微博爬虫系统：使用urllib2与beautifulSoup实现数据抓取

资源摘要信息: "基于urllib2及beautifulSoup实现的微博爬虫系统.zip" 知识点详细说明： 1. Python爬虫技术 - urllib2库：Python的一个用于访问URL的功能强大的工具包，可以用来模拟登录和发送网络请求。 - BeautifulSoup库：一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，它能够解析网页，提取所需信息。 2. 数据库技术（MongoDB） - MongoDB的使用：一个基于分布式文件存储的数据库，支持高性能、高可用性和易于扩展的数据存储，适用于存储爬虫抓取的大量非关系型数据。 3. 数据存储和格式转换 - 文本文件存储：爬虫系统原始数据以txt格式存储，便于快速存取和处理。 - CSV文件存储：将爬取的原始内容以CSV（逗号分隔值）格式存储，方便数据的导入和导出，以及表格化处理。 4. 微博爬虫具体功能 - 微博登录机制：模拟登录方式，借助PIL库处理验证码，用户手动输入验证码后，通过urllib2构造请求进行登录。后期使用cookie保持会话。 - 推送内容抓取：能够抓取用户发送的数据，记录发送时间、来源、转发来源等信息。 - 用户资料爬取：能够获取用户的个人资料，包括性别、年龄、住址、图像、昵称、ID等信息。 - 关注与粉丝名单获取：爬取用户关注列表和粉丝列表，但受到新浪的限制，每次爬取大约5页数据。 - 评论及转发数据抓取：能够解析JavaScript渲染的内容，获取评论及转发数据，包括转发用户和评论用户的详细信息。 5. 并行爬取技术 - 多进程：采用多进程技术在多核服务器上并行运行爬虫，能够显著提高数据抓取效率和减少爬取时间。 6. 技术栈及工具 - Python编程语言：作为本项目的主要开发语言，它在数据处理和网络编程方面具有突出的优势。 - PIL库：Python Imaging Library，用于图像处理，尤其在处理验证码图像中具有重要作用。 - urllib2库：用于处理HTTP请求。 - BeautifulSoup库：用于解析HTML和XML文档。 - MongoDB：非关系型数据库，用于存储和检索抓取的数据。 7. 具体文件说明 - 操作说明.zip：可能包含了安装部署、使用说明、系统操作手册等文件，详细描述了爬虫系统的安装、运行和操作方式。 - sina_weibo_crawler-master：可能是爬虫项目的源代码文件夹，包含主程序和各个功能模块的代码文件。 综合所述，该文件是一个完整的微博爬虫系统，涵盖模拟登录、数据抓取、数据存储和并行处理等技术点，同时强调了在实际应用中对验证码处理、用户隐私信息保护、数据格式转换及存储效率的考虑。此外，该项目还特别提到了使用MongoDB数据库来应对大量数据的存储需求，并通过多进程技术提高爬虫效率。