python微博爬虫

⑴ python网络爬虫怎么学习

现行环境下，大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集，类似于淘宝 京东 网络 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据，而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件，想从事这方面的工作，需掌握以下知识：
1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。
4.了解分布式存储
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具就可以了。

⑵ 怎样用python爬新浪微博大V所有数据

先上结论，通过公开的api如果想爬到某大v的所有数据，需要满足以下两个条件：

1、在你的爬虫开始运行时，该大v的所有微博发布量没有超过回溯查询的上限，新浪是2000，twitter是3200。
2、爬虫程序必须不间断运行。

新浪微博的api基本完全照搬twitter，其中接口的参数特性与底层的Nosql密不可分，建议先看点Nosql数据库的设计理念有助于更好的理解api设计。

一般来说，如果决定爬某个大v，第一步先试获取该用户的基本信息，中间会包含一条最新的status，记下其中的id号作为基准，命名为baseId。

接口中最重要的两个参数：

since_id：返回ID比since_id大的微博（即比since_id时间晚的微博），默认为0。
max_id：返回ID小于或等于max_id的微博，默认为0。

出于各种原因，获取statuses的接口，固定为按id降序排列（scan_index_forward=false），即最新的statuses返回在前。假设该微博第一天上线，就一个用户，发了一百条，id是1到100。而你在该用户发了第50条的时候开始运行的爬虫，即baseId=50。

⑶ 怎样用python爬新浪微博大V所有数据

先上结论，通过公开的api如果想爬到某大v的所有数据，需要满足以下两个条件：
1、在你的爬虫开始运行时，该大v的所有微博发布量没有超过回溯查询的上限，新浪是2000，twitter是3200。
2、爬虫程序必须不间断运行。
新浪微博的api基本完全照搬twitter，其中接口的参数特性与底层的NoSQL密不可分，建议先看点Nosql数据库的设计理念有助于更好的理解api设计。
一般来说，如果决定爬某个大v，第一步先试获取该用户的基本信息，中间会包含一条最新的status，记下其中的id号作为基准，命名为baseId。
接口中最重要的两个参数：
since_id：返回ID比since_id大的微博（即比since_id时间晚的微博），默认为0。
max_id：返回ID小于或等于max_id的微博，默认为0。
出于各种原因，获取statuses的接口，固定为按id降序排列（scan_index_forward=false），即最新的statuses返回在前。假设该微博第一天上线，就一个用户，发了一百条，id是1到100。而你在该用户发了第50条的时候开始运行的爬虫，即baseId=50。
假设按每次获取10条历史数据递归，先将max_id设为baseId，获取该用户id为41－50的微博，再将max_id设为41重复循环，直到返回微博数量为1或0。这步没有问题。
获取用户最新的statuses就有些蛋疼了，since_id＝50，同样获取10条数据，返回的并不是id值为51－60的数据，而是100-91的数据。简单说就是你没法从since_id逐步更新到用户当前status，而是得一口气从用户当前status更新到上次爬虫运行时得到的最后一条status。假设你的爬虫一个月才运行一次，该用户在这期间发了2300条微博，根据限制你只能更新2000条，这其中最老的300条在你的系统内就会出现“断档”。
最后一条，以上只针对公开的api，stackoverflow上twitter
API可以申请权限突破数量限制和更改排序机制，微博也应该有类似机制。

⑷ python爬虫编码问题

<span style="font-size:18px;">./s //在终端中运行程序
Current directory is :/home/talk8/CExample //通过API得到当前工作目录

./s pwd //在终端中运行程序，第二个参数是pwd，表示让程序执行pwd命令
/home/talk8/CExample //通过execlp得到当前工作目录

⑸ Python爬网页

1、网络爬虫基本原理
传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定
停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根
据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。
2、设计基本思路
正如你所说，先到微博登陆页面模拟登录，抓取页面，从页面中找出所有URL，选择满足要求的URL文本说明，模拟点击这些URL，重复上面的抓取动作，直到满足要求退出。
3、现有的项目
google project网站有一个项目叫做sinawler，就是专门的新浪微博爬虫，用来抓取微博内容。网站上不去，这个你懂的。不过可以网络一下“python编写的新浪微博爬虫（现在的登陆方法见新的一则微博）“，可以找到一个参考的源码，他是用python2写的。如果用python3写，其实可以使用urllib.request模拟构建一个带cookies的浏览器，省去对cookies的处理，代码可以更加简短。
4、此外
看下网络爬虫的网络，里面很多比较深入的内容，比如算法分析、策略体系，会大有帮助，从理论角度提升代码的技术层次。

⑹ python 新浪微博爬虫，求助

0x00. 起因
因为参加学校大学生创新竞赛，研究有关微博博文表达的情绪，需要大量微博博文，而网上无论是国内的某度、csdn，还是国外谷歌、gayhub、codeproject等都找不到想要的程序，没办法只能自己写一个程序了。
ps.在爬盟找到类似的程序，但是是windows下的，并且闭源，而且最终爬取保存的文件用notepad++打开有很多奇怪的问题，所以放弃了。
0x01. 基础知识
本程序由Python写成，所以基本的python知识是必须的。另外，如果你有一定的计算机网络基础，在前期准备时会有少走很多弯路。
对于爬虫，需要明确几点：
1. 对爬取对象分类，可以分为以下几种：第一种是不需要登录的，比如博主以前练手时爬的中国天气网，这种网页爬取难度较低，建议爬虫新手爬这类网页；第二种是需要登录的，如豆瓣、新浪微博，这些网页爬取难度较高；第三种独立于前两种，你想要的信息一般是动态刷新的，如AJAX或内嵌资源，这种爬虫难度最大，博主也没研究过，在此不细举（据同学说淘宝的商品评论就属于这类）。
2. 如果同一个数据源有多种形式（比如电脑版、手机版、客户端等），优先选取较为“纯净的”展现。比如新浪微博，有网页版，也有手机版，而且手机版可以用电脑浏览器访问，这时我优先选手机版新浪微博。
3. 爬虫一般是将网页下载到本地，再通过某些方式提取出感兴趣的信息。也就是说，爬取网页只完成了一半，你还要将你感兴趣的信息从下载下来的html文件中提取出来。这时就需要一些xml的知识了，在这个项目中，博主用的是XPath提取信息，另外可以使用XQuery等等其他技术，详情请访问w3cschool。
4. 爬虫应该尽量模仿人类，现在网站反爬机制已经比较发达，从验证码到禁IP，爬虫技术和反爬技术可谓不断博弈。
0x02. 开始
决定了爬虫的目标之后，首先应该访问目标网页，明确目标网页属于上述几种爬虫的哪种，另外，记录为了得到感兴趣的信息你需要进行的步骤，如是否需要登录，如果需要登录，是否需要验证码；你要进行哪些操作才能获得希望得到的信息，是否需要提交某些表单；你希望得到的信息所在页面的url有什么规律等等。
以下博文以博主项目为例，该项目爬取特定新浪微博用户从注册至今的所有微博博文和根据关键词爬取100页微博博文（大约1000条）。
0x03. 收集必要信息
首先访问目标网页，发现需要登录，进入登录页面如下新浪微博手机版登录页面
注意url后半段有很多形如”%xx”的转义字符，本文后面将会讲到。
从这个页面可以看到，登录新浪微博手机版需要填写账号、密码和验证码。
这个验证码是近期（本文创作于2016.3.11）才需要提供的，如果不需要提供验证码的话，将有两种方法进行登录。
第一种是填写账号密码之后执行js模拟点击“登录”按钮，博主之前写过一个Java爬虫就是利用这个方法，但是现在找不到工程了，在此不再赘述。
第二种需要一定HTTP基础，提交包含所需信息的HTTP POST请求。我们需要Wireshark 工具来抓取登录微博时我们发出和接收的数据包。如下图我抓取了在登录时发出和接收的数据包Wireshark抓取结果1
在搜索栏提供搜索条件”http”可得到所有http协议数据包，右侧info显示该数据包的缩略信息。图中蓝色一行是POST请求，并且info中有”login”，可以初步判断这个请求是登录时发出的第一个数据包，并且这个180.149.153.4应该是新浪微博手机版登录认证的服务器IP地址，此时我们并没有任何的cookie。
在序号为30是数据包中有一个从该IP发出的HTTP数据包，里面有四个Set-Cookie字段，这些cookie将是我们爬虫的基础。
Wireshark抓取结果2
早在新浪微博服务器反爬机制升级之前，登录是不需要验证码的，通过提交POST请求，可以拿到这些cookie，在项目源码中的TestCookie.py中有示例代码。
ps.如果没有wireshark或者不想这么麻烦的话，可以用浏览器的开发者工具，以chrome为例，在登录前打开开发者工具，转到Network，登录，可以看到发出和接收的数据，登录完成后可以看到cookies，如下图chrome开发者工具
接下来访问所需页面，查看页面url是否有某种规律。由于本项目目标之一是获取某用户的全部微博，所以直接访问该用户的微博页面，以央视新闻 为例。
央视新闻1
图为央视新闻微博第一页，观察该页面的url可以发现，新浪微博手机版的微博页面url组成是 “weibo.cn/(displayID)?page=(pagenum)” 。这将成为我们爬虫拼接url的依据。
接下来查看网页源码，找到我们希望得到的信息的位置。打开浏览器开发者工具，直接定位某条微博，可以发现它的位置，如下所示。
xpath
观察html代码发现，所有的微博都在<div>标签里，并且这个标签里有两个属性，其中class属性为”c”，和一个唯一的id属性值。得到这个信息有助于将所需信息提取出来。
另外，还有一些需要特别注意的因素
* 微博分为原创微博和转发微博
* 按照发布时间至当前时间的差距，在页面上有”MM分钟前”、”今天HH:MM”、”mm月dd日 HH:MM”、”yyyy-mm-dd HH:MM:SS”等多种显示时间的方式* 手机版新浪微博一个页面大约显示10条微博，所以要注意对总共页数进行记录以上几点都是细节，在爬虫和提取的时候需要仔细考虑。
0x04. 编码
1.爬取用户微博
本项目开发语言是Python 2.7，项目中用了一些第三方库，第三方库可以用pip的方法添加。
既然程序自动登录的想法被验证码挡住了，想要访问特定用户微博页面，只能使用者提供cookies了。
首先用到的是Python的request模块，它提供了带cookies的url请求。
import request
print request.get(url, cookies=cookies).content使用这段代码就可以打印带cookies的url请求页面结果。
首先取得该用户微博页面数，通过检查网页源码，查找到表示页数的元素，通过XPath等技术提取出页数。
页数
项目使用lxml模块对html进行XPath提取。
首先导入lxml模块，在项目里只用到了etree，所以from lxml import etree
然后利用下面的方法返回页数
def getpagenum(self):
url = self.geturl(pagenum=1)
html = requests.get(url, cookies=self.cook).content # Visit the first page to get the page number.
selector = etree.HTML(html)
pagenum = selector.xpath('//input[@name="mp"]/@value')[0]
return int(pagenum)
接下来就是不断地拼接url->访问url->下载网页。
需要注意的是，由于新浪反爬机制的存在，同一cookies访问页面过于“频繁”的话会进入类似于“冷却期”，即返回一个无用页面，通过分析该无用页面发现，这个页面在特定的地方会出现特定的信息，通过XPath技术来检查这个特定地方是否出现了特定信息即可判断该页面是否对我们有用。
def ispageneeded(html):
selector = etree.HTML(html)
try:
title = selector.xpath('//title')[0]
except:
return False
return title.text != '微博广场' and title.text != '微博'
如果出现了无用页面，只需简单地重新访问即可，但是通过后期的实验发现，如果长期处于过频访问，返回的页面将全是无用页面，程序也将陷入死循环。为了避免程序陷入死循环，博主设置了尝试次数阈值trycount，超过这个阈值之后方法自动返回。
下面代码片展示了单线程爬虫的方法。
def startcrawling(self, startpage=1, trycount=20):
attempt = 0
try:
os.mkdir(sys.path[0] + '/Weibo_raw/' + self.wanted)except Exception, e:
print str(e)
isdone = False
while not isdone and attempt < trycount:
try:
pagenum = self.getpagenum()
isdone = True
except Exception, e:
attempt += 1
if attempt == trycount:
return False
i = startpage
while i <= pagenum:
attempt = 0
isneeded = False
html = ''
while not isneeded and attempt < trycount:
html = self.getpage(self.geturl(i))
isneeded = self.ispageneeded(html)
if not isneeded:
attempt += 1
if attempt == trycount:
return False
self.savehtml(sys.path[0] + '/Weibo_raw/' + self.wanted + '/' + str(i) + '.txt', html)print str(i) + '/' + str(pagenum - 1)
i += 1
return True
考虑到程序的时间效率，在写好单线程爬虫之后，博主也写了多线程爬虫版本，基本思想是将微博页数除以线程数，如一个微博用户有100页微博，程序开10个线程，那么每个线程只负责10个页面的爬取，其他基本思想跟单线程类似，只需仔细处理边界值即可，在此不再赘述，感兴趣的同学可以直接看代码。另外，由于多线程的效率比较高，并发量特别大，所以服务器很容易就返回无效页面，此时trycount的设置就显得更重要了。博主在写这篇微博的时候，用一个新的cookies，多线程爬取现场测试了一下爬取北京邮电大学的微博，3976条微博全部爬取成功并提取博文，用时仅15s，实际可能跟cookies的新旧程度和网络环境有关，命令行设置如下，命令行意义在项目网址里有说明python main.py _T_WM=xxx; SUHB=xxx; SUB=xxx; gsid_CTandWM=xxx u bupt m 20 20爬取的工作以上基本介绍结束，接下来就是爬虫的第二部分，解析了。由于项目中提供了多线程爬取方法，而多线程一般是无序的，但微博博文是依靠时间排序的，所以项目采用了一种折衷的办法，将下载完成的页面保存在本地文件系统，每个页面以其页号为文件名，待爬取的工作结束后，再遍历文件夹内所有文件并解析。
通过前面的观察，我们已经了解到微博博文存在的标签有什么特点了，利用XPath技术，将这个页面里所有有这个特点的标签全部提取出来已经不是难事了。
在这再次提醒，微博分为转发微博和原创微博、时间表示方式。另外，由于我们的研究课题仅对微博文本感兴趣，所以配图不考虑。
def startparsing(self, parsingtime=datetime.datetime.now()):
basepath = sys.path[0] + '/Weibo_raw/' + self.uidfor filename in os.listdir(basepath):
if filename.startswith('.'):
continue
path = basepath + '/' + filename
f = open(path, 'r')
html = f.read()
selector = etree.HTML(html)
weiboitems = selector.xpath('//div[@class="c"][@id]')for item in weiboitems:
weibo = Weibo()
weibo.id = item.xpath('./@id')[0]
cmt = item.xpath('./div/span[@class="cmt"]')if len(cmt) != 0:
weibo.isrepost = True
weibo.content = cmt[0].text
else:
weibo.isrepost = False
ctt = item.xpath('./div/span[@class="ctt"]')[0]
if ctt.text is not None:
weibo.content += ctt.text
for a in ctt.xpath('./a'):
if a.text is not None:
weibo.content += a.text
if a.tail is not None:
weibo.content += a.tail
if len(cmt) != 0:
reason = cmt[1].text.split(u'\xa0')
if len(reason) != 1:
weibo.repostreason = reason[0]
ct = item.xpath('./div/span[@class="ct"]')[0]
time = ct.text.split(u'\xa0')[0]
weibo.time = self.gettime(self, time, parsingtime)self.weibos.append(weibo.__dict__)
f.close()
方法传递的参数parsingtime的设置初衷是，开发前期爬取和解析可能不是同时进行的（并不是严格的“同时”），微博时间显示是基于访问时间的，比如爬取时间是10:00，这时爬取到一条微博显示是5分钟前发布的，但如果解析时间是10:30，那么解析时间将错误，所以应该讲解析时间设置为10:00。到后期爬虫基本开发完毕，爬取工作和解析工作开始时间差距降低，时间差将是爬取过程时长，基本可以忽略。
解析结果保存在一个列表里，最后将这个列表以json格式保存到文件系统里，删除过渡文件夹，完成。
def save(self):
f = open(sys.path[0] + '/Weibo_parsed/' + self.uid + '.txt', 'w')jsonstr = json.mps(self.weibos, indent=4, ensure_ascii=False)f.write(jsonstr)
f.close()
2.爬取关键词
同样的，收集必要的信息。在微博手机版搜索页面敲入”python”，观察url，研究其规律。虽然第一页并无规律，但是第二页我们发现了规律，而且这个规律可以返回应用于第一页第一页
第二页
应用后第一页
观察url可以发现，对于关键词的搜索，url中的变量只有keyword和page（事实上，hideSearchFrame对我们的搜索结果和爬虫都没有影响），所以在代码中我们就可以对这两个变量进行控制。
另外，如果关键词是中文，那么url就需要对中文字符进行转换，如我们在搜索框敲入”开心”并搜索，发现url如下显示搜索开心
但复制出来却为
http://weibo.cn/search/mblog?hideSearchFrame=&keyword=%E5%BC%80%E5%BF%83&page=1幸好，python的urllib库有qoute方法处理中文转换的功能（如果是英文则不做转换），所以在拼接url前使用这个方法处理一下参数。
另外，考虑到关键词搜索属于数据收集阶段使用的方法，所以在此只提供单线程下载网页，如有多线程需要，大家可以按照多线程爬取用户微博的方法自己改写。最后，对下载下来的网页进行提取并保存（我知道这样的模块设计有点奇怪，打算重(xin)构(qing)时(hao)时再改，就先这样吧）。
def keywordcrawling(self, keyword):
realkeyword = urllib.quote(keyword) # Handle the keyword in Chinese.
try:
os.mkdir(sys.path[0] + '/keywords')
except Exception, e:
print str(e)
weibos = []
try:
highpoints = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]') # Handle emoji, but it seems doesn't work.
except re.error:
highpoints = re.compile(u'[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]')pagenum = 0
isneeded = False
while not isneeded:
html = self.getpage('http://weibo.cn/search/mblog?keyword=%s&page=1' % realkeyword)isneeded = self.ispageneeded(html)
if isneeded:
selector = etree.HTML(html)
try:
pagenum = int(selector.xpath('//input[@name="mp"]/@value')[0])except:
pagenum = 1
for i in range(1, pagenum + 1):
try:
isneeded = False
while not isneeded:
html = self.getpage('http://weibo.cn/search/mblog?keyword=%s&page=%s' % (realkeyword, str(i)))isneeded = self.ispageneeded(html)
selector = etree.HTML(html)
weiboitems = selector.xpath('//div[@class="c"][@id]')for item in weiboitems:
cmt = item.xpath('./div/span[@class="cmt"]')if (len(cmt)) == 0:
ctt = item.xpath('./div/span[@class="ctt"]')[0]
if ctt.text is not None:
text = etree.tostring(ctt, method='text', encoding="unicode")tail = ctt.tail
if text.endswith(tail):
index = -len(tail)
text = text[1:index]
text = highpoints.sub(u'\u25FD', text) # Emoji handling, seems doesn't work.
weibotext = text
weibos.append(weibotext)
print str(i) + '/' + str(pagenum)
except Exception, e:
print str(e)
f = open(sys.path[0] + '/keywords/' + keyword + '.txt', 'w')try:
f.write(json.mps(weibos,indent=4,ensure_ascii=False))except Exception,ex:
print str(ex)
finally:
f.close()
博主之前从未写过任何爬虫程序，为了获取新浪微博博文，博主先后写了3个不同的爬虫程序，有Python，有Java，爬虫不能用了是很正常的，不要气馁，爬虫程序和反爬机制一直都在不断博弈中，道高一尺魔高一丈。
另. 转载请告知博主，如果觉得博主帅的话就可以不用告知了

⑺ 如何用Python写一个分布式爬虫

本文将会以PC端微博进行讲解，因为移动端微博数据不如PC短全面，而且抓取和解析难度都会小一些。文章比较长，由于篇幅所限，文章并没有列出所有代码，只是讲了大致流程和思路。

要抓微博数据，第一步便是模拟登陆，因为很多信息（比如用户信息，用户主页微博数据翻页等各种翻页）都需要在登录状态下才能查看。关于模拟登陆进阶，我写过两篇文章，一篇是模拟登陆微博的，是从小白的角度写的。另外一篇是模拟登陆网络云的，是从有一定经验的熟手的角度写的。读了这两篇文章，并且根据我写的过程自己动手实现过的同学，应该对于模拟登陆PC端微博是没有太大难度的。那两篇文章没有讲如何处理验证码，这里我简单说一下，做爬虫的同学不要老想着用什么机器学习的方法去识别复杂验证码，真的难度非常大，这应该也不是一个爬虫工程师的工作重点，当然这只是我的个人建议。工程化的项目，我还是建议大家通过打码平台来解决验证码的问题。我在分布式微博爬虫中就是直接调用打码平台的接口来做的大规模微博账号的模拟登陆，效果还不错，而且打码成本很低。

说完模拟登陆（具体请参见我写的那两篇文章，篇幅所限，我就不过来了），我们现在正式进入微博的数据抓取。这里我会以微博用户信息抓取为例来进行分析和讲解。

关于用户信息抓取，可能我们有两个目的。一个是我们只想抓一些指定用户，另外一个是我们想尽可能多的抓取更多数量的用户的信息。我的目的假定是第二种。那么我们该以什么样的策略来抓取，才能获得尽可能多的用户信息呢？如果我们初始用户选择有误，选了一些不活跃的用户，很可能会形成一个环，这样就抓不了太多的数据。这里有一个很简单的思路：我们把一些大V拿来做为种子用户，我们先抓他们的个人信息，然后再抓大V所关注的用户和粉丝，大V关注的用户肯定也是类似大V的用户，这样的话，就不容易形成环了。

策略我们都清楚了。就该是分析和编码了。

我们先来分析如何构造用户信息的URL。这里我以微博名为一起神吐槽的博主为例进行分析。做爬虫的话，一个很重要的意识就是爬虫能抓的数据都是人能看到的数据，反过来，人能在浏览器上看到的数据，爬虫几乎都能抓。这里用的是几乎，因为有的数据抓取难度特别。我们首先需要以正常人的流程看看怎么获取到用户的信息。我们先进入该博主的主页，如下图

根据唯一性判断

我们在页面源码中搜索，只发现一个script中有该字符串，那么就是那段script是页面相关信息。我们可以通过正则表达式把该script提取出来，然后把其中的html也提取出来，再保存到本地，看看信息是否全面。这里我就不截图了。感觉还有很多要写的，不然篇幅太长了。

另外，对于具体页面的解析，我也不做太多的介绍了。太细的东西还是建议读读源码。我只讲一下，我觉得的一种处理异常的比较优雅的方式。微博爬虫的话，主要是页面样式太多，如果你打算包含所有不同的用户的模版，那么我觉得几乎不可能，不同用户模版，用到的解析规则就不一样。那么出现解析异常如何处理？尤其是你没有catch到的异常。很可能因为这个问题，程序就崩掉。其实对于Python这门语言来说，我们可以通过装饰器来捕捉我们没有考虑到的异常，比如我这个装饰器

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def parse_decorator(return_type):

"""

:param return_type: 用于捕捉页面解析的异常, 0表示返回数字0, 1表示返回空字符串, 2表示返回[],3表示返回False, 4表示返回{}, 5返回None

:return: 0,'',[],False,{},None

"""

def page_parse(func):

@wraps(func)

def handle_error(*keys):

try:

return func(*keys)

except Exception as e:

parser.error(e)

if return_type == 5:

return None

elif return_type == 4:

return {}

elif return_type == 3:

return False

elif return_type == 2:

return []

elif return_type == 1:

return ''

else:

return 0

return handle_error

return page_parse

上面的代码就是处理解析页面发生异常的情况，我们只能在数据的准确性、全面性和程序的健壮性之间做一些取舍。用装饰器的话，程序中不用写太多的try语句，代码重复率也会减少很多。

页面的解析由于篇幅所限，我就讲到这里了。没有涉及太具体的解析，其中一个还有一个比较难的点，就是数据的全面性，读者可以去多观察几个微博用户的个人信息，就会发现有的个人信息，有的用户有填写，有的并没有。解析的时候要考虑完的话，建议从自己的微博的个人信息入手，看到底有哪些可以填。这样可以保证几乎不会漏掉一些重要的信息。

最后，我再切合本文的标题，讲如何搭建一个分布式的微博爬虫。开发过程中，我们可以先就做单机单线程的爬虫，然后再改成使用celery的方式。这里这样做是为了方便开发和测试，因为你单机搭起来并且跑得通了，那么分布式的话，就很容易改了，因为celery的API使用本来就很简洁。

我们抓取的是用户信息和他的关注和粉丝uid。用户信息的话，我们一个请求大概能抓取一个用户的信息，而粉丝和关注我们一个请求可以抓取18个左右（因为这个抓的是列表），显然可以发现用户信息应该多占一些请求的资源。这时候就该介绍理论篇没有介绍的关于celery的一个高级特性了，它叫做任务路由。直白点说，它可以规定哪个分布式节点能做哪些任务，不能做哪些任务。它的存在可以让资源分配更加合理，分布式微博爬虫项目初期，就没有使用任务路由，然后抓了十多万条关注和分析，结果发现用户信息抓几万条，这就是资源分配得不合理。那么如何进行任务路由呢？

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# coding:utf-8

import os

from datetime import timedelta

from celery import Celery

from kombu import Exchange, Queue

from config.conf import get_broker_or_backend

from celery import platforms

# 允许celery以root身份启动

platforms.C_FORCE_ROOT = True

worker_log_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))+'/logs', 'celery.log')

beat_log_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))+'/logs', 'beat.log')

tasks = ['tasks.login', 'tasks.user']

# include的作用就是注册服务化函数

app = Celery('weibo_task', include=tasks, broker=get_broker_or_backend(1), backend=get_broker_or_backend(2))

app.conf.update(

CELERY_TIMEZONE='Asia/Shanghai',

CELERY_ENABLE_UTC=True,

CELERYD_LOG_FILE=worker_log_path,

CELERYBEAT_LOG_FILE=beat_log_path,

CELERY_ACCEPT_CONTENT=['json'],

CELERY_TASK_SERIALIZER='json',

CELERY_RESULT_SERIALIZER='json',

CELERY_QUEUES=(

Queue('login_queue', exchange=Exchange('login', type='direct'), routing_key='for_login'),

Queue('user_crawler', exchange=Exchange('user_info', type='direct'), routing_key='for_user_info'),

Queue('fans_followers', exchange=Exchange('fans_followers', type='direct'), routing_key='for_fans_followers'),

)

上述代码我指定了有login_queue、user_crawler、fans_followers三个任务队列。它们分别的作用是登录、用户信息抓取、粉丝和关注抓取。现在假设我有三台爬虫服务器A、B和C。我想让我所有的账号登录任务分散到三台服务器、让用户抓取在A和B上执行，让粉丝和关注抓取在C上执行，那么启动A、B、C三个服务器的celery worker的命令就分别是

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celery -A tasks.workers -Q login_queue,user_crawler worker -l info -c 1 # A服务器和B服务器启动worker的命令，它们只会执行登录和用户信息抓取任务

celery -A tasks.workers -Q login_queue,fans_followers worker -l info -c 1 # C服务器启动worker的命令，它只会执行登录、粉丝和关注抓取任务

然后我们通过命令行或者代码（如下）就能发送所有任务给各个节点执行了

Python

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⑻ 如何写爬虫程序爬取豆瓣网或者新浪微博里的内容

在面向对象的高级语言中，早已有人将http请求封装成了类库，你只需要调下接口，就能获得目标网页的源码。所以程序需要做的就是请求目标url，获取页面的源码，解析html。基本流程是：
获取目标页面源码，方法：调用对应的类库。
解析html文件，提取出自己想要的信息。方法：正则表达式或者解析html的库。

按照上述步骤，C++（Qt）涉及的类是：
WebView，它的内核其实就是webkit，所以它就是一个功能原始的浏览器，他内置能够返回页面源码的函数，接受一个url的string类型参数，返回一个QString对象。
WebView类有方法能够处理DOM。
C#（.net）涉及的类是：
WebClient，WebRequest，HttpWebRequest等类，第一个封装得比较高级，写法简单，后面两个封装得低级，写起来麻烦但是用起来灵活，HttpWebRequest是WebRequest的一个子类。
Html Agility Pack。
Python涉及的包是：
urllib，urllib2，前者仅可以接受URL，不能伪装Header，但是需要用它的一个函数对post数据进行编码。类似于浏览器的有Selenium。
BeautifulSoup。
上面三种相比，python写法最简单，操作也灵活，要获取源码只要写一句话就行。字符串处理python也毫不逊色于C#和C++。

⑼ pythonpyautogui是爬虫吗

是。PyAutoGui是一个跨平台GUI自动化库。PyAutoGUI是一个Python模块，用于以编程方式控制鼠标和键盘。Python网络爬虫，pyautogui与pytesseract抓取新浪微博数据，OCR方案用ocr与pyautogui，以及webbrowser实现功能：设计爬虫抓取新浪微博数据，比如，抓取微博用户的粉丝数。