- 功能全面:包括了用户信息抓取、指定关键字搜索结果增量抓取、指定用户主页所有原创微博抓取、评论抓取和转发关系抓取等
- 数据全面:PC端展现的数据量比移动端更加丰富。并且相比于其它同类项目对微博的简单分析,本项目做了大量细致的工作,
比如不同
domain
不同用户的解析策略、不同domain
不同用户的主页分析策略等 - 稳定!项目可以长期稳定运行。
- 为了保证程序能长期稳定运行,数据所有的网络请求都是通过抓包手动分析的,未用任何自动化工具,包括模拟登陆! 从另一个方面来说,抓取速度也是比较有保证的
- 通过合理的阈值设定,账号可以保证安全。但是不推荐用户使用自己的常用账号
- 即使账号不可用或者登陆失败,项目都对其做了处理(智能冻结账号,出错重试等),以保证每次请求都是有效的,并及时把错误反馈给用户
- 通过大量的异常检测和处理,几乎捕获了所有的解析和抓取异常。编写了大量的解析代码来获取足够全面的信息
- 复用性和扩展性好。项目很多地方都有详细的代码注释,方便阅读。即使本项目不能完全满足你对微博数据采集和分析的需求,你完全可以在该项目的基础上 做二次开发,项目已经在微博数据采集和模版解析上做了大量工作。
- 该项目会长期更新,目前已经迭代一年有余了。
- 丰富文档支持:点击wiki查看所有文档。如果文档仍然不能解 决你的问题,欢迎提issue,维护者看到后都会积极回答。
1.阅读项目环境配置以配置项目所需的环境。
2.到release页面下载稳定版本的应用程序
3.解压你所下载的程序,并且cd
到它的目录
4.快速安装所需依赖,如果你想使用虚拟环境管理依赖,那么使用source env.sh
即可,如果你想使用系统的Python环境,那么使用pip3 install -r requirements.txt
安装所有依赖
5.使用编辑器编辑配置文件spider.yml,设置MySQL、Redis连接信息、云打码(需要进行注册并充值)登录信息和邮箱报警信息。另外也可以对抓取间隔等进行配置,具体请阅读相关注释。
6.先通过手动创建一个名为weibo
的数据库,然后使用python config/create_all.py
来创建爬虫所需要的表,如果是v1.7.2及之前的版本,输入python create_all.py
即可。
7.(可选,v1.7.3新增)如果你想通过Web UI来进行爬虫关键词等信息的配置,那么还需要修改admin/weibo_admin/settings.py中DATABSES
一栏的数据库连接信息。
然后在项目根目录下运行
python admin/manage.py makemigrations
python admin/manage.py migrate
python admin/manage.py createsuperuser
以生成django admin
所需要的一些数据表,在执行python admin/manage.py createsuperuser
的时候,会让你输入django后台的超级管理员用户名、邮箱和密码,比如我依次输入为test
、[email protected]
、weibospider2017
,然后便成功创建了超级管理员。
8.我们在爬虫程序启动之前,需要预插入微博账号和密码以及一些种子数据。比如你想抓取一个用户,那么就需要在seed_ids
表中插入他的uid
,uid
可以通过打开该用户主页,点击查看页面源代码搜索oid
获取到。如果你想通过通过微博的搜索接口搜索一个关键词,那么需要在keywords
表中插入你想搜索的关键词。如果你完成了步骤7,那么可以通过Web UI来进行配置。通过运行
python admin/manage.py runserver 0.0.0.0:8000
来启动爬虫配置后台。然后再在你的浏览器输入https://127.0.0.1:8000/admin
来访问爬虫配置程序。在登录界面输入刚才创建的用户名test
和密码weibospider2017
即可,然后在微博配置一栏中进行配置。注意,django自带的web server无法达到生产级别的稳定性,如果需要
在生产环境中使用,建议使用gunicorn或者uwsgi作为web server,并且使用supervisor作为进程管理器。
9.配置完成后,通过
celery -A tasks.workers -Q login_queue,user_crawler,fans_followers,search_crawler,home_crawler worker -l info -c 1
启动worker。注意这里-Q
表示在本机上可以接收哪些任务执行,详细请阅读weibospider中所有任务及其说明。-c
表示并发数,-l
表示日志等级。
上述命令可以在多台机器上执行,以达到分布式抓取的目的。我们需要做的仅仅是在别的机器上装好项目所需依赖(通过source env.sh
或者pip3 install -r requirements.txt
),是不是很简单?
10.到这个时候,我们已经做好所有准备了。现在我们需要发送任务给worker。有两种方式:1)通过执行python first_task_execution/login_first.py
来进行登录,其他任务发送操作也类似。2)由于我们采用定时的机制来应对微博Cookie24小时失效的问题和达到不间断抓取的目的,那么我们可以在任何一台节点执行
celery beat -A tasks.workers -l info
以启动一个celery beater,它会定时将任务发送给Celery Worker进行执行,注意beater只能有一个,否则任务可能重复执行。定时设置在tasks/workers.py这个文件。
到这里所有配置已经结束了,如果大家在上述过程中遇到了问题,请耐心浏览项目所有文档,实在还是不懂或者使用过程中有任何问题可以提issue。
如果项目对你有用或者对你有启发,不妨通过微信或者支付宝进行小额捐赠,以支持该项目的持续维护和发展。
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- 通过支付宝捐赠作者
该项目开发的初衷是为了对部分信息进行监控,并且获取一些自然语言处理所需的语料,在数据抓取的时候对爬虫访问频率进行了较为严格的控制。 后来在技术和兴趣的驱动下,才慢慢扩展了分布式和对微博反爬虫策略的探究。
所以作者希望用户能合理使用该项目(通过配置文件控制访问频率),本着够用就行
的原则,不要做竭泽而渔
的事情,对微博系统的正常运行和维护造成较大的困扰。