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Published on 2025-04-03 / 0 Visits
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【源码】基于Python的微博数据抓取系统

项目简介

本项目是基于Python的微博数据抓取系统,借助自动化手段抓取微博上的用户信息、微博内容、评论和转发关系等数据。项目依据实际工作经验,对微博页面结构和反爬虫策略进行了深入分析与改进,可应用于数据抓取、舆情分析、自然语言处理等领域,为研究者提供丰富的数据支持。

项目的主要特性和功能

  1. 功能全面:具备用户信息抓取、搜索结果增量抓取、用户主页微博抓取、评论抓取和转发关系抓取等功能。
  2. 数据全面:抓取微博PC端数据,相比移动端数据更丰富,且对微博抓取和处理做了细致工作,涵盖不同domain和不同用户的解析策略。
  3. 稳定:通过手动抓包分析,实现模拟登录、页面请求、异常处理等功能,保障程序长期稳定运行。
  4. 复用性和二次开发性:代码有详细注释,提供文档支持,便于用户阅读学习和二次开发。
  5. 持续更新:会根据微博页面结构和反爬虫策略迭代更新,保证功能持续可用。

安装使用步骤

环境配置

  • 安装Python 3.x。
  • 配置MySQL数据库,设置字符集编码为utf-8。
  • 安装Redis,并配置使其能监听除本机外的节点请求。

依赖安装

使用pip install -r requirements.txt安装项目所需的依赖库。

数据库配置

根据项目中的spider.yaml文件,配置数据库连接参数。

运行项目

  • 在项目根目录运行python create_all.py创建数据库表。
  • 启动Celery worker和beat。

任务执行

运行login_first.pysearch_first.pycomment_first.pyhome_first.pyrepost_first.py等脚本,启动特定任务。

监控和管理

  • 使用flower工具监控worker的健康状况。
  • 使用Celery的定时任务进行自动化操作。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】