新浪微博爬虫scrapy框架编写爬虫代码

好的，以下是一个简单的新浪微博爬虫使用Scrapy框架编写爬虫代码的示例：

import scrapy
from scrapy.selector import Selector
from weibo.items import WeiboItem

class WeiboSpider(scrapy.Spider):
    name = "weibo"
    allowed_domains = ["weibo.com"]
    start_urls = ["https://weibo.com/"]

    def parse(self, response):
        # 获取登录页面
        login_url = response.css("a[node-type='loginBtn']::attr(href)").extract_first()
        yield scrapy.Request(url=login_url, callback=self.login)

    def login(self, response):
        # 模拟登录
        # ...

        # 登录成功后，跳转到微博首页
        yield scrapy.Request(url=self.start_urls[0], callback=self.parse_home)

    def parse_home(self, response):
        # 获取微博首页
        # ...

        # 解析微博内容
        sel = Selector(response)
        weibo_nodes = sel.css(".WB_feed_detail")
        for node in weibo_nodes:
            item = WeiboItem()
            item["user_id"] = node.css(".WB_info a::attr(usercard)").extract_first()
            item["user_name"] = node.css(".WB_info a::text").extract_first()
            item["content"] = node.css(".WB_text::text").extract_first()
            item["post_time"] = node.css(".WB_from::text").extract_first()
            item["repost_count"] = node.css(".WB_handle .pos a:nth-child(2)::text").extract_first()
            item["comment_count"] = node.css(".WB_handle .pos a:nth-child(3)::text").extract_first()
            item["like_count"] = node.css(".WB_handle .pos em:nth-child(2)::text").extract_first()
            yield item

在这个示例中，我们定义了一个名为WeiboSpider的爬虫，首先使用登录页面模拟登录，然后跳转到微博首页，解析微博内容，并使用之前定义的数据模型WeiboItem保存抓取到的数据。其中，parse()方法用于获取登录页面，login()方法用于模拟登录，parse_home()方法用于解析微博内容。在这个示例中，我们使用了Scrapy自带的Selector进行页面解析，使用了CSS选择器获取页面元素。