基于Scrapy框架的微博评论爬虫实战

 

大家好，基于我是框架菜鸟哥！

今天来跟大家分享一下，博评基于Scrapy的论爬微博爬虫应该怎么写。

之前分享过一个Requests对微博评论的虫实爬虫，已经对页面进行了全面的基于分析，本文主要注重对数据采集、框架存储和文件配置进行分析讲解。博评

一、论爬Scrapy简介

首先，虫实我们需要对Scrapy框架有一个简单的基于了解，不然在你书写代码的框架时候会非常的麻烦。

01 安装

使用pip对Scrapy进行安装，博评代码如下：

pip install scrapy 

02 创建项目

安装好Scrapy框架之后，论爬我们需要通过终端，虫实来创建一个Scrapy项目，命令如下：

scrapy startproject weibo 

创建好后的项目结构，如下图：

这里我们来简单介绍一下结构中我们用到的部分的作用，有助于我们后面书写代码。

spiders是存放爬虫程序的文件夹，将写好的爬虫程序放到该文件夹中。香港云服务器items用来定义数据，类似于字典的功能。settings是设置文件，包含爬虫项目的设置信息。pipelines用来对items中的数据进行进一步处理，如：清洗、存储等。

二、数据采集

经过上面的简单介绍，我们现在对Scrapy框架有了简单的了解，下面我们开始写数据采集部分的代码。

01. 定义数据

首先，我们对数据存储的网页进行观察，方便我们对获取数据进行定义

通过对网页中数据存储的形式进行观察后，items.py中对数据的定义方式为：

data = scrapy.Field() 

02. 编辑爬虫

接下来我们在spiders文件夹里面创建一个weibo.py爬虫程序用以书写请求的爬虫代码

代码如下： 

import scrapy  class WeiboSpider(scrapy.Spider):     name = weibo  #用于启动微博程序     allowed_domains = [m.weibo.cn]  #定义爬虫爬取网站的域名     start_urls = [https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4700480024348767&mid=4700480024348767&max_id_type=0]  #定义起始网页的网址    for i in res[data][data]:       weibo_item = WeiboItem()       weibo_item[data] = re.sub(r<[^>]*>, , i[text])       # start_url = [https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4700480024348767&mid=4700480024348767&+str(max_id)+&max_id_type=0]       yield weibo_item  #将数据回传给items 

03. 遍历爬取

学过Requests对微博评论进行爬虫的朋友应该知道，微博评论的URL构造方式，这里我直接展示构造代码： 

max_id_type = res[data][max_id_type]  if int(max_id_type) == 1:     new_url = https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4700480024348767&mid=4700480024348767&max_id= + str(         max_id) + &max_id_type=1  else:     new_url = https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4700480024348767&mid=4700480024348767&max_id= + str(         max_id) + &max_id_type=0 

三、数据存储

光爬取下来数据是云服务器提供商不行的，我们还需要对数据进行存储，这里我采用的是csv文件，来对评论数据进行存储，代码如下： 

class CsvItemExporterPipeline(object):     def __init__(self):         # 创建接收文件,初始化exporter属性         self.file = open(text.csv,ab)         self.exporter = CsvItemExporter(self.file,fields_to_export=[data])         self.exporter.start_exporting() 

四、程序配置

光写上面的代码是无法爬取到评论的，因为我们还没有对整个程序进行有效的配置，下面我们就在settings.py里面进行配置。

01. 不遵循robots协议

需要对robts协议的遵守进行修改，如果我们遵循网页的robots协议的话，那无法进行爬取，代码如下： 

# Obey robots.txt rules  ROBOTSTXT_OBEY = False 

02. 使用自定义cookie

我们知道，想要爬取微博评论，需要带上自己的cookie用以信息校验，因为我们的cookie是在headers中包裹着的，所以我们需要将COOKIES_ENABLED改为False，代码如下： 

# Disable cookies (enabled by default)  COOKIES_ENABLED = False 

03. 打开管道

想要进行数据存储，还需要在配置中，打开通道，IT技术网用以数据传输，代码如下： 

# Configure item pipelines  # See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html  ITEM_PIPELINES = {    weibo.pipelines.CsvItemExporterPipeline: 1,    weibo.pipelines.WeiboPipeline: 300,  } 

五、启动程序

我们在spiders同级的的目录下创建一个wb_main.py文件，便于我们在编辑器中启动程序，代码如下： 

from scrapy import cmdline  #导入cmdline模块,可以实现控制终端命令行。  cmdline.execute([scrapy,crawl,weibo])  #用execute（）方法，输入运行scrapy的命令。 

六、总结

本文详细的介绍了，如何用Scrapy框架来对微博评论进行爬取，建议大家动手实操一下，便于理解。本文仅供学习参考，不做它用。