从上一篇博文到现在，已有一月有余，期间发生了许多事情，庆幸地是博主终于想开了，有的时候，那些无法改变的人或事，就让TA 去吧，不必多多挂怀，趁着还有时间，做些自己喜欢的事情。此前在模拟新浪微博登录：从原理分析到实现这篇博文中讲解了如何登陆新浪微博，虽然模拟登录看似比较复杂，但将其过程理解透彻之后，你会觉得它其实也比较简单。实现了登录，接下来就是新浪数据的爬取。本文是数据爬取的第一部分，以Python实现新浪用户个人信息的爬取，其余篇章将在后续博文中陆续给出。
新浪微博数据的爬取主要有两种方法，当然也可以说博主只知道这两种方法，一种是使用新浪API获取，另一种是结合正则直接爬取页面信息。第一种方法虽然官方封装甚好，给出的数据也比较丰富，但说到底还是限制太多，很多接口只能获取当前登录用户的信息，无法获取好友的信息(你若不信，可以实践一下)，所以在爬取数据的过程中干脆放弃了。本文主要介绍第二种方法，即如何结合正则爬取页面信息。
登录微博
首先是登录微博，博主使用的是urllib2(当然你也可以使用requests)，说明一下，有关爬取的相关代码，都写在SinaClient这个类中，login方法如下：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28#使用urllib2模拟登录过程
def login(self, username=None, password=None):
self.status = False #重新将登录状态设置为False
self.logger.info("Start to login...")
#根据用户名和密码给默认参数赋值,并初始化post_data
self.setAccount(username, password)
self.setPostData()
self.enableCookie()
#登录时请求的url
login_url = r'/sso/login.php?client=ssologin.js(v1.4.15)'
headers = self.headers
request = urllib2.Request(login_url, urllib.urlencode(self.post_data), headers)
resText = urllib2.urlopen(request).read()
try:
jsonText = json.loads(resText)
if jsonText["retcode"] == "0":
self.logger.info("Login success!")
self.status = True
#将cookie加入到headers中
cookies = ';'.join([cookie.name + "=" + cookie.value for cookie in self.cookiejar])
headers["Cookie"] = cookies
else:
self.logger.error("Login Failed --> " + jsonText["reason"])
except Exception, e:
print e
self.logger.info("Login Failed2!")
self.headers = headers
return self
上面用到了几个方法，与先前的模拟新浪微博登录：从原理分析到实现这篇博文的源码类似，可以参考模拟登录新浪的源码/csuldw/WSpider/tree/master/SinaLogin。本文的完整源码，待后续整理完整后，也会在该github的WSpider仓库中给出。
登录之后，就可以进行数据爬取了。
获取用户个人信息
为了方便，博主将请求ULR的内容写在了openURL方法里，该方法返回的是该url链接的源码，代码如下：
1
2
3
4
5#打开url时携带headers,此header需携带cookies
def openURL(self, url, data=None):
req = urllib2.Request(url, data=data, headers=self.headers)
text = urllib2.urlopen(req).read()
return text
爬取用户个人信息时，为了得到更多的信息，我们需请求多个地址，博主在爬取时访问了如下四个：
温馨提示：%uid是新浪微博用户ID，若想查看四个页面的信息，将%s替换成用户ID即可。比如将url_app中的uid赋值为1669282904，则网址为/1669282904/info。
在上述网址中，从url_app中可以得到昵称、性别、地区、生日、简介、性取向、婚姻状况、首页链接八个字段；从app_page中可以得到用户的关注量、粉丝量、微博量；从url_web中可以获取用户的注册日期；从tag_url中则可以得到用户的标签信息。将这些信息合并到一起，加上uid，共可得14个字段。爬取过程中有的字段取值因用户没填写而造成结果不存在，为了统一字段数量，我们将这些不存在的字段统一置为空串。请求一个页面时，我们可以将页面的源码保存下来，然后使用BeautifulSoup进行解析，再结合正则找到需要的字段值。整个代码如下：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48from bs4 import BeautifulSoup as BS
def getUserInfos(self, uid):
url_app = "/%s/info" %uid
text_app = self.openURL(url_app)
soup_app = unicode(BS(text_app, "html.parser"))
nickname = re.findall(u'\u6635\u79f0[:|\uff1a](.*?)
gender = re.findall(u'\u6027\u522b[:|\uff1a](.*?)
address = re.findall(u'\u5730\u533a[:|\uff1a](.*?)
birthday = re.findall(u'\u751f\u65e5[:|\uff1a](.*?)
desc = re.findall(u'\u7b80\u4ecb[:|\uff1a](.*?)
sexorientation = re.findall(u'\u6027\u53d6\u5411[:|\uff1a](.*?)
marriage = re.findall(u'\u611f\u60c5\u72b6\u51b5[:|\uff1a](.*?)
homepage = re.findall(u'\u4e92\u8054\u7f51[:|\uff1a](.*?)
#根据app主页获取数据
app_page = "/%s" %uid
text_homepage = self.openURL(app_page)
soup_home = unicode(BS(text_homepage, "html.parser"))
tweets_count = re.findall(u'\u5fae\u535a\[(\d+)\]', soup_home)
follows_count = re.findall(u'\u5173\u6ce8\[(\d+)\]', soup_home)
fans_count = re.findall(u'\u7c89\u4e1d\[(\d+)\]', soup_home)
#根据web用户详情页获取注册日期
url_web = "/%s/info" %uid
text_web = self.openURL(url_web)
reg_date = re.findall(r"\d{4}-\d{2}-\d{2}", text_web)
#根据标签详情页获取标签
tag_url = "/account/privacy/tags/?uid=%s" %uid
text_tag = self.openURL(tag_url)
soup_tag = BS(text_tag, "html.parser")
res = soup_tag.find_all('div', {"class":"c"})
tags = "|".join([elem.text for elem in res[2].find_all("a")])
#将用户信息合并
userinfo = {}
userinfo["uid"] = uid
userinfo["nickname"] = nickname[0] if nickname else ""
userinfo["gender"] = gender[0] if gender else ""
userinfo["address"] = address[0] if address else ""
userinfo["birthday"] = birthday[0] if birthday else ""
userinfo["desc"] = desc[0] if desc else ""
userinfo["sex_orientation"] = sexorientation[0] if sexorientation else ""
userinfo["marriage"] = marriage[0] if marriage else ""
userinfo["homepage"] = homepage[0] if homepage else ""
userinfo["tweets_count"] = tweets_count[0] if tweets_count else "0"
userinfo["follows_count"] = follows_count[0] if follows_count else "0"
userinfo["fans_count"] = fans_count[0] if fans_count else "0"
userinfo["reg_date"] = reg_date[0] if reg_date else ""
userinfo["tags"] = tags if tags else ""
return userinfo
上述方法传入的只有一个用户IDuid，最终返回的是一个dict，也就是json串。之所以以JSON串返回是因为这会方便我们后续的数据处理，比如存储至本地或者写入到数据库中。结果字段值如下：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14uid:用户ID
nickname:昵称
address:地址
sex:性别
birthday:生日
desc:简介
marriage:婚姻状况
follows_count:关注数
fans_count:粉丝数
tweets_count:微博数
homepage:首页链接
reg_date:注册时间
tag:标签
sex_orientation:性取向
实例
运行代码后，最终的结果将以JSON串返回，传入uid为1669282904的参数，返回结果如下：
目前只包含这14个字段，如果需要更多的信息，可去新浪微博网址中仔细查看相关字段，然后将想要的信息加入到userinfo中即可。在后续博文中，将给出用户粉丝爬取、用户关注爬取、用户微博爬取等相关信息，敬请期待！最后，预祝大家平安夜快乐，圣诞快乐吧~
References
![[Python 爬虫] 使用 Scrapy 爬取新浪微博用户信息（三） —— 数据的持久化——](https://600zi.400zi.cn/uploadfile/img/15/367/1d19efa0e7dc34a3422c787d00c7847a.jpg)
