新浪微博绝对是一个巨大的，实时的语料库！对微博数据爬取和分析，有重大的意义。

比如，现在要调查工商银行的服务态度，就可以抓取微博内容中包含工商银行的微博语料，然后做情感分析，就可以得到用户对银行服务的满意程度。

再比如，最近火热的明星鹿晗，可以抓取鹿晗的粉丝信息，分析这些粉丝处于什么年龄段，有什么标签，爱好，性别分布等等。这种对人群的分析，还可以同理应用到商业品牌上，用用户市场调研。

当然例子还有很多，那么，首先，要有微博数据！

所以，就产生了众多的微博爬虫项目。后来，新浪微博也开放了微博的API接口，但是官方的东西，限制还是很多的。

准备工作

User-Agent池

爬微博，这种大项目，必要充分的伪装是必须的，所以需要一个User-Agent池，每次，随机选择一个User-Agent。

我整理的在这里：User-Agent池

充足的微博账号

微博爬虫，必须登录以后，才能抓取。而一直使用一个账号，是很容易被封号的！

所以，需要多准备几个账号，每次随机选择一个账号登录，进行抓取。（实际是随机选择一个cookie）。

至于买微博账号的地方，某宝就有：

充足的IP代理

如果你想很快的进行抓取，延迟为0的话，IP很快就会被封，返回403 Forbidden。这时候就需要换代理，所以需要有一个IP代理池。

当然，经测试，每次访问延迟为0.5s，并发量为32，这个参数是不会被封的！

一个服务器
其实，如果IP代理，是免费抓取来的，通常质量并不好，通过代理访问延迟会很大！所以，不如不用代理，加一个0.5秒的延迟，慢慢爬。

这时候，就需要一个勤劳的爬虫，24小时不间断的爬数据！

所以当然是需要部署在服务器上！

爬虫策略
登录微博
登录一直是一个很复杂的问题，不过，我们可以通过selenium来简化这个问题。
直接通过selenium编写浏览器的脚本，自动打开微博的手机站，点击登录，在输入框中填充账号，密码，再点击登录。最后返回cookie即可。

获取cookie以后，可以保存到数据库中。以后每次request请求，随机从数据库中选一个cookie加上，就免登录了。

抓取方案

首先选择一个(或多个)种子用户，作为最初抓取的对象。
对于每个抓取对象，依次抓取个人信息，所有的微博，还有粉丝列表和关注列表。
将对象的粉丝列表和关注列表中的用户，再加入到抓取对象中去。以此循环。
这样就可以形成以种子用户为核心，逐层向外扩散的爬虫辐射。

理论上，只要一小批种子用户启动，就可以爬取全网的微博！

大V的过滤

事实上，有很多微博的信息是没有营养的，比如一些恶俗的营销号，或者一些明星的微博账号。所以，我们可以给抓取的对象，加一个比较正常的阈值，也就是一个普通用户的情况：微博数量<5000,粉丝<5000,关注<5000.

Scrapy配置

MiddleWare：随机User-Agent和随机Cookie
Mongodb：网络爬虫，数据项进场会出现不全，格式不统一的状况，所以采用Mongodb较为合适
DOWNLOAD_DELAY = 0.5 下载间隔时间设置为0.5
CONCURRENT_REQUESTS = 32 并发下载量为32
LOG_FILE = weibo.log 采用日志文件记录日志

运行环境为：Python3

需要依赖包括：pymogo,scrapy

部署服务器，Run！
服务器安装Mongodb，并开放外网访问权限

这样配置以后，在本地Pycharm中，配置远端数据库，就实现可视化操作与管理。

运行爬虫

克隆代码到服务器中，安装依赖，并执行

nohup python run.py

就已经开始不停的爬取微博了！

通过命令：tail -10 weibo.log 查看最新的日志。

在日志中，查看爬取速度：

可以看到一分钟，可以抓取848个item(数据项),这样一天下来：

8486024=1221120 可以抓取120万的微博数据！！

而且是在服务器上运行，可以源源不断的抓取！

同时在本地，通过Mongodb可视化工具，连接并查看数据库。

通过简单的count统计，抓取数量：

可以看到至此已经抓取1.8k用户信息，2.7w微博语料，8.2w分析关系信息。

原文发布时间为：2018-07-08
本文来自云栖社区合作伙伴“大数据挖掘DT机器学习”，了解相关信息可以关注“大数据挖掘DT机器学习”