python大牛一个小时爬去新浪微博千万数据是这样做到的

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）。

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、、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。

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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。 NumFans：粉丝数量。 NumFollows：关注数量。 NumTweets：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。 Cooridinates：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。