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Scrapy學習（四） 爬取微博數據

LiveVideoStack / 1379人閱讀

摘要：爬蟲目標是獲取用戶的微博數關注數粉絲數。創建數據這部分我只需要個人信息，微博數，關注數分數數這些基本信息就行。

前言 
Scrapy學習（三） 爬取豆瓣圖書信息

接上篇之后。這次來爬取需要登錄才能訪問的微博。
爬蟲目標是獲取用戶的微博數、關注數、粉絲數。為建立用戶關系圖(尚未實現)做數據儲備

準備

安裝第三方庫requests和pymongo

安裝MongoDB

創建一個weibo爬蟲項目

如何創建Scrapy項目之前文章都已經提到了，直接進入主題。

創建Items

Item數據這部分我只需要個人信息，微博數，關注數、分數數這些基本信息就行。

class ProfileItem(Item):
    """
    賬號的微博數、關注數、粉絲數及詳情
    """
    _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):
    """
    關注的微博賬號
    """
    _id = Field()
    relationship = Field()

class FollowedItem(Item):
    """
    粉絲的微博賬號
    """
    _id = Field()
    relationship = Field()
編寫Spider

為了方便爬蟲，我們選擇登陸的入口是手機版的微博http://weibo.cn/。

其中微博的uid可以通過訪問用戶資料頁或者從關注的href屬性中獲取

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="已存在該數據 %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("http://div[@class="ut"]/a/@href").extract()[1]
        counts = sel.xpath("http://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"關注[(d+)]", counts)[0]
        item["follower_stats"] = re.findall(u"粉絲[(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("http://div[@class="tip"]/following-sibling::div[@class="c"]").extract_first()
        item["profile_pic"] = sel.xpath("http://div[@class="c"]/img/@src").extract_first()
        item["nick_name"] = re.findall(u"昵稱:(.*?)
",info)[0]
        item["sex"] = re.findall(u"性別:(.*?)
",info) and re.findall(u"性別:(.*?)
",info)[0] or ""
        item["location"] = re.findall(u"地區:(.*?)
",info) and re.findall(u"地區:(.*?)
",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"簡介:(.*?)
",info) and re.findall(u"簡介:(.*?)
",info)[0] or ""
        yield item

    def relationship_parse(self, response):
        item = response.meta["item"]
        sel = scrapy.Selector(response)
        uids = sel.xpath("http://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("http://*[@id="pagelist"]/form/div/a[text()="下頁"]/@href").extract_first()
        if next_page:
            yield scrapy.Request("http://weibo.cn"+next_page, meta={"item": item},callback=self.relationship_parse)
        else:
            yield item

代碼中值得注意的地方有幾個。

start_url

這里我們填寫的是微博的uid，有的用戶有自定義域名（如上圖），要訪問后才能得到真正的uid
start_url 填寫的初始種子數要在10個以上。這是為了確保后面我們爬取到的新的種子能夠加入到待爬取的隊列中。10個以上的規定是從Scrapy文檔中查得的

REACTOR_THREADPOOL_MAXSIZE

Default: 10
線程數是Twisted線程池的默認大小(The maximum limit for Twisted Reactor thread pool size.)
CloseSpider

當遇到不需要的繼續爬取的連接時(如已經爬取過的鏈接，定義的僵尸粉鏈接等等)，就可以用CloseSpider關閉當前爬蟲線程

編寫middlewares 
class CookiesMiddleware(object):
    """ 換Cookie """

    def process_request(self, request, spider):
        cookie = random.choice(cookies)
        request.cookies = cookie
編寫cookie的獲取方法

這里我原本是想用手機版的微博去模擬登陸的，奈何驗證碼是在是太難搞了。所以我直接用網上有人編寫好的登陸網頁版微博的代碼SinaSpider 這位寫的很好，有興趣的可以去看看。其中還有另一位寫了模擬登陸（帶驗證碼） 經測試可用。只不過我還沒想好怎么嵌入到我的項目中。

# 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):
    """ 獲取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)

登陸-反爬蟲的這部分應該是整個項目中最難的地方了。好多地方我都還不太懂。以后有空在研究

編寫pipelines

這邊只需要主要什么類型的Item存到那張表里就行了

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

運行一下程序，就能看到MongoDB中有了我們要的數據了

總結

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

嘗試在利用cookies登陸失敗時使用模擬登陸，但是效果很不理想

嘗試用代理IP池反爬蟲，但是嘗試失敗主要是不太會

未來將利用D3.js將爬到的數據繪制出來(或許吧)

項目地址：weibo_spider

文章版權歸作者所有，未經允許請勿轉載,若此文章存在違規行為，您可以聯系管理員刪除。

轉載請注明本文地址：http://specialneedsforspecialkids.com/yun/38433.html

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