即更新、数据不存在即插入,这样就达到了去重的效果。
    对于用户的关注和粉丝列表,我们在这里使用了一个新的操作符,叫做 $addToSet,这个操作符可以向列表类型的字段插入数据同时去重,接下来它的值就是需要操作的字段名称,我们在这里又利用了 $each 操作符对需要插入的列表数据进行了遍历,这样就可以逐条插入用户的关注或粉丝数据到指定的字段了,关于该操作更多的解释可以参考 MongoDB 的官方文档,链接为:https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/update/addToSet/

10. Cookies 池对接

新浪微博的反爬能力非常强,我们需要做一些防范反爬虫的措施才可以顺利完成数据爬取。
如果没有登录而直接请求微博的 API 接口,这非常容易导致 403 状态码。这个情况我们在 10.2 节也提过。所以在这里我们实现一个 Middleware,为每个 Request 添加随机的 Cookies。
我们先开启 Cookies 池,使 API 模块正常运行。例如在本地运行 5000 端口,访问:http://localhost:5000/weibo/random 即可获取随机的 Cookies,当然也可以将 Cookies 池部署到远程的服务器,这样只需要更改一下访问的链接就好了。
那么在这里我们将 Cookies 池在本地启动起来,再实现一个 Middleware 如下:
1
class CookiesMiddleware():
2
def __init__(self, cookies_url):
3
self.logger = logging.getLogger(__name__)
4
self.cookies_url = cookies_url
5
6
def get_random_cookies(self):
7
try:
8
response = requests.get(self.cookies_url)
9
if response.status_code == 200:
10
cookies = json.loads(response.text)
11
return cookies
12
except requests.ConnectionError:
13
return False
14
15
def process_request(self, request, spider):
16
self.logger.debug(' 正在获取 Cookies')
17
cookies = self.get_random_cookies()
18
if cookies:
19
request.cookies = cookies
20
self.logger.debug(' 使用 Cookies ' + json.dumps(cookies))
21
22
@classmethod
23
def from_crawler(cls, crawler):
24
settings = crawler.settings
25
return cls(cookies_url=settings.get('COOKIES_URL')
26
)
Copied!
我们首先利用 from_crawler() 方法获取了 COOKIES_URL 变量,它定义在 settings.py 里,这就是刚才我们所说的接口。接下来实现 get_random_cookies() 方法,这个方法主要就是请求此 Cookies 池接口并获取接口返回的随机 Cookies。如果成功获取,则返回 Cookies;否则返回 False。
接下来,在 process_request() 方法里,我们给 request 对象的 cookies 属性赋值,其值就是获取的随机 Cookies,这样我们就成功地为每一次请求赋值 Cookies 了。
如果启用了该 Middleware,每个请求都会被赋值随机的 Cookies。这样我们就可以模拟登录之后的请求,403 状态码基本就不会出现。

11. 代理池对接

微博还有一个反爬措施就是,检测到同一 IP 请求量过大时就会出现 414 状态码。如果遇到这样的情况可以切换代理。例如,在本地 5555 端口运行,获取随机可用代理的地址为:http://localhost:5555/random,访问这个接口即可获取一个随机可用代理。接下来我们再实现一个 Middleware,代码如下所示:
1
class ProxyMiddleware():
2
def __init__(self, proxy_url):
3
self.logger = logging.getLogger(__name__)
4
self.proxy_url = proxy_url
5
6
def get_random_proxy(self):
7
try:
8
response = requests.get(self.proxy_url)
9
if response.status_code == 200:
10
proxy = response.text
11
return proxy
12
except requests.ConnectionError:
13
return False
14
15
def process_request(self, request, spider):
16
if request.meta.get('retry_times'):
17
proxy = self.get_random_proxy()
18
if proxy:
19
uri = 'https://{proxy}'.format(proxy=proxy)
20
self.logger.debug(' 使用代理 ' + proxy)
21
request.meta['proxy'] = uri
22
23
@classmethod
24
def from_crawler(cls, crawler):
25
settings = crawler.settings
26
return cls(proxy_url=settings.get('PROXY_URL')
27
)
Copied!
同样的原理,我们实现了一个 get_random_proxy() 方法用于请求代理池的接口获取随机代理。如果获取成功,则返回改代理,否则返回 False。在 process_request() 方法中,我们给 request 对象的 meta 属性赋值一个 proxy 字段,该字段的值就是代理。
另外,赋值代理的判断条件是当前 retry_times 不为空,也就是说第一次请求失败之后才启用代理,因为使用代理后访问速度会慢一些。所以我们在这里设置了只有重试的时候才启用代理,否则直接请求。这样就可以保证在没有被封禁的情况下直接爬取,保证了爬取速度。

12. 启用 Middleware

接下来,我们在配置文件中启用这两个 Middleware,修改 settings.py 如下所示:
1
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
2
'weibo.middlewares.CookiesMiddleware': 554,
3
'weibo.middlewares.ProxyMiddleware': 555,
4
}
Copied!
注意这里的优先级设置,前文提到了 Scrapy 的默认 Downloader Middleware 的设置如下:
1
{
2
'scrapy.downloadermiddlewares.robotstxt.RobotsTxtMiddleware': 100,
3
'scrapy.downloadermiddlewares.httpauth.HttpAuthMiddleware': 300,
4
'scrapy.downloadermiddlewares.downloadtimeout.DownloadTimeoutMiddleware': 350,
5
'scrapy.downloadermiddlewares.defaultheaders.DefaultHeadersMiddleware': 400,
6
'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': 500,
7
'scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware': 550,
8
'scrapy.downloadermiddlewares.ajaxcrawl.AjaxCrawlMiddleware': 560,
9
'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.MetaRefreshMiddleware': 580,
10
'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 590,
11
'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.RedirectMiddleware': 600,
12
'scrapy.downloadermiddlewares.cookies.CookiesMiddleware': 700,
13
'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware': 750,
14
'scrapy.downloadermiddlewares.stats.DownloaderStats': 850,
15
'scrapy.downloadermiddlewares.httpcache.HttpCacheMiddleware': 900,
16
}
Copied!
要使得我们自定义的 CookiesMiddleware 生效,它在内置的 CookiesMiddleware 之前调用。内置的 CookiesMiddleware 的优先级为 700,所以这里我们设置一个比 700 小的数字即可。
要使得我们自定义的 ProxyMiddleware 生效,它在内置的 HttpProxyMiddleware 之前调用。内置的 HttpProxyMiddleware 的优先级为 750,所以这里我们设置一个比 750 小的数字即可。

13. 运行

到此为止,整个微博爬虫就实现完毕了,我们运行如下命令启动一下爬虫:
1
scrapy crawl weibocn
Copied!
类似的输出结果如下:
1
2017-07-11 17:27:34 [urllib3.connectionpool] DEBUG: http://localhost:5000 "GET /weibo/random HTTP/1.1" 200 339
2
2017-07-11 17:27:34 [weibo.middlewares] DEBUG: 使用 Cookies {"SCF": "AhzwTr_DxIGjgri_dt46_DoPzUqq-PSupu545JdozdHYJ7HyEb4pD3pe05VpbIpVyY1ciKRRWwUgojiO3jYwlBE.", "_T_WM": "8fe0bc1dad068d09b888d8177f1c1218", "SSOLoginState": "1501496388", "M_WEIBOCN_PARAMS": "uicode%3D20000174", "SUHB": "0tKqV4asxqYl4J", "SUB": "_2A250e3QUDeRhGeBM6VYX8y7NwjiIHXVXhBxcrDV6PUJbkdBeLXjckW2fUT8MWloekO4FCWVlIYJGJdGLnA.."}
3
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运行一段时间后,我们便可以到 MongoDB 数据库查看数据,爬取下来的数据如图 13-38 和图 13-39 所示。
图 13-38 用户信息
图 13-39 微博信息
针对用户信息,我们不仅爬取了其基本信息,还把关注和粉丝列表加到了 follows 和 fans 字段并做了去重操作。针对微博信息,我们成功进行了时间转换处理,同时还保存了微博的图片列表信息。

14. 本节代码

15. 结语

本节实现了新浪微博的用户及其粉丝关注列表和微博信息的爬取,还对接了 Cookies 池和代理池来处理反爬虫。不过现在是针对单机的爬取,后面我们会将此项目修改为分布式爬虫,以进一步提高抓取效率。
Last modified 2yr ago