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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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.py
、search_first.py
、comment_first.py
、home_first.py
、repost_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】