连续爬取一个或多个新浪微博用户（如胡歌、迪丽热巴、郭碧婷）的数据，并将结果信息写入文件或数据库。写入信息几乎包括了用户微博的所有数据，主要有用户信息和微博信息两大类，前者包含用户昵称、关注数、粉丝数、微博数等等；后者包含微博正文、发布时间、发布工具、评论数等等，因为内容太多，这里不再赘述，详细内容见输出部分。
具体的写入文件类型如下：
- 写入txt文件（默认）
- 写入csv文件（默认）
- 写入json文件（可选）
- 写入MySQL数据库（可选）
- 写入MongoDB数据库（可选）
- 下载用户原创微博中的原始图片（可选）
- 下载用户转发微博中的原始图片（免cookie版特有）
- 下载用户原创微博中的视频（可选）
- 下载用户转发微博中的视频（免cookie版特有）
- 下载用户原创微博Live Photo中的视频（免cookie版特有）
- 下载用户转发微博Live Photo中的视频（免cookie版特有）
当然，如果你只对用户信息感兴趣，而不需要爬用户的微博，也可以通过设置实现只爬取微博用户信息的功能。
程序也可以实现爬取结果自动更新，即：现在爬取了目标用户的微博，几天之后，目标用户可能又发新微博了。通过设置，可以实现每隔几天增量爬取用户这几天发的新微博。具体方法见定期自动爬取微博。
本程序需要设置用户cookie，以获取微博访问权限，后面会讲解如何获取cookie。如需免cookie版，大家可以访问https://github.com/dataabc/weibo-crawler，二者功能类似，免cookie版获取的信息更多，用法更简单，而且不需要cookie。
本部分为爬取到的字段信息说明，为了与免cookie版区分，下面将两者爬取到的信息都列出来。如果是免cookie版所特有的信息，会有免cookie标注，没有标注的为二者共有的信息。
用户信息
- 用户id：微博用户id，如"1669879400"，其实这个字段本来就是已知字段
- 昵称：用户昵称，如"Dear-迪丽热巴"
- 微博数：用户的全部微博数（转发微博+原创微博）
- 关注数：用户关注的微博数量
- 粉丝数：用户的粉丝数
- 性别（免cookie版）：微博用户性别
- 简介（免cookie版）：用户简介
- 主页地址（免cookie版）：微博移动版主页url，如https://m.weibo.cn/u/1669879400?uid=1669879400&luicode=10000011&lfid=1005051669879400
- 头像url（免cookie版）：用户头像url
- 高清头像url（免cookie版）：用户高清头像url
- 微博等级（免cookie版）：用户微博等级
- 会员等级（免cookie版）：微博会员用户等级，普通用户该等级为0
- 是否认证（免cookie版）：用户是否认证，为布尔类型
- 认证类型（免cookie版）：用户认证类型，如个人认证、企业认证、政府认证等
- 认证信息（免cookie版）：为认证用户特有，用户信息栏显示的认证信息
微博信息
- 微博id：微博唯一标志
- 微博内容：微博正文
- 原始图片url：原创微博图片和转发微博转发理由中图片的url，若某条微博存在多张图片，每个url以英文逗号分隔，若没有图片则值为"无"
- 视频url: 微博中的视频url，若微博中没有视频，则值为"无"
- 微博发布位置：位置微博中的发布位置
- 微博发布时间：微博发布时的时间，精确到分
- 点赞数：微博被赞的数量
- 转发数：微博被转发的数量
- 评论数：微博被评论的数量
- 微博发布工具：微博的发布工具，如iPhone客户端、HUAWEI Mate 20 Pro等
- 结果文件：保存在当前目录weibo文件夹下以用户昵称为名的文件夹里，名字为"user_id.csv"和"user_id.txt"的形式
- 微博图片：原创微博中的图片和转发微博转发理由中的图片，保存在以用户昵称为名的文件夹下的img文件夹里
- 微博视频：原创微博中的视频，保存在以用户昵称为名的文件夹下的video文件夹里
- 微博bid（免cookie版）：为免cookie版所特有，与本程序中的微博id是同一个值
- 话题（免cookie版）：微博话题，即两个#中的内容，若存在多个话题，每个url以英文逗号分隔，若没有则值为''
- @用户（免cookie版）：微博@的用户，若存在多个@用户，每个url以英文逗号分隔，若没有则值为''
- 原始微博（免cookie版）：为转发微博所特有，是转发微博中那条被转发的微博，存储为字典形式，包含了上述微博信息中的所有内容，如微博id、微博内容等等
以爬取迪丽热巴的微博为例，我们需要修改config.json文件，文件内容如下：
{
"user_id_list": ["1669879400"],
"filter": 1,
"since_date": "1900-01-01",
"write_mode": ["csv", "txt", "json"],
"pic_download": 1,
"video_download": 1,
"cookie": "your cookie"
}
对于上述参数的含义以及取值范围，这里仅作简单介绍，详细信息见程序设置。
user_id_list代表我们要爬取的微博用户的user_id，可以是一个或多个，也可以是文件路径，微博用户Dear-迪丽热巴的user_id为1669879400，具体如何获取user_id见如何获取user_id；
filter的值为1代表爬取全部原创微博，值为0代表爬取全部微博（原创+转发）；
since_date代表我们要爬取since_date日期之后发布的微博，因为我要爬迪丽热巴的全部原创微博，所以since_date设置了一个非常早的值；
write_mode代表结果文件的保存类型，我想要把结果写入txt文件、csv文件和json文件，所以它的值为["csv", "txt", "json"]，如果你想写入数据库，具体设置见设置数据库；
pic_download值为1代表下载微博中的图片，值为0代表不下载；
video_download值为1代表下载微博中的视频，值为0代表不下载；
cookie是爬虫微博的cookie，具体如何获取cookie见如何获取cookie，获取cookie后把"your cookie"替换成真实的cookie值即可。
cookie修改完成后运行程序：
$ python weibospider.py程序会自动生成一个weibo文件夹，我们以后爬取的所有微博都被存储在这里。然后程序在该文件夹下生成一个名为"Dear-迪丽热巴"的文件夹，迪丽热巴的所有微博爬取结果都在这里。"Dear-迪丽热巴"文件夹里包含一个csv文件、一个txt文件、一个json文件、一个img文件夹和一个video文件夹，img文件夹用来存储下载到的图片，video文件夹用来存储下载到的视频。如果你设置了保存数据库功能，这些信息也会保存在数据库里，数据库设置见设置数据库部分。
csv结果文件如下所示：
txt结果文件如下所示：
json文件包含迪丽热巴的用户信息和上千条微博信息，内容较多。为了表达清晰，这里仅展示两条微博。
json结果文件如下所示：
{
"user": {
"nickname": "Dear-迪丽热巴",
"weibo_num": 1086,
"following": 248,
"followers": 65594012,
"id": "1669879400"
},
"weibo": [
{
"id": "IonM9ryMy",
"content": "2019#微博之夜#盛典即将开启，以微博之力，让世界更美。1月11日，不见不散@微博之夜 原图 ",
"original_pictures": "https://wx1.sinaimg.cn/large/63885668ly1gao0a01kfzj20ku112k98.jpg",
"video_url": "无",
"publish_place": "无",
"publish_time": "2020-01-07 14:59",
"publish_tool": "无",
"up_num": 239242,
"retweet_num": 71914,
"comment_num": 55916
},
{
"id": "InB4Df73X",
"content": "#happyNEOyear#都到了2020，还不换点新pose配新装[來] 穿上@adidasneo 迪士尼联名款，让#生来好动#的我们一起玩“新”大发、自拍不重样🤳https://t.cn/AiF7nREj adidasneo的微博视频 ",
"original_pictures": "无",
"video_url": "https://f.video.weibocdn.com/000pYrGmlx07zPTskBQQ010412008AOY0E010.mp4?label=mp4_hd&template=852x480.25.0&trans_finger=62b30a3f061b162e421008955c73f536&Expires=1578569162&ssig=IV3JEbh3Zu&KID=unistore,video",
"publish_place": "无",
"publish_time": "2020-01-02 11:00",
"publish_tool": "无",
"up_num": 275419,
"retweet_num": 376734,
"comment_num": 131069
}
]
}
1669879400.json
下载的图片如下所示：
本次下载了793张图片，大小一共1.21GB，包括她原创微博中的图片和转发微博转发理由中的图片。图片名为yyyymmdd+微博id的形式，若某条微博存在多张图片，则图片名中还会包括它在微博图片中的序号。若某张图片因为网络等原因下载失败，程序则会以“weibo_id:pic_url”的形式将出错微博id和图片url写入同文件夹下的not_downloaded.txt里；
下载的视频如下所示：
本次下载了70个视频，是她原创微博中的视频，视频名为yyyymmdd+微博id的形式。其中有一个视频因为网络原因下载失败，程序将它的微博id和视频url以“weibo_id:video_url”的形式写到了同文件夹下的not_downloaded.txt里。
因为我本地没有安装MySQL数据库和MongoDB数据库，所以暂时设置成不写入数据库。如果你想要将爬取结果写入数据库，只需要先安装数据库（MySQL或MongoDB），再安装对应包（pymysql或pymongo），然后将mysql_write或mongodb_write值设置为1即可。写入MySQL需要用户名、密码等配置信息，这些配置如何设置见设置数据库部分。
- 开发语言：python2/python3
- 系统： Windows/Linux/macOS
本程序有两个版本，功能完成一样。你现在看到的是单文件版，另一个是多文件版，多文件版位于multi-file分支。
二者的区别在于：
单文件版是所有代码都写到一个文件里，即weiboSpider.py。多文件版重构了单文件版，按照代码功能分成了几个文件，代码更清晰，更易读。如果你仅仅想使用程序，这两个版本用哪一个都一样；如果你不仅想使用，还想开发新功能，多文件版可能更容易。
多文件版由songzy12重构。songzy12非常认真负责，对于我发现的问题都很耐心地修复了，而且效率非常高，在此感谢。
本使用说明是单文件版的使用说明。
$ git clone https://github.com/dataabc/weibospider.git运行上述命令，将本项目下载到当前目录，如果下载成功当前目录会出现一个名为"weibospider"的文件夹；
$ pip install -r requirements.txt打开config.json文件，你会看到如下内容：
{
"user_id_list": ["1669879400"],
"filter": 1,
"since_date": "2018-01-01",
"write_mode": ["csv", "txt"],
"pic_download": 1,
"video_download": 1,
"cookie": "your cookie",
"mysql_config": {
"host": "localhost",
"port": 3306,
"user": "root",
"password": "123456",
"charset": "utf8mb4"
}
}
下面讲解每个参数的含义与设置方法。
设置user_id_list
user_id_list是我们要爬取的微博的id，可以是一个，也可以是多个，例如：
"user_id_list": ["1223178222", "1669879400", "1729370543"],
上述代码代表我们要连续爬取user_id分别为“1223178222”、 “1669879400”、 “1729370543”的三个用户的微博，具体如何获取user_id见如何获取user_id。
user_id_list的值也可以是文件路径，我们可以把要爬的所有微博用户的user_id都写到txt文件里，然后把文件的位置路径赋值给user_id_list。
在txt文件中，每个user_id占一行，也可以在user_id后面加注释（可选），如用户昵称等信息，user_id和注释之间必需要有空格，文件名任意，类型为txt，位置位于本程序的同目录下，文件内容示例如下：
1223178222 胡歌
1669879400 迪丽热巴
1729370543 郭碧婷
假如文件叫user_id_list.txt，则user_id_list设置代码为：
"user_id_list": "user_id_list.txt",
设置filter
filter控制爬取范围，值为1代表爬取全部原创微博，值为0代表爬取全部微博（原创+转发）。例如，如果要爬全部原创微博，请使用如下代码：
"filter": 1,
设置since_date
since_date值可以是日期，也可以是整数。如果是日期，代表爬取该日期之后的微博，格式应为“yyyy-mm-dd”，如：
"since_date": "2018-01-01",
代表爬取从2018年1月1日到现在的微博。
如果是整数，代表爬取最近n天的微博，如:
"since_date": 10,
代表爬取最近10天的微博，这个说法不是特别准确，准确说是爬取发布时间从10天前到本程序开始执行时之间的微博。
since_date是所有user的爬取起始时间，非常不灵活。如果你要爬多个用户，并且想单独为每个用户设置一个since_date，可以使用定期自动爬取微博方法二中的方法，该方法可以为多个用户设置不同的since_date，非常灵活。
设置write_mode
write_mode控制结果文件格式，取值范围是csv、txt、json、mongo和mysql，分别代表将结果文件写入csv、txt、json、MongoDB和MySQL数据库。write_mode可以同时包含这些取值中的一个或几个，如：
"write_mode": ["csv", "txt"],
代表将结果信息写入csv文件和txt文件。特别注意，如果你想写入数据库，除了在write_mode添加对应数据库的名字外，还应该安装相关数据库和对应python模块，具体操作见设置数据库部分。
设置pic_download
pic_download控制是否下载微博中的图片，值为1代表下载，值为0代表不下载，如
"pic_download": 1,
代表下载微博中的图片。
设置video_download
video_download控制是否下载微博中的视频，值为1代表下载，值为0代表不下载，如
"video_download": 1,
代表下载微博中的视频。
设置cookie
请按照如何获取cookie，获取cookie，然后将“your cookie”替换成真实的cookie值。
设置mysql_config（可选）
mysql_config控制mysql参数配置。如果你不需要将结果信息写入mysql，这个参数可以忽略，即删除或保留都无所谓；如果你需要写入mysql且config.json文件中mysql_config的配置与你的mysql配置不一样，请将该值改成你自己mysql中的参数配置。
本部分是可选部分，如果不需要将爬取信息写入数据库，可跳过这一步。本程序目前支持MySQL数据库和MongoDB数据库，如果你需要写入其它数据库，可以参考这两个数据库的写法自己编写。
MySQL数据库写入
要想将爬取信息写入MySQL，请根据自己的系统环境安装MySQL，然后命令行执行：
$ pip install pymysqlMongoDB数据库写入
要想将爬取信息写入MongoDB，请根据自己的系统环境安装MongoDB，然后命令行执行：
$ pip install pymongoMySQL和MongDB数据库的写入内容一样。程序首先会创建一个名为"weibo"的数据库，然后再创建"user"表和"weibo"表，包含爬取的所有内容。爬取到的微博用户信息或插入或更新，都会存储到user表里；爬取到的微博信息或插入或更新，都会存储到weibo表里，两个表通过user_id关联。如果想了解两个表的具体字段，请点击"详情"。
详情
user表
id：存储用户id，如"1669879400"；
nickname：存储用户昵称，如"Dear-迪丽热巴"；
weibo_num：存储微博数；
following：存储关注数；
followers：存储粉丝数。
weibo表
id：存储微博id；
user_id：存储微博发布者的用户id，如"1669879400"；
content：存储微博正文；
original_pictures：存储原创微博的原始图片url和转发微博转发理由中的图片url。若某条微博有多张图片，则存储多个url，以英文逗号分割；若某微博没有图片，则值为"无"；
retweet_pictures：存储被转发微博中的原始图片url。当最新微博为原创微博或者为没有图片的转发微博时，则值为"无"，否则为被转发微博的图片url。若有多张图片，则存储多个url，以英文逗号分割；
publish_place：存储微博的发布位置。如果某条微博没有位置信息，则值为"无"；
publish_time：存储微博的发布时间；
up_num：存储微博获得的点赞数；
retweet_num：存储微博获得的转发数；
comment_num：存储微博获得的评论数；
publish_tool：存储微博的发布工具。
大家可以根据自己的运行环境选择运行方式，Linux可以通过
$ python weibospider.py运行;
本部分为可选部分，如果你不需要自己修改代码或添加新功能，可以忽略此部分。
本程序所有代码都位于weiboSpider.py文件，程序主体是一个Weibo类，上述所有功能都是通过在main函数调用Weibo类实现的，默认的调用代码如下：
config_path = os.path.split(
os.path.realpath(__file__))[0] + os.sep + 'config.json'
if not os.path.isfile(config_path):
sys.exit(u'当前路径：%s 不存在配置文件config.json' %
(os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0] + os.sep))
with open(config_path) as f:
config = json.loads(f.read())
wb = Weibo(config)
wb.start() # 爬取微博信息用户可以按照自己的需求调用或修改Weibo类。
通过执行本程序，我们可以得到很多信息：
wb.nickname：用户昵称；
wb.weibo_num：微博数；
wb.following：关注数；
wb.followers：粉丝数；
wb.weibo：除不包含上述信息外，wb.weibo包含爬取到的所有微博信息，如微博id、微博正文、原始图片url、发布位置、发布时间、发布工具、点赞数、转发数、评论数等。如果爬的是全部微博(原创+转发)，除上述信息之外，还包含被转发微博原始图片url、是否为原创微博等。wb.weibo是一个列表，包含了爬取的所有微博信息。wb.weibo[0]为爬取的第一条微博，wb.weibo[1]为爬取的第二条微博，以此类推。当filter=1时，wb.weibo[0]为爬取的第一条原创微博，以此类推。wb.weibo[0]['id']为第一条微博的id，wb.weibo[0]['content']为第一条微博的正文，wb.weibo[0]['publish_time']为第一条微博的发布时间，还有其它很多信息不在赘述，大家可以点击下面的"详情"查看具体用法。
详情
若目标微博用户存在微博，则：
id：存储微博id。如wb.weibo[0]['id']为最新一条微博的id；
content：存储微博正文。如wb.weibo[0]['content']为最新一条微博的正文；
original_pictures：存储原创微博的原始图片url和转发微博转发理由中的图片url。如wb.weibo[0]['original_pictures']为最新一条微博的原始图片url，若该条微博有多张图片，则存储多个url，以英文逗号分割；若该微博没有图片，则值为"无"；
retweet_pictures：存储被转发微博中的原始图片url。当最新微博为原创微博或者为没有图片的转发微博时，则值为"无"，否则为被转发微博的图片url。若有多张图片，则存储多个url，以英文逗号分割；
publish_place：存储微博的发布位置。如wb.weibo[0]['publish_place']为最新一条微博的发布位置，如果该条微博没有位置信息，则值为"无"；
publish_time：存储微博的发布时间。如wb.weibo[0]['publish_time']为最新一条微博的发布时间；
up_num：存储微博获得的点赞数。如wb.weibo[0]['up_num']为最新一条微博获得的点赞数；
retweet_num：存储微博获得的转发数。如wb.weibo[0]['retweet_num']为最新一条微博获得的转发数；
comment_num：存储微博获得的评论数。如wb.weibo[0]['comment_num']为最新一条微博获得的评论数；
publish_tool：存储微博的发布工具。如wb.weibo[0]['publish_tool']为最新一条微博的发布工具。
我们爬取了微博以后，很多微博账号又可能发了一些新微博，定期自动爬取微博就是每隔一段时间自动运行程序，自动爬取这段时间产生的新微博（忽略以前爬过的旧微博）。本部分为可选部分，如果不需要可以忽略。
思路是利用第三方软件，如crontab，让程序每隔一段时间运行一次。因为是要跳过以前爬过的旧微博，只爬新微博。所以需要设置一个动态的since_date。很多时候我们使用的since_date是固定的，比如since_date="2018-01-01"，程序就会按照这个设置从最新的微博一直爬到发布时间为2018-01-01的微博（包括这个时间）。因为我们想追加新微博，跳过旧微博。第二次爬取时since_date值就应该是当前时间到上次爬取的时间。
如果我们使用最原始的方式实现追加爬取，应该是这样：
假如程序第一次执行时间是2019-06-06，since_date假如为2018-01-01，那这一次就是爬取从2018-01-01到2019-06-06这段时间用户所发的微博；
第二次爬取，我们想要接着上次的爬，那since_date的值应该是上次程序执行的日期，即2019-06-06
上面的方法太麻烦，因为每次都要手动设置since_date。因此我们需要动态设置since_date，即程序根据实际情况，自动生成since_date。
有两种方法实现动态更新since_date：
方法一：将since_date设置成整数
将config.json文件中的since_date设置成整数，如：
"since_date": 10,
这个配置告诉程序爬取最近10天的微博，更准确说是爬取发布时间从10天前到本程序开始执行时之间的微博。这样since_date就是一个动态的变量，每次程序执行时，它的值就是当前日期减10。配合crontab每9天或10天执行一次，就实现了定期追加爬取。
方法二：将上次执行程序的时间写入文件（推荐）
这个方法很简单，就是用户把要爬的用户id写入txt文件，然后再把文件路径赋值给config.json中的user_id_list参数。
txt文件名格式可以参考程序设置中的设置user_id_list，这样设置就全部结束了。
说下这个方法的好处和原理，假如你的txt文件内容为：
1669879400
1223178222 胡歌
1729370543 郭碧婷 2019-01-01 19:28
第一次执行时，因为第一行和第二行都没有写时间，程序会按照config.json文件中since_date的值爬取，第三行有时间“2019-01-01 19:28”，程序就会把这个时间当作since_date。每个用户爬取结束程序都会自动更新txt文件，每一行第一部分是user_id，第二部分是用户昵称，第三部分是程序准备爬取该用户第一条微博（最新微博）时的时间。爬完三个用户后，txt文件的内容自动更新为：
1669879400 Dear-迪丽热巴 2020-01-13 19:18
1223178222 胡歌 2020-01-13 19:28
1729370543 郭碧婷 2020-01-13 19:33
下次再爬取微博的时候，程序会把每行的时间数据作为since_date。这样的好处一是不用修改since_date，程序自动更新；二是每一个用户都可以单独拥有只属于自己的since_date，每个用户的since_date相互独立，互不干扰。since_date既可以是“yyyy-mm-dd”格式，也可以是“yyyy-mm-dd hh:mm”格式。比如，现在又添加了一个新用户，例如杨紫，你想获取她从2018-01-23到现在的全部微博，只需要这样修改txt文件：
1669879400 Dear-迪丽热巴 2020-01-13 19:18
1223178222 胡歌 2020-01-13 19:28
1729370543 郭碧婷 2020-01-13 19:33
1227368500 杨紫 2018-01-23
注意每一行的用户配置参数以空格分隔，如果第一个参数全部由数字组成，程序就认为此行为一个用户的配置，否则程序会认为该行只是注释，跳过该行；第二个参数可以为任意格式，建议写用户昵称；第三个如果是日期格式（yyyy-mm-dd），程序就将该日期设置为用户自己的since_date，否则使用config.json中的since_date爬取该用户的微博，第二个参数和第三个参数也可以不填。
推荐第二种方法，本方法是Evifly想出的，非常热心非常有想法的网友，在此感谢。
1.用Chrome打开https://passport.weibo.cn/signin/login；
2.输入微博的用户名、密码，登录，如图所示：
3.按F12键打开Chrome开发者工具，在地址栏输入并跳转到https://weibo.cn，跳转后会显示如下类似界面:
1.打开网址https://weibo.cn，搜索我们要找的人，如"迪丽热巴"，进入她的主页；
事实上，此微博的user_id也包含在用户主页(https://weibo.cn/u/1669879400?f=search_0)中，之所以我们还要点击主页中的"资料"来获取user_id，是因为很多用户的主页不是"https://weibo.cn/user_id?f=search_0"的形式，而是"https://weibo.cn/个性域名?f=search_0"或"https://weibo.cn/微号?f=search_0"的形式。其中"微号"和user_id都是一串数字，如果仅仅通过主页地址提取user_id，很容易将"微号"误认为user_id。
1.user_id不能为爬虫微博的user_id。因为要爬微博信息，必须先登录到某个微博账号，此账号我们姑且称为爬虫微博。爬虫微博访问自己的页面和访问其他用户的页面，得到的网页格式不同，所以无法爬取自己的微博信息；
2.cookie有期限限制，超过有效期需重新更新cookie。