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爬虫功能：
此项目和qq空间爬虫类似，主要爬取新浪微博用户的个人信息、微博信息、粉丝和关注（详细见此）。还要注意：不管你是为了python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程，可以去小编的python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新python教程项目，还可以跟老司机交流讨教！
代码获取新浪微博cookie进行登录，可通过多账号登录来防止新浪的反扒（用来登录的账号可从淘宝购买，一块钱七个）。
项目爬的是新浪微博wap站，结构简单，速度应该会比较快，而且反扒没那么强，缺点是信息量会稍微缺少一些（可见爬虫福利：如何爬wap站）。
爬虫抓取微博的速度可以达到 1300万/天 以上，具体要视网络情况，我使用的是校园网（广工大学城校区），普通的家庭网络可能才一半的速度，甚至都不到。
环境、架构：
开发语言：python2.7
开发环境：64位windows8系统，4g内存，i7-3612qm处理器。
数据库：mongodb 3.2.0
（python编辑器：pycharm 5.0.4；mongodb管理工具：mongobooster 1.1.1）
主要使用 scrapy 爬虫框架。
下载中间件会从cookie池和user-agent池中随机抽取一个加入到spider中。
start_requests 中根据用户id启动四个request，同时对个人信息、微博、关注和粉丝进行爬取。
将新爬下来的关注和粉丝id加入到待爬队列（先去重）。
使用说明：
启动前配置：
mongodb安装好 能启动即可，不需要配置。
python需要安装好scrapy（64位的python尽量使用64位的依赖模块）
另外用到的python模块还有：pymongo、json、base64、requests。
将你用来登录的微博账号和密码加入到 cookies.py 文件中，里面已经有两个账号作为格式参考了。
另外一些scrapy的设置（如间隔时间、日志级别、request线程数等）可自行在setting里面调。
运行截图：
数据库说明：
sinaspider主要爬取新浪微博的个人信息、微博数据、关注和粉丝。
数据库设置 information、tweets、follows、fans四张表，此处仅介绍前面两张表的字段。
information 表：
_id：采用 “用户id” 作为唯一标识。
birthday：出生日期。
city：所在城市。
gender：性别。
marriage：婚姻状况。
nickname：微博昵称。
num_fans：粉丝数量。
num_follows：关注数量。
num_tweets：已发微博数量。
province：所在省份。
signature：个性签名。
url：微博的个人首页。
tweets 表：
_id：采用 “用户id-微博id” 的形式作为一条微博的唯一标识。
co_oridinates：发微博时的定位坐标（经纬度），调用地图api可直接查看具体方位，可识别到在哪一栋楼。
comment：微博被评论的数量。
content：微博的内容。
id：用户id。
like：微博被点赞的数量。
pubtime：微博发表时间。
tools：发微博的工具（手机类型或者平台）
transfer：微博被转发的数量。
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最后要注意：不管你是为了python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程，可以去小编的python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新python教程项目，还可以跟老司机交流讨教！
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