继上次知乎话题 拥有一副好身材是怎样的体验？ 解析了知乎回答内容之后，这次我们来解析一下微博内容，以微博网友发起的大赛为例：
https://m.weibo.cn/detail/4367970740108457
https://m.weibo.cn/detail/4348022520956497
要获取的微博图片内容，共计672张很凶的照片。
下面是讲如何获取的，不感兴趣的话直接去后台回复 套图 即可获得。
首先进入开发者工具看一下微博结构：
![weibocom.png]( "weibocom.png")
这只是一小部分，微博评论和微博用户发的微博页面，里面都是以html5格式传到本地的，把内容格式化之后就会发现，层级非常复杂，有兴趣的可以看一下，与其解析这个还不如用selenium更简单一些。于是当时就产生了两个思路：
- 借助 splash 直接解析渲染后的页面
- 用 mitmproxy 抓手机APP微博的包，用 APPium 控制手机刷新评论
不管是哪一种，相对于只是获取一下图片而言都麻烦。于是去网上搜一下，搜索结果都是前两年爬取微博的方法，那时候还是用 ajax 以 json 格式传递，现在明显已经不是。
然后后面抱着侥幸心理把访问形式改成手机，微博域名就从 weibo.com 变成了 weibo.cn,再看一下 network 选项卡以hotflow 开头的 xhr ：
![weibocn.png]( "weibocn.png")
这时候 weibo.cn 传给本地信息就是简单的 json 格式啦。上图就是微博评论列表的评论，可以看到每条评论如果有图片，就会有 pic 属性，但是要注意在 pic 下的 直接子 url 只是预览图链接，并非原图。原图链接在pic 属性下 large 下的 url。其他的属性是一些微博的标题、发送时间、内容、点赞数、评论数、转发数和博主相关信息等。我们这次重点是图片，就不管其他的了。
另外微博的反爬措施很强，真的恶心到我了，如果有大规模爬取需求，建议去淘宝买号，建 Cookie池，或者用代理池不停地切换访问主机。如果只用自己电脑本地Cookie，那就把请求头弄全，并限制抓取速度。
切换到 Headers 选项卡，看一下 Request URL ：
https://m.weibo.cn/comments/hotFlowChild?cid=4376866645060411&max_id=152030087630286&max_id_type=0
可以看出它的格式是
https://m.weibo.cn/comments/hotFlowChild? + cid + max_id + max_id_type'
其中 cid 是每一条微博的唯一ID，max_id 是下一次传回数据的最后一条评论的 ID。也就是往下翻看评论，每次显示十条，并在这次所看的评论里就传回 下十条评论 的最后一条评论的唯一 ID，微博是根据这个 ID 传回下十条内容。这也就直接限制了每次爬评论、微博、二级评论时只能一次获取十条，也无法利用线程池加速，因为只有获取了这十条才知道下十条请求地址里 max_id 的值。
然后就可以由这些信息构造请求，获取 json 格式的响应结果：
comment_url = 'https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id={weibo_id}&mid={weibo_id}&max_id={max_id}&max_id_type=0'
url = comment_url.format(weibo_id=id, max_id=0)
response = requests.get(url, headers=headers)
result = json.loads(response.text)
先获取总评论数来计算需要多少次才能爬完评论：
total_number = result.get('data').get('total_number')
total_number = int(total_number)
for i in range(int(total_number / 10)):
result = get_page(weibo_id)
for url in parse_comment(result):
save_to_img(url)
下载完图片只有700来张才知道靠后的评论都是无用的（男士跟答主要联系方式什么的）评论。
然后就是获取图片地址：
def parse_comment(result):
if result.get('ok') and result.get('data').get('data'):
comments = result.get('data').get('data')
for comment in comments:
if comment.get('pic'):
url = comment.get('pic').get('large').get('url')
yield url
要先 if comment.get('pic') 一下，这很重要，因为很多无用评论并没有配图，也就是没有 pic 属性，要以这种方式过滤掉。
另外还有这个：
![child_comment.png]( "child_comment.png")
这里的二级评论就很有必要爬一下，看一下结构：
![child_com.png]( "child_com.png")
值得注意的是二级评论里不管有没有图片都不会有 pic 属性，图片在回答内容text 里以 css 方式嵌套的，很明显就是 a 标签下的 href 属性 就是图片地址。用 pyquery 取出来地址：
childs_comment = result.get('data')
for child_comment in childs_comment:
text = child_comment.get('text')
content = pyquery.PyQuery(text)
url = content('a').attr('href')
yield url
存储图片以图片内容的 md5 值命名，可以去重：
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:img_path = '{0}/{1}.{2}'.format(path,md5(response.content).hexdigest(), 'jpg') # 以图片的md5字符串命名防止重复图片
最后接入某大厂的人体特征值检测，考虑到图片大多没有露脸，识别男女性别不够准，这里只把未识别出人体的图片去掉了（一些表情图）。
有兴趣的可以回复 套图 获得这次微博图片和上次知乎图片
本次微博结构比较简单，与上次关于知乎的文章差不多，不再提供源码。
