微博数据爬取系统设计：从登录到多进程并行抓取

资源摘要信息:"基于urllib2及beautifulSoup实现的微博爬虫系统" 知识点一：Python爬虫技术 Python爬虫是一种通过编写程序自动访问互联网并获取所需信息的编程技术。在本系统中，爬虫的核心功能是通过urllib2库实现的。urllib2是Python的一个标准网络请求库，支持HTTP、HTTPS、FTP等多种网络协议，可以处理请求和响应。在本系统中，通过urllib2库模拟登录微博，获取cookie信息，并模拟用户行为完成登录过程。此外，beautifulSoup库在解析网页内容方面发挥着重要作用。beautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，可以快速解析网页内容，获取数据。 知识点二：模拟登录和验证码处理 微博爬虫系统中的模拟登录是一个关键步骤。系统最初采用的是模拟登录机制，即通过PIL库（Python Imaging Library）调出登录时出现的验证码，然后通过人工输入验证码的值，将这个值和其他登录参数一起编码到urllib2的请求中完成登录。这种方式模拟了人工登录过程，但缺点是需要人工干预。为了改进，系统后期采用了cookie登录机制，省去了人工输入验证码的环节。一旦cookie登录成功，后续的请求便可以携带cookie信息，从而实现免登录的自动爬取。 知识点三：数据存储技术 爬虫获取的数据需要被存储起来以便进一步分析和处理。在本系统中，数据首先以txt格式存储原始内容，然后以csv格式整理。将数据存储为txt文件，便于对原始数据的查看和初步处理。csv格式是一种常见的文本文件格式，它将数据以表格形式存储，非常适合存储结构化的数据，并且易于用Excel等电子表格软件打开。存储为csv格式之后，数据就可以被导入到MongoDB数据库中了。 知识点四：MongoDB数据库 MongoDB是一个高性能、高可用性和易扩展的NoSQL数据库。在本系统中，MongoDB被用作存储爬取微博数据的数据库。MongoDB以其灵活的文档模型、丰富的查询语言和水平可扩展性而闻名。它允许存储JSON风格的数据，并且非常适合存储和处理非结构化数据和半结构化数据，如爬虫爬取的网页数据。 知识点五：微博数据爬取 微博爬虫系统主要爬取了以下几类数据： 1. 推送内容：主要关注用户发送的数据，包括发送时间、发送来源和转发来源。 2. 用户资料：包括用户的性别、年龄、住址、图像、昵称、ID。 3. 用户关注和粉丝名单：由于新浪的限制，目前系统只能爬取大约5页的关注和粉丝列表。 4. 消息的评论和转发数据：通过解析JS数据，爬取任意转发用户和评论用户的评论内容。 知识点六：多进程爬取技术 为了提高爬虫的效率，本系统采用了多进程技术在多核服务器上并行爬取。多进程是操作系统的核心概念之一，指的是一个进程可以创建多个子进程，这些子进程可以同时运行。在Python中，可以利用multiprocessing模块来创建和管理多个进程。通过使用多进程技术，爬虫可以在多核CPU上同时进行多个任务，大幅提高数据爬取的速度和效率。 知识点七：前端技术JavaScript数据解析 由于微博等许多现代网站使用JavaScript动态生成内容，直接从HTML页面中获取数据可能不完整。本系统通过解析JavaScript生成的数据来爬取评论和转发数据，这种方法可以获取用户和评论的完整信息。通常，爬虫需要分析网页加载过程中发起的网络请求，找出负责获取评论数据的请求，并直接提取相应的数据。