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[Python 爬虫] 使用 Scrapy 爬取新浪微博用户信息（三） —— 数据的持久化——使用MongoDB存储爬取的数据_scrapy 微博存入monogodb

作者：代码秘术家 | 2024-02-03 15:05:42

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scrapy 微博存入monogodb

上一篇：[Python 爬虫] 使用 Scrapy 爬取新浪微博用户信息（二） —— 编写一个基本的 Spider 爬取微博用户信息

在上一篇博客中，我们已经新建了一个爬虫应用，并简单实现了爬取一位微博用户的基本信息。这一篇博客就将介绍怎样横向和纵向地扩展爬虫，让爬虫程序循环地爬取用户信息，然后将爬取的用户信息，保存到 MongoDB。

扩展爬取范围

1. 完善爬取用户的资料

其实上一篇博客还遗留了部分问题，我们只爬取了用户主页的信息（用户Id、微博数、关注数、粉丝数），还没有爬取用户资料中的信息，包括用户昵称、认证信息、简介、认证、性别、地区等，这一节我们就来实现这部分逻辑。

我们上一篇实现用户基本信息的爬取是在 base_info_parse() 方法中实现的，我们再定义一个 detail_info_parse() 方法来实现用户资料的爬取。我们在用户主页点击“资料”就可以跳转到用户资料页面（https://weibo.cn/1809054937/info），因此我们可以在 base_info_parse() 方法中获取用户资料的 url，当然，仔细观察不难看出所有用户的资料页面 url 都是形如 https://weibo.cn/{user_id}/info 的，因此我们也可以用解析的 user_id 直接组装出 url，这里采用自己组装 url 的方法，然后构造一个新的请求。在 base_info_parse() 方法末尾构建新的爬虫 Request，另外，由于我们得到一位用户的完整信息，是需要将用户基本信息和详细信息组装到一起的，所以我们希望将 base_info_parse() 提取的信息也传递到 detail_info_parse() 方法中去，我们可以采用 meta 这个参数，将提取的信息传递下去，代码如下：


yield scrapy.Request(url='https://weibo.cn/%s/info' % user_id, callback=self.detail_info_parse,
                             headers=self.headers, cookies=self.cookies, meta={'item': load.load_item()})

detail_info_parse() 的完整代码如下：


def detail_info_parse(self, response):
        """
        用户资料解析函数\n
        :param response:
        :return:
        """
        # 获取上一个函数的解析结果
        item = response.meta['item']
        user_id = item.get('user_id')
        # 利用上一个函数的解析结果构造加载器（Loader）
        load = ItemLoader(item=item, response=response)
        selector = scrapy.Selector(response)
        # 如果 user_id 为空，在用户资料页面，再次提取 user_id
        if not user_id:
            ids = selector.xpath('//a[contains(@href,"uid")]/@href').re('uid=(\d{10})')
            ids = list(set(ids))
            user_id = ids[0]
            load.add_value('user_id', user_id)
        nick_name, gender, district, birthday, brief_intro, identify, head_img = '', '', '', '', '', '', ''
        for info in selector.xpath('//div[@class="c"][3]/text()'):
            # 提取个人资料
            nick_name = info.re(u'昵称:(.*)')[0] if info.re(u'昵称:(.*)') else nick_name
            identify = info.re(u'认证:(.*)')[0] if info.re(u'认证:(.*)') else identify
            gender = info.re(u'性别:(.*)')[0] if info.re(u'性别:(.*)') else gender
            district = info.re(u'地区:(.*)')[0] if info.re(u'地区:(.*)') else district
            birthday = info.re(u'生日:(.*)')[0] if info.re(u'生日:(.*)') else birthday
            brief_intro = info.re(u'简介:(.*)')[0] if info.re(u'简介:(.*)') else brief_intro
        # 根据用户填写的地区信息拆分成 省份 和 城市
        province, city = '', ''
        if district:
            extract = district.split(' ')
            province = extract[0] if extract else ''
            city = extract[1] if extract and len(extract) > 1 else ''
        # 合并用户基本信息和详细资料
        load.add_value('province', province)
        load.add_value('city', city)
        load.add_xpath('head_img', '//div[@class="c"]/img[@alt="头像"]/@src')
        load.add_value('username', nick_name)
        load.add_value('identify', identify)
        load.add_value('gender', gender)
        load.add_value('district', district)
        load.add_value('birthday', birthday)
        load.add_value('brief_intro', brief_intro)
        yield load.load_item()

2. 纵向扩展爬取：递归爬取用户的粉丝和关注

目前我们已经基本实现爬取一位微博用户的信息，要实现爬取多用户信息虽然可以在 start_urls 里面构造多个 url 来实现爬取多位用户，但是这样做显然是不现实的，我们注意到微博用户都有自己的粉丝和关注，我们可以通过爬取指定微博用户的关注和粉丝来扩展爬取，因此我们就需要解析用户的关注和粉丝页面来提取数据了。每一个用户的关注页面 url 都是： https://weibo.cn/{user_id}/follow ，粉丝页面 url 都是：https://weibo.cn/{user_id}/fans ，因此我们就可以通过 user_id 来组装出用户的粉丝页面和关注页面：代码如下：


# 用户关注页 url
follows_url = 'https://weibo.cn/%s/follow' % user_id
# 用户粉丝页 url
fans_url = 'https://weibo.cn/%s/fans' % user_id

通过分析粉丝和关注页面，其实两者的页面结构是一样的，因此我们可以用一个方法来分别解析两个页面，代码如下：


def follow_fans_parse(self, response):
        """
        获取关注用户/粉丝用户\n
        :param response:
        :return:
        """
        user_id = response.meta.get('user_id')
        if not user_id:
            user_id = re.compile('https://weibo.cn/(\d{10})/.*').findall(response.url)
            user_id = user_id[0] if user_id else ''
        selector = scrapy.Selector(response)
        # 判断用户数是否超过配置的最大用户数
        type_str = '关注' if str(response.url).find('follow') > 0 else '粉丝'
        self.logger.info('开始构造 [%s] %s爬取请求...' % (user_id, type_str))
        # 解析页面中所有的 URL，并提取 用户 id
        accounts = selector.xpath('//a[starts-with(@href,"https://weibo.cn/u/")]/@href').re(
            u'https://weibo.cn/u/(\d{10})')
        # 去重
        accounts = list(set(accounts))
        # 使用用户 id 构造个人资料、用户主页、关注列表以及粉丝列表的 URL
        urls = []
        [urls.extend(('https://weibo.cn/u/%s' % acc, 'https://weibo.cn/%s/fans' % acc,
                      'https://weibo.cn/%s/follow' % acc)) for acc in accounts]

在上面代码中，我们只是解析了用户关注/粉丝页面的 user_id ，还并没有爬取他们的信息，现在我们来进一步完善程序，使其形成一个闭环，继续爬取用户关注和粉丝的信息以及他们的粉丝和关注的信息。可以看到，我们构造了三种 url，分别是用户主页、关注列表以及粉丝列表的 url，其中关注列表 url 和粉丝列表 url，可以递归调用 follow_fans_parse() 方法，而用户主页可以调用 base_info_parse() 方法，代码如下：


# 使用生成的 URL 构造 request
for url in urls:
   if str(url).find('follow') > 0 or str(url).find('fan') > 0:
       yield scrapy.Request(url=url, callback=self.follow_fans_parse, headers=self.headers,cookies=self.cookies, meta={'user_id': user_id})
   else:
       yield scrapy.Request(url=url, callback=self.base_info_parse, headers=self.headers, cookies=self.cookies)

3. 横向扩展爬取：添加分页爬取

现在我们只是实现了爬取一页的关注/粉丝，在页面中，我们看到对于用户关注和粉丝都是有分页的，每一页只展示 10 位用户，因此我们添加分页的实现，代码如下：


 # 下一页
nextLink = selector.xpath('//div[@class="pa"]/form/div/a/@href').extract()
if nextLink:
   url = 'https://weibo.cn' + nextLink[0]
   self.logger.info('[%s] %s下一页：%s' % (user_id, type_str, url))
   yield scrapy.Request(url=url, callback=self.follow_fans_parse, headers=self.headers, cookies=self.cookies, meta={'user_id': user_id})
else:
   self.logger.info(u'[%s] %s已爬取完毕！' % (user_id, type_str))

最后别忘了在 base_info_parse() 方法中构造 follow_fans_parse() 的请求：


for url in (follows_url, fans_url):
    yield scrapy.Request(url=url, callback=self.follow_fans_parse, headers=self.headers,
                                 cookies=self.cookies, meta={'user_id': user_id})

目前，sina_user.py 的完整代码如下（已隐去 cookies的值）：


# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy, time, re
from scrapy.loader import ItemLoader
from sina_scrapy.items import SinaUserItem
 
 
class SinaUserSpider(scrapy.Spider):
    # 爬虫的名字，唯一标识
    name = 'sina_user'
    # 允许爬取的域名范围
    allowed_domains = ['weibo.cn']
    # 爬虫的起始页面url
    start_urls = ['https://weibo.cn/u/1809054937']
 
    def __init__(self):
        self.headers = {
            'Referer': 'https://weibo.cn/u/1809054937',
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'
        }
 
        self.cookies = {
            'SCF': 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX',
            'SUB': 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX',
            'SUHB': 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX',
            '_T_WM': XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
        }
 
    def start_requests(self):
        """
        构造最初 request 函数\n
        :return:
        """
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.base_info_parse, headers=self.headers, cookies=self.cookies)
 
    def base_info_parse(self, response):
        """
        微博用户基本信息解析函数\n
        :param response:
        :return:
        """
        # 加载器（Loader）
        load = ItemLoader(item=SinaUserItem(), response=response)
        selector = scrapy.Selector(response)
        # 解析微博用户 id
        re_url = selector.xpath('///a[contains(@href,"uid")]/@href').re('uid=(\d{10})')
        user_id = re_url[0] if re_url else ''
        load.add_value('user_id', user_id)
 
        follows_url = 'https://weibo.cn/%s/follow' % user_id
        fans_url = 'https://weibo.cn/%s/fans' % user_id
        for url in (follows_url, fans_url):
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.follow_fans_parse, headers=self.headers,
                                 cookies=self.cookies, meta={'user_id': user_id})
 
        # 微博数
        webo_num_re = selector.xpath('//div[@class="tip2"]').re(u'微博\[(\d+)\]')
        webo_num = int(webo_num_re[0]) if webo_num_re else 0
        load.add_value('webo_num', webo_num)
        # 关注人数
        follow_num_re = selector.xpath('//div[@class="tip2"]').re(u'关注\[(\d+)\]')
        follow_num = int(follow_num_re[0]) if follow_num_re else 0
        load.add_value('follow_num', follow_num)
        # 粉丝人数
        fans_num_re = selector.xpath('//div[@class="tip2"]').re(u'粉丝\[(\d+)\]')
        fans_num = int(fans_num_re[0]) if fans_num_re else 0
        load.add_value('fans_num', fans_num)
        # 记录爬取时间
        load.add_value('crawl_time', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))
 
        yield scrapy.Request(url='https://weibo.cn/%s/info' % user_id, callback=self.detail_info_parse,
                             headers=self.headers, cookies=self.cookies, meta={'item': load.load_item()})
 
    def detail_info_parse(self, response):
        """
        用户资料解析函数\n
        :param response:
        :return:
        """
        # 获取上一个函数的解析结果
        item = response.meta['item']
        user_id = item.get('user_id')
        # 利用上一个函数的解析结果构造加载器（Loader）
        load = ItemLoader(item=item, response=response)
        selector = scrapy.Selector(response)
        # 如果 user_id 为空，在用户资料页面，再次提取 user_id
        if not user_id:
            ids = selector.xpath('//a[contains(@href,"uid")]/@href').re('uid=(\d{10})')
            ids = list(set(ids))
            user_id = ids[0]
            load.add_value('user_id', user_id)
        nick_name, gender, district, birthday, brief_intro, identify, head_img = '', '', '', '', '', '', ''
        for info in selector.xpath('//div[@class="c"][3]/text()'):
            # 提取个人资料
            nick_name = info.re(u'昵称:(.*)')[0] if info.re(u'昵称:(.*)') else nick_name
            identify = info.re(u'认证:(.*)')[0] if info.re(u'认证:(.*)') else identify
            gender = info.re(u'性别:(.*)')[0] if info.re(u'性别:(.*)') else gender
            district = info.re(u'地区:(.*)')[0] if info.re(u'地区:(.*)') else district
            birthday = info.re(u'生日:(.*)')[0] if info.re(u'生日:(.*)') else birthday
            brief_intro = info.re(u'简介:(.*)')[0] if info.re(u'简介:(.*)') else brief_intro
        # 根据用户填写的地区信息拆分成 省份 和 城市
        province, city = '', ''
        if district:
            extract = district.split(' ')
            province = extract[0] if extract else ''
            city = extract[1] if extract and len(extract) > 1 else ''
        # 合并用户基本信息和详细资料
        load.add_value('province', province)
        load.add_value('city', city)
        load.add_xpath('head_img', '//div[@class="c"]/img[@alt="头像"]/@src')
        load.add_value('username', nick_name)
        load.add_value('identify', identify)
        load.add_value('gender', gender)
        load.add_value('district', district)
        load.add_value('birthday', birthday)
        load.add_value('brief_intro', brief_intro)
        yield load.load_item()
 
    def follow_fans_parse(self, response):
        """
        获取关注用户/粉丝用户\n
        :param response:
        :return:
        """
        user_id = response.meta.get('user_id')
        if not user_id:
            user_id = re.compile('https://weibo.cn/(\d{10})/.*').findall(response.url)
            user_id = user_id[0] if user_id else ''
        selector = scrapy.Selector(response)
        # 判断用户数是否超过配置的最大用户数
        type_str = '关注' if str(response.url).find('follow') > 0 else '粉丝'
        self.logger.info('开始构造 [%s] %s爬取请求...' % (user_id, type_str))
        # 解析页面中所有的 URL，并提取 用户 id
        accounts = selector.xpath('//a[starts-with(@href,"https://weibo.cn/u/")]/@href').re(
            u'https://weibo.cn/u/(\d{10})')
        # 去重
        accounts = list(set(accounts))
        # 使用用户 id 构造个人资料、用户主页、关注列表以及粉丝列表的 URL
        urls = []
        [urls.extend(('https://weibo.cn/u/%s' % acc, 'https://weibo.cn/%s/fans' % acc,
                      'https://weibo.cn/%s/follow' % acc)) for acc in accounts]
 
        # 使用生成的 URL 构造 request
        for url in urls:
            if str(url).find('follow') > 0 or str(url).find('fan') > 0:
                yield scrapy.Request(url=url, callback=self.follow_fans_parse, headers=self.headers,
                                     cookies=self.cookies, meta={'user_id': user_id})
            else:
                yield scrapy.Request(url=url, callback=self.base_info_parse, headers=self.headers, cookies=self.cookies)
 
        # 下一页
        nextLink = selector.xpath('//div[@class="pa"]/form/div/a/@href').extract()
        if nextLink:
            url = 'https://weibo.cn' + nextLink[0]
            self.logger.info('[%s] %s下一页：%s' % (user_id, type_str, url))
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.follow_fans_parse, headers=self.headers, cookies=self.cookies,
                                 meta={'user_id': user_id})
        else:
            self.logger.info(u'[%s] %s已爬取完毕！' % (user_id, type_str))

现在，我们的程序已经基本实现了爬取微博用户信息的功能（目前没有限制爬取速度，因此在爬取部分用户后，微博服务器会响应 418，这是微博反爬的一种策略，目前只能通过降低爬取的频率来避免出现 418，这个问题会在后面的博客介绍）

实现数据的持久化

还记得在第一篇博客 [Python 爬虫] 使用 Scrapy 爬取新浪微博用户信息（一） —— 新建爬虫项目中分析 Scrapy 的整体架构时介绍到，Spider 爬取的数据，会交给 Item Pipeline 处理。在上面的代码中，detail_info_parse() 方法的最后一行代码：

yield load.load_item()

通过这行代码，Spider 就生成了一个 Item，并将这个 Item 返回给了 Item Pipeline 处理。我们在 Item Pipeline 里面可以将我们爬取的数据存入到 MongoDB 中去。

首先我们在 settings.py 里面定义我们 MongoDB 的连接信息，代码如下：


# MONGODB 主机名
MONGODB_HOST = "127.0.0.1"
# MONGODB 端口号
MONGODB_PORT = 27017
# 数据库名称
MONGODB_DBNAME = "crawl"
# 存放数据的集合名称
MONGODB_COLLECTION = "sina_userinfo"

然后在 Item Pipeline 中得到这些配置，用来初始化 MongoDB 连接，代码如下：


from scrapy.conf import settings
from pymongo import MongoClient
 
host = settings.get('MONGODB_HOST')
port = settings.get('MONGODB_PORT')
dbname = settings.get('MONGODB_DBNAME')
collection_name = settings.get('MONGODB_COLLECTION')
db = MongoClient(host=host, port=port).get_database(dbname).get_collection(collection_name)

接下来我们要做的很简单，只需要把得到的 Item 保存到 MongoDB 就可以了，我们定义一个 SaveUserInfoPipeline 类，然后定义一个 process_item() 方法，然后将 item 转化成字典类型，保存入库就行了。代码如下：


class SaveUserInfoPipeline(object):
    """
    保存爬取的数据\n
    """
 
    def __init__(self):
        print('要保存的 Collenction：%s' % collection_name)
 
    def process_item(self, item, spider):
        data = dict(item)
        print("最终入库数据：%s" % item)
        # 记录不存在则插入，否则更新数据
        db.update_one({'weibo_id': data.get('weibo_id')}, {"$set": data}, True)
        return item

最后一步，在 settings 启用我们定义的 Item Pipeline，代码如下：


ITEM_PIPELINES = {
    'sina_scrapy.pipelines.SaveUserInfoPipeline': 20,
}

后面的数字 20 是代表优先级（取值范围是 1 ~ 999），目前只有一个 Item Pipeline，所以任意指定一个就行。

使用 scrapy crawl sina_user 指令启动爬虫，现在我们已经实现了将爬取的用户信息保存到 MongoDB，但是查看 MongoDB 的数据可以发现，保存的每一项都是一个列表形式，这并不是我们想要的。针对这个问题，我们可以修改 Items 里面关于数据模型的定义，对于每一项数据都只取第一个元素，代码如下：


 
import scrapy
from scrapy.loader.processors import TakeFirst
 
 
class SinaUserItem(scrapy.Item):
    # 微博用户唯一标识
    user_id = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
    # 用户昵称
    username = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
    # 微博数量
    webo_num = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
    # 关注人数
    follow_num = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
    # 粉丝人数
    fans_num = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
    # 性别
    gender = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
    # 地区
    district = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
    # 省份
    province = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
    # 地市
    city = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
    # 生日
    birthday = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
    # 简介
    brief_intro = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
    # 认证
    identify = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
    # 头像 URL
    head_img = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
    # 爬取时间
    crawl_time = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())

这样我们就实现了我们预期的效果了。

总结

这一篇博客，我们实现了从横向和纵向扩展爬取用户信息并将用户信息保存到 MongoDB。在下一节中，我们将对爬虫的一些反爬技术进行介绍，例如添加 IP代理池、Cookies池以及随机选取 User-Agent 等。让我们的爬虫应用反爬机制更加健全。

下一篇：[Python 爬虫] 使用 Scrapy 爬取新浪微博用户信息（四） —— 应对反爬技术（选取 User-Agent、添加 IP代理池以及Cookies池）

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[Python 爬虫] 使用 Scrapy 爬取新浪微博用户信息（三） —— 数据的持久化——使用MongoDB存储爬取的数据_scrapy 微博 存入monogodb

扩展爬取范围

实现数据的持久化

总结

[Python 爬虫] 使用 Scrapy 爬取新浪微博用户信息（三） —— 数据的持久化——使用MongoDB存储爬取的数据_scrapy 微博存入monogodb