项目亮点

• 功能全面：包括了用户信息抓取、指定关键字搜索结果增量抓取、指定用户主页所有原创微博抓取、评论抓取和转发关系抓取等
• 数据全面：PC端展现的数据量比移动端更加丰富。并且相比于其它同类项目对微博的简单分析，本项目做了大量细致的工作， 比如不同domain不同用户的解析策略、不同domain不同用户的主页分析策略等
• 稳定！项目可以长期稳定运行。
  • 为了保证程序能长期稳定运行，数据所有的网络请求都是通过抓包手动分析的，未用任何自动化工具，包括模拟登陆！ 从另一个方面来说，抓取速度也是比较有保证的
  • 通过合理的阈值设定，账号可以保证安全。但是不推荐用户使用自己的常用账号
  • 即使账号不可用或者登陆失败，项目都对其做了处理（智能冻结账号，出错重试等），以保证每次请求都是有效的，并及时把错误反馈给用户
  • 通过大量的异常检测和处理，几乎捕获了所有的解析和抓取异常。编写了大量的解析代码来获取足够全面的信息
• 复用性和扩展性好。项目很多地方都有详细的代码注释，方便阅读。即使本项目不能完全满足你对微博数据采集和分析的需求，你完全可以在该项目的基础上 做二次开发，项目已经在微博数据采集和模版解析上做了大量工作。
• 该项目会长期更新，目前已经迭代一年有余了。
• 丰富文档支持：点击wiki查看所有文档。如果文档仍然不能解 决你的问题，欢迎提issue，维护者看到后都会积极回答。

快速开始

1.阅读项目环境配置以配置项目所需的环境。

2.到release页面下载稳定版本的应用程序

3.解压你所下载的程序，并且cd到它的目录

4.快速安装所需依赖，如果你想使用虚拟环境管理依赖，那么使用source env.sh即可，如果你想使用系统的Python环境，那么使用pip3 install -r requirements.txt安装所有依赖

5.使用编辑器编辑配置文件spider.yml，设置MySQL、Redis连接信息、云打码（需要进行注册并充值）登录信息和邮箱报警信息。另外也可以对抓取间隔等进行配置，具体请阅读相关注释。

6.先通过手动创建一个名为weibo的数据库，然后使用python config/create_all.py来创建爬虫所需要的表，如果是v1.7.2及之前的版本，输入python create_all.py即可。

7.(可选，v1.7.3新增)如果你想通过Web UI来进行爬虫关键词等信息的配置，那么还需要修改admin/weibo_admin/settings.py中DATABSES一栏的数据库连接信息。 然后在项目根目录下运行

python admin/manage.py makemigrations
python admin/manage.py migrate
python admin/manage.py createsuperuser

以生成django admin所需要的一些数据表，在执行python admin/manage.py createsuperuser的时候，会让你输入django后台的超级管理员用户名、邮箱和密码，比如我依次输入为test、resolvewang@foxmail.com、weibospider2017，然后便成功创建了超级管理员。

8.我们在爬虫程序启动之前，需要预插入微博账号和密码以及一些种子数据。比如你想抓取一个用户，那么就需要在seed_ids表中插入他的uid，uid可以通过打开该用户主页，点击查看页面源代码搜索oid获取到。如果你想通过通过微博的搜索接口搜索一个关键词，那么需要在keywords表中插入你想搜索的关键词。如果你完成了步骤7，那么可以通过Web UI来进行配置。通过运行

python admin/manage.py runserver 0.0.0.0:8000

来启动爬虫配置后台。然后再在你的浏览器输入http://127.0.0.1:8000/admin来访问爬虫配置程序。在登录界面输入刚才创建的用户名test和密码weibospider2017即可，然后在微博配置一栏中进行配置。注意，django自带的web server无法达到生产级别的稳定性，如果需要 在生产环境中使用，建议使用gunicorn或者uwsgi作为web server,并且使用supervisor作为进程管理器。

9.配置完成后，通过

celery -A tasks.workers -Q login_queue,user_crawler,fans_followers,search_crawler,home_crawler worker -l info -c 1

启动worker。注意这里-Q表示在本机上可以接收哪些任务执行，详细请阅读weibospider中所有任务及其说明。-c表示并发数，-l表示日志等级。

上述命令可以在多台机器上执行，以达到分布式抓取的目的。我们需要做的仅仅是在别的机器上装好项目所需依赖（通过source env.sh或者pip3 install -r requirements.txt），是不是很简单？

10.到这个时候，我们已经做好所有准备了。现在我们需要发送任务给worker。有两种方式：1）通过执行python first_task_execution/login_first.py来进行登录，其他任务发送操作也类似。2）由于我们采用定时的机制来应对微博Cookie24小时失效的问题和达到不间断抓取的目的，那么我们可以在任何一台节点执行

celery beat -A tasks.workers -l info

以启动一个celery beater，它会定时将任务发送给Celery Worker进行执行，注意beater只能有一个，否则任务可能重复执行。定时设置在tasks/workers.py这个文件。

到这里所有配置已经结束了，如果大家在上述过程中遇到了问题，请耐心浏览项目所有文档，实在还是不懂或者使用过程中有任何问题可以提issue。

捐赠作者

如果项目对你有用或者对你有启发，不妨通过微信或者支付宝进行小额捐赠，以支持该项目的持续维护和发展。

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重要声明

该项目开发的初衷是为了对部分信息进行监控，并且获取一些自然语言处理所需的语料，在数据抓取的时候对爬虫访问频率进行了较为严格的控制。 后来在技术和兴趣的驱动下，才慢慢扩展了分布式和对微博反爬虫策略的探究。

所以作者希望用户能合理使用该项目（通过配置文件控制访问频率），本着够用就行的原则，不要做竭泽而渔 的事情，对微博系统的正常运行和维护造成较大的困扰。

其他

项目使用常见问题

项目补充说明

项目进程

致谢

• 感谢大神Ask的celery分布式任务调度框架和大神kennethreitz的requests库
• 感谢为项目贡献源码的朋友，点击查看贡献者列表
• 感谢所有捐赠本项目的朋友，点击查看捐赠者列表
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