前言

为什么写这个博客，主要是CSDN上有几个比较热的微博爬虫，基本在今年都挂掉了用不了。比如 《微博爬虫，每日百万级数据》，博主写的比较全，不过因为今年微博查的更严了，所以每日百万级的基本不太可能（除非有很多账号，然而淘宝上的微博账号也涨价了，要达到这么大的数据量都够买一块RTX2080了）。

所以基于一些爬虫框架，这篇博客给出的是更加简单易懂的轻量级微博爬虫，对于学校实验、数据测试、NLP模型训练是大概够用的，原文见 我的博客：https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/87940001

*说明：这个轻量级爬虫每次爬取内容大概在每个ID100条左右（可以设置的更大），只需要建立超过一个较大的微博ID列表（这个表可以自己爬或者网上找）然后随机选取一部分用户进行爬取即可。同一IP每日建议不超过10万条，以免被封。

此外有条件的可以用分布式爬虫扩展一下，如果对于数据量需求不高的则此版本即可。

安装环境

-本项目Python版本为Python3.6
-selenium
-BeautifulSoup v4

git clone git@github.com:Y1ran/Weibo_Light_Spyder_2019.git cd WeiboSpider pip install -r requirements.txt  

步骤简介

1.选取爬取目标网址

首先，在准备开始爬虫之前，得想好要爬取哪个网址。新浪微博的网址分为网页端和手机端两个，大部分爬取微博数据都会选择爬取手机端，因为对比起来，手机端基本上包括了所有你要的数据，并且手机端相对于PC端是轻量级的。 下面是GUCCI的手机端和PC端的网页展示。

2.模拟登陆

定好爬取微博手机端数据之后，接下来就该模拟登陆了。 模拟登陆的网址和登陆的网页下面的样子

3.获取用户微博页码

在登录之后可以进入想要爬取的商户信息，因为每个商户的微博量不一样，因此对应的微博页码也不一样，这里首先将商户的微博页码爬下来。与此同时，将那些公用信息爬取下来，比如用户uid，用户名称，微博数量，关注人数，粉丝数目

4.根据爬取的最大页码，循环爬取所有数据

在得到最大页码之后，直接通过循环来爬取每一页数据。抓取的数据包括，微博内容，转发数量，评论数量，点赞数量，发微博的时间，微博来源，以及是原创还是转发。

  在得到所有数据之后，可以写到csv文件，或者excel