Python3网络爬虫开发实战，Scrapy 爬取新浪微博

前面讲解了 Scrapy 中各个模块基本使用方法以及代理池、Cookies 池。接下来我们以一个反爬比较强的网站新浪微博为例，来实现一下 Scrapy 的大规模爬取。

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1. 本节目标

本次爬取的目标是新浪微博用户的公开基本信息，如用户昵称、头像、用户的关注、粉丝列表以及发布的微博等，这些信息抓取之后保存至 MongoDB。

2. 准备工作

请确保前文所讲的代理池、Cookies 池已经实现并可以正常运行，安装 Scrapy、PyMongo 库，如没有安装可以参考前文内容。

3. 爬取思路

首先我们要实现用户的大规模爬取。这里采用的爬取方式是，以微博的几个大 V 为起始点，爬取他们各自的粉丝和关注列表，然后获取粉丝和关注列表的粉丝和关注列表，以此类推，这样下去就可以实现递归爬取。如果一个用户与其他用户有社交网络上的关联，那他们的信息就会被爬虫抓取到，这样我们就可以做到对所有用户的爬取。通过这种方式，我们可以得到用户的唯一 ID，再根据 ID 获取每个用户发布的微博即可。

4. 爬取分析

这里我们选取的爬取站点是：https://m.weibo.cn，此站点是微博移动端的站点。打开该站点会跳转到登录页面，这是因为主页做了登录限制。不过我们可以直接打开某个用户详情页面，如图 13-32 所示。

图 13-32 个人详情页面

我们在页面最上方可以看到她的关注和粉丝数量。我们点击关注，进入到她的关注列表，如图 13-33 所示。

图 13-33 关注列表

我们打开开发者工具，切换到 XHR 过滤器，一直下拉关注列表，即可看到下方会出现很多 Ajax 请求，这些请求就是获取关注列表的 Ajax 请求，如图 13-34 所示。

图 13-34 请求列表

我们打开第一个 Ajax 请求看一下，发现它的链接为：https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=231051_-_followers_-_1916655407&luicode=10000011&lfid=1005051916655407&featurecode=20000320&type=uid&value=1916655407&page=2，详情如图 13-35 和 13-36 所示。

图 13-35 请求详情

图 13-36 响应结果

请求类型是 GET 类型，返回结果是 JSON 格式，我们将其展开之后即可看到其关注的用户的基本信息。接下来我们只需要构造这个请求的参数。此链接一共有 7 个参数，如图 13-37 所示。

图 13-37 参数信息

其中最主要的参数就是 containerid 和 page。有了这两个参数，我们同样可以获取请求结果。我们可以将接口精简为：https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=231051_-_followers_-_1916655407&page=2，这里的 containerid 的前半部分是固定的，后半部分是用户的 id。所以这里参数就可以构造出来了，只需要修改 containerid 最后的 id 和 page 参数即可获取分页形式的关注列表信息。

利用同样的方法，我们也可以分析用户详情的 Ajax 链接、用户微博列表的 Ajax 链接，如下所示：

 

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# 用户详情 API user_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid={uid}&type=uid&value={uid}&containerid=100505{uid}' # 关注列表 API follow_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=231051_-_followers_-_{uid}&page={page}' # 粉丝列表 API fan_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=231051_-_fans_-_{uid}&page={page}' # 微博列表 API weibo_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid={uid}&type=uid&page={page}&containerid=107603{uid}'

此处的 uid 和 page 分别代表用户 ID 和分页页码。

注意，这个 API 可能随着时间的变化或者微博的改版而变化，以实测为准。

我们从几个大 V 开始抓取，抓取他们的粉丝、关注列表、微博信息，然后递归抓取他们的粉丝和关注列表的粉丝、关注列表、微博信息，递归抓取，最后保存微博用户的基本信息、关注和粉丝列表、发布的微博。

我们选择 MongoDB 作为存储的数据库，可以更方便地存储用户的粉丝和关注列表。

5. 新建项目

接下来，我们用 Scrapy 来实现这个抓取过程。首先创建一个项目，命令如下所示：

 

1	scrapy startproject weibo

进入项目中，新建一个 Spider，名为 weibocn，命令如下所示：

 

1	scrapy genspider weibocn m.weibo.cn

我们首先修改 Spider，配置各个 Ajax 的 URL，选取几个大 V，将他们的 ID 赋值成一个列表，实现 start_requests() 方法，也就是依次抓取各个大 V 的个人详情，然后用 parse_user() 进行解析，如下所示：

 

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from scrapy import Request, Spider   class WeiboSpider(Spider):     name = 'weibocn'     allowed_domains = ['m.weibo.cn']     user_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid={uid}&type=uid&value={uid}&containerid=100505{uid}'     follow_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=231051_-_followers_-_{uid}&page={page}'     fan_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=231051_-_fans_-_{uid}&page={page}'     weibo_url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid={uid}&type=uid&page={page}&containerid=107603{uid}'     start_users = ['3217179555', '1742566624', '2282991915', '1288739185', '3952070245', '5878659096']       def start_requests(self):         for uid in self.start_users:             yield Request(self.user_url.format(uid=uid), callback=self.parse_user)