Facebook脸书微博等社交网络数据抓取爬虫系统

SocialSpider: 大规模社交网络舆情数据采集系统

SocialSpider是一个针对主流社交网站的大规模舆情数据采集系统。数据作为机器学习和人工智能的基础，在自然语言处理中发挥着至关重要的作用，实时获取最新的真实舆情数据也成为了一个新的挑战，因此SocialSpider应运而生。系统亮点如下：

• 采集数据源丰富：支持新浪微博、Twitter、Facebook、Linkedin、Youtube、Instagram等国内外社交网站，并可以快速接入新的数据源。
• 采集内容多样：支持抓取用户博文、用户信息、社交网络关系等内容，支持文本采集、图片和视频等多媒体数据下载。
• 支持多种采集方式：一次性关键字抓取、定时增量抓取、关键数据追踪。
• 界面友好：系统基于B/S架构，具有友好的后台管理界面，操作简单，支持可视化扩展。采取前后端分离的模式，前端使用Vue.js，后端使用Flask框架，便于二次开发。
• 运行稳定、采集速度快：基于Scrapy和Selenium框架，使用Docker一键部署，支持分布式部署，可以根据需求快速扩容。

经过多年的经验积累，经历了多次产品迭代更新，SocialSpider克服了传统爬虫项目中遇到的技术难点：

• 反爬虫：系统支持账号池、代理池导入，支持按账号密码登录和Cookie直接导入的方式。通过多账号，多IP协同工作，系统每日可以采集到上亿级的数据。
• 多端采集：内置了移动端（WAP）采集接口，使用移动端采集速度快、资源消耗低。同时也支持PC端接口。
• AJAX动态采集：现代的前端设计中经常使用AJAX的方式异步加载数据。通过使用Selenium+Chrome模拟真实浏览器使用场景，动态采集数据，解决了传统爬虫框架无法抓取此类数据的问题。

SocialSpider成功服务于多家企业和高校，为自然语言处理技术提供丰富的语料支持。

• 与某央企展开合作，监控直播收视率、热点话题等数据，数据被央视新闻等媒体广泛采用。
• 国防科技大学某重点项目
• 北京理工大学某重点项目
• 在Github上的开源版本（微博中文数据抓取）已获取上千Star。

技术路线

本系统使用目前业界最先进的框架搭建，保证稳定性和高效性。
后端: Python Scrapy
前端: vue.js
数据库: MongoDB
服务器: linux

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