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项目简介
本项目基于Python和Scrapy框架开发，主要用于爬取多个知名品牌账号的微博信息，并将这些数据存储到MongoDB数据库中。项目参考了众多博客与技术文档，为数据采集提供了切实有效的解决方案。
项目的主要特性和功能
- 使用Scrapy框架：利用Scrapy高效的网络爬虫能力，实现对微博网站数据的自动化抓取。
- MongoDB数据库存储：借助MongoDB的高扩展性和灵活性，对爬取到的品牌微博数据进行存储。
- 多品牌账号爬取：支持同时对多个知名品牌的微博账号进行信息爬取，提高数据采集效率。
- 模拟访问：通过User - Agent和Cookie中间件，模拟不同浏览器的访问行为，降低被网站识别为爬虫的风险。
- 数据清洗筛选：在爬虫逻辑中加入数据清洗和筛选机制，确保爬取数据的质量和准确性。
安装使用步骤
- 安装Python环境：确保计算机已安装Python 3.5或更高版本，可使用conda作为Python环境管理工具。
- 安装Scrapy框架：在命令行运行
pip install scrapy进行安装。 - 安装MongoDB数据库：根据操作系统不同，参考MongoDB官方文档完成安装与配置。可使用以下命令进行启动、停止和重启操作：
- 启动：
brew services start mongodb或mongod --config /usr/local/etc/mongod.conf - 停止：
brew services stop mongodb或在MongoDB命令行执行use admin, db.shutdownServer() - 重启：
brew services restart mongodb
- 启动：
- 运行爬虫程序：在项目目录下执行
scrapy crawl weibo_spider命令，爬虫会自动爬取品牌微博数据并存储到MongoDB中。 - 数据处理和分析：利用MongoDB的查询和聚合功能，对存储的数据进行进一步处理和分析。
注意，由于微博网站可能调整反爬虫策略，实际使用时需不断调整和优化爬虫代码，同时要确保爬虫行为符合微博网站使用条款和法律法规。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】