用户、话题、评论一网打尽，分享一个最强微博爬虫
实现的功能
微博向来是一个极好的吃瓜圣地，为了获取微博上行行色色的数据，微博相关的爬虫也是层出不穷，因为无论是运营者还是数据分析从业者都或多或少需要微博数据，我的许多朋友也不例外，经过断断续续的努力，我完成了一个可能是史上最强大的微博爬虫的编写。
该爬虫的功能主要分为三部分，第一个主打功能是爬取指定用户的所有微博（可以通过热键 Ctrl + P 快速打开），这个用户可以按照昵称搜索，可以选择是否只抓取原创微博，如下图
爬取的微博内容保存在 csv 文件中，表头包括微博id、微博正文、图片 url、发布位置、发布时间、发布工具和点赞数、评论数、转发数，其中图片 url 里面是所有微博图片的 url 以英文逗号间隔拼接起来的。
第二个主打功能是爬取指定话题下的所有微博（可通过热键 Ctrl+B快速打开)，如下图
爬取话题微博保存的 csv 格式大致和爬取用户微博格式类似。
第三个主打功能就是爬取根据微博 id 爬取该微博下的所有评论详情，比如微博 id 为 IaYZIu0Ko 的所有评论为：
除了爬虫的业务逻辑，大家也可以在上面看到，有较为友好的操作界面，方便大家操作。
技术路线
代码共计 1000 余行，不关心技术的同学可以跳过此部分
爬虫部分主要是 通过 Chrome 分析微博页面上的接口，获取接口参数，使用 requests 库模拟请求，需要带上 cookies ,我这个爬虫的大头其实是解析部分，我主要用了 lxml 库，需要解析的东西非常多，差不多 csv 中的每一个字段都需要单独的代码块来解析。
爬虫实现的三个功能：按用户爬取、按话题爬取、爬取微博所有评论，我分别用了三个类来实现，WeiboUserScrapy、WeiboTopicScrapy、WeiboCommentScrapy，三个类都有一些可以复用的函数，但是为了减少类之间的耦合，以及方便打包，我没有复用，这样单独一个类拿出来也能跑，减少了依赖。
再主要是界面模块的编写，我之前一直用 wxPython 编写界面，后来深入学习了 pyqt5 这个库，所以这个爬虫的界面是用 pyqt5 来写的，这里主要用到了 ListView model-view 模型、自定义信号及槽函数和一些常见组件的使用。
爬虫比较耗时，而界面又不允许阻塞，所以必须采用多线程技术，使用自定义信号作为爬虫类和界面类之间沟通的桥梁，比如爬虫开始、结束都会向界面类发出相应的信号完成界面的更新。
目前有个不完善的地方就是，后台任务除了进度框和打印，没有其他可视化查看的方法，而且各任务之间的调度只是简单的先到先服务，后续我会自定义调度器类，完成各种暂停、恢复、优先级处理等各种智能调度以及高级的可视化界面。
核心代码讲解
以 WeiboCommentScrapy 类为例，首先通过正则表达式获取评论总数，
res = requests.get('https://weibo.cn/comment/{}'.format(self.wid),headers=self.headers,verify=False)
commentNum = re.findall("评论\[.*?\]",res.text)[0]
commentNum = int(commentNum[3:len(commentNum)-1])然后根据评论总数分页
pageNum = ceil(commentNum/10)接着两层循环，外层遍历页数，内层遍历每一页的评论，最后对每一个评论做解析
for page in range(pageNum):
result = []
res = requests.get('https://weibo.cn/comment/{}?page={}'.format(self.wid,page+1), headers=self.headers,verify=False)
html = etree.HTML(res.text.encode('utf-8'))
comments = html.xpath("/html/body/div[starts-with(@id,'C')]")
print('第{}/{}页'.format(page+1,pageNum))
for i in range(len(comments)):
result.append(self.get_one_comment_struct(comments[i]))
if page==0:
self.write_to_csv(result,isHeader=True)
else:
self.write_to_csv(result,isHeader=False)
# 休眠 1-5 秒，防止被封
sleep(randint(1,5))注意看内层循环，看上去每一页都是 10 条评论，实则不然，比如第一页有热门评论，会超过 10 条，最后一页可能没有 10 条，所以内层循环没有用 for i in range(10): 而是 for i in range(len(comments)):。内层循环还调用了一个函数 get_one_comment_struct():其作用是根据 xpath 得到的每一条 comment 元素解析得到我们想要的数据，其中又递归调用了几个自定义解析函数，比如解析得到的时间是诸如“xxx分钟前"、"刚刚"，我们需要进一步做字符串处理得到具体时间戳。
由于本爬虫都是用 lxml 库采用 xpath 解析的，里面我遇到了许许多多的实用技巧，会在后续博客做详细展开。