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新浪微博爬虫,用python爬取新浪微博数据,并下载微博图片和微博视频

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Weibo Crawler

⚠️ 重要:本项目在原版基础上进行了重构,可能存在破坏性更新与兼容性问题,建议谨慎更新。

如果从原版或旧版本升级,请务必按以下顺序操作:

  1. 先备份:代码目录、config/config.json、数据目录(output_directory)、 archive_state_*.json、评论回填进度文件;
  2. 先在测试环境部署并完整跑一轮(抓取 → 存档 → 生成报告 → 评论回填 → 媒体下载), 检查输出目录结构、报告内容、日志无异常;
  3. 确认测试环境无问题后,再部署到生产环境;
  4. 部署后运行 python scripts/weibo_selfcheck.py 与 python weibo.py --check-config 做自检。

未验证功能与已知限制见 docs/未验证功能.md;部署与升级检查见 docs/部署与验证.md。

功能

连续爬取一个或多个新浪微博用户(如示例用户、示例用户3)的数据,并将结果信息写入文件。写入信息几乎包括了用户微博的所有数据,主要有用户信息和微博信息两大类,前者包含用户昵称、关注数、粉丝数、微博数等等;后者包含微博正文、发布时间、发布工具、评论数等等,因为内容太多,这里不再赘述,详细内容见输出部分。具体的写入文件类型如下:

  • 写入csv文件(默认)
  • 写入json文件(可选)
  • 写入MySQL数据库(可选,未在真实服务验证)
  • 写入MongoDB数据库(可选,未在真实服务验证)
  • 通过 POST 推送结果(可选,未在真实服务验证)
  • 写入SQLite数据库(可选,未在现场验证)
  • 写入Markdown 存档(可选,按天/月组织;支持评论区、编辑记录、媒体本地化)
  • 下载用户原创微博中的原始图片(可选)
  • 下载用户转发微博中的原始图片(可选)
  • 下载用户原创微博中的视频(可选)
  • 下载用户转发微博中的视频(可选)
  • 下载用户原创微博Live Photo中的视频(可选)
  • 下载用户转发微博Live Photo中的视频(可选)
  • 下载用户原创和转发微博下的评论(含一级评论与二级回复;可选),开启 markdown 时可写入对应微博块
  • 下载用户原创和转发微博下的转发(可选)
  • 爬取结束后自动执行本轮存档核对(可选,需开启markdown存档),提示本轮未抓到的已存档微博与已抓到但未保存到本地的微博
  • 爬取结束后自动生成本轮抓取情况报告(可选,需开启markdown存档):每个账号一份 txt,记录本轮抓到多少条、其中已抓取过多少条、新抓到多少条,以及新抓到微博的 ID 和日期
  • 爬取结束后自动执行媒体完整性检查(可选,需开启markdown存档):检查 markdown 引用的本地图片/视频/Live Photo 是否存在、为空或明显损坏
  • 使用独立脚本执行全量存档核对(可选,只读),枚举平台完整时间线做双向比对,列出两类名单
  • 使用独立脚本执行存量评论回填(可选),对已存档 markdown 微博逐条抓评论并写回对应微博块,支持分批、断点续跑与 dry-run
  • 配置键自动迁移:旧键名(如 missing_weibo_report → weibo_archive_check)启动时自动映射;可用 python weibo.py --update-config 写回 config/config.json(自动备份,尽量保留注释与排版),先看差异可运行 python weibo.py --check-config

未验证功能提示:MySQL / MongoDB / POST 写入后端、SQLite、Docker、LLM 内容分析与三个运维脚本未在真实环境验证(依赖缺失或连接失败会告警跳过),可能存在 bug。完整清单与验证方式见 docs/未验证功能.md。

如果你只对用户信息感兴趣,而不需要爬用户的微博,也可以通过设置实现只爬取微博用户信息的功能。程序也可以实现爬取结果自动更新,即:现在爬取了目标用户的微博,几天之后,目标用户可能又发新微博了。通过设置,可以实现每隔几天增量爬取用户这几天发的新微博。具体方法见定期自动爬取微博。

输出

用户信息

  • 用户id:微博用户id,如"1000000005"
  • 用户昵称:微博用户昵称,如"示例用户"
  • 性别:微博用户性别
  • 生日:用户出生日期
  • 所在地:用户所在地
  • 教育经历:用户上学时学校的名字
  • 公司:用户所属公司名字
  • 阳光信用:用户的阳光信用
  • 微博注册时间:用户微博注册日期
  • 微博数:用户的全部微博数(转发微博+原创微博)
  • 粉丝数:用户的粉丝数
  • 关注数:用户关注的微博数量
  • 简介:用户简介
  • 主页地址:微博移动版主页url,如https://m.weibo.cn/u/1000000005?uid=1000000005&luicode=10000011&lfid=1005051000000005
  • 头像url:用户头像url
  • 高清头像url:用户高清头像url
  • 微博等级:用户微博等级
  • 会员等级:微博会员用户等级,普通用户该等级为0
  • 是否认证:用户是否认证,为布尔类型
  • 认证类型:用户认证类型,如个人认证、企业认证、政府认证等
  • 认证信息:为认证用户特有,用户信息栏显示的认证信息

微博信息

  • 微博id:微博的id,为一串数字形式
  • 微博bid:微博的bid,与cookie版中的微博id是同一个值
  • 微博内容:微博正文
  • 头条文章url:微博中头条文章的url,如果微博中存在头条文章,就获取该头条文章的url,否则该值为''
  • 原始图片url:原创微博图片和转发微博转发理由中图片的url,若某条微博存在多张图片,则每个url以英文逗号分隔,若没有图片则值为''
  • 视频url: 微博中的视频url和Live Photo中的视频url,若某条微博存在多个视频,则每个url以英文分号分隔,若没有视频则值为''
  • 微博发布位置:位置微博中的发布位置
  • 微博发布时间:微博发布时的时间,精确到天
  • 点赞数:微博被赞的数量
  • 转发数:微博被转发的数量
  • 评论数:微博被评论的数量
  • 微博发布工具:微博的发布工具,如iPhone客户端、HUAWEI Mate 20 Pro等,若没有则值为''
  • 话题:微博话题,即两个#中的内容,若存在多个话题,每个url以英文逗号分隔,若没有则值为''
  • @用户:微博@的用户,若存在多个@用户,每个url以英文逗号分隔,若没有则值为''
  • 原始微博:为转发微博所特有,是转发微博中那条被转发的微博,存储为字典形式,包含了上述微博信息中的所有内容,如微博id、微博内容等等
  • 结果文件:保存在 output_directory 指定的文件夹(默认 weibo_data)下以用户昵称为名的文件夹里,名字为"user_id.csv"形式
  • 微博图片:微博中的图片,保存在用户目录下的「原创微博图片」「转发微博图片」文件夹(目录名由 download_folder_name 配置;md 内链接路径由 markdown_file_dir 配置)
  • 微博视频:微博中的视频,保存在以用户昵称为名的文件夹下的「原创微博视频」「转发微博视频」文件夹里(目录名由 download_folder_name 配置)
  • 报告目录结构:所有账号级报告按用户分目录保存——output_directory/report/<用户目录名>/(用户目录名与数据目录一致:user_id_as_folder_name=0 用昵称,=1 用用户 ID;非法文件名字符替换为下划线)。not_downloaded_record_dir="report" 的失败记录也落在该子目录。跨用户的回填总报告(weibo_comment_backfill_<时间>.txt)保存在 output_directory/report/ 根目录。
  • 编辑变更记录:状态索引 archive_state_<用户ID>.json + 编辑历史/YYYY-MM/ 快照记录编辑。主爬把本轮抓到的微博与上次快照比较(正文/图片/视频/Live Photo/头条文章/话题 + 编辑次数),有变化才保存快照并在 md 的微博块内写一行 <!-- edited_at: … -->(隐藏注释;点赞/评论/转发等计数变化不算编辑)。
  • 存档核对报告:开启 weibo_archive_check 后,每次爬取结束会在 output_directory/report/ 生成 weibo_archive_check_<用户ID>_<昵称>_<时间>.txt,每条记录包含微博链接、发布日期、本地文件路径;即使无差异也会生成,报告里标注「核对结果: 无差异」;
  • 抓取情况报告:开启 weibo_crawl_summary 后,每次爬取顺利完成会在 output_directory/report/ 为每个账号生成 weibo_crawl_summary_<用户ID>_<昵称>_<时间>.txt,记录本轮抓到微博数、其中已抓取过与新抓到的数量,以及新抓到微博的 ID、发布日期与链接;
  • 媒体完整性报告:开启 weibo_media_check 后,每次爬取结束会在 output_directory/report/ 为每个账号生成 weibo_media_check_<用户ID>_<昵称>_<时间>.txt,列出 markdown 引用的本地媒体中「缺失 / 空文件 / 损坏或异常」的清单;
  • 全量存档核对报告:运行 scripts/weibo_archive_check_full.py 后,在 output_directory/report/ 生成 weibo_archive_check_full_<用户ID>_<昵称>_<时间>.txt,列出「本轮未抓到的已存档微博」与「未保存的微博」两类名单。检查范围默认从该用户「本地存档最早日期」开始(只核对已存档;配置起点到存档起点之间的历史不会被当成「未保存」),需要检查更早历史时用 --since 显式指定。
  • 评论块:开启 download_comment 且 write_mode 含 markdown 时,本轮新写入 Markdown 的微博会在该微博块内、--- 分隔线之前写入评论块:#### 评论 标题 + 评论标记(<!-- comments: 微博ID total=… saved=… -->);正文中一级评论用引用块(> **用户名** · 时间 + > 正文)、二级回复用嵌套引用(> >),一级与二级均按时间升序;一级之间、正文与二级之间用单独一行 > 分隔。评论标记与 <!-- /comments --> 在 Obsidian/普通 Markdown 中不显示。
  • 评论下载情况报告:开启 weibo_comment_summary 后,每次爬取结束在 output_directory/report/ 为每个账号生成 weibo_comment_summary_<用户ID>_<昵称>_<时间>.txt,记录本轮新微博的评论抓取条数、请求数与失败数。
  • 评论回填报告与进度:运行 scripts/weibo_comment_backfill.py 后,在 weibo_comment_backfill_dir(默认 output_directory/report/)生成跨用户的总报告 weibo_comment_backfill_<时间>.txt(根目录),以及每用户进度 <weibo_comment_backfill_dir>/<用户目录名>/comment_backfill_progress.json(兼容读取平铺的 comment_backfill_progress_<用户>.json)。

实例

以爬取示例用户的微博为例,我们需要修改config/config.json文件(首次使用先 cp config/config.json.example config/config.json;根目录 config.json 仍兼容旧部署),文件内容如下:

{
    "user_id_list": ["1000000005"],
    "only_crawl_original": 1,
    "since_date": "1900-01-01",
    "query_list": [],
    "write_mode": ["csv", "json"],
    "original_pic_download": 1,
    "retweet_pic_download": 0,
    "original_video_download": 1,
    "retweet_video_download": 0,
    "cookie": "your cookie"
}

对于上述参数的含义以及取值范围,这里仅作简单介绍,详细信息见程序设置。

user_id_list代表我们要爬取的微博用户的user_id,可以是一个或多个,也可以是文件路径,微博用户示例用户的user_id为1000000005,具体如何获取user_id见如何获取user_id; only_crawl_original的值为1代表爬取全部原创微博,值为0代表爬取全部微博(原创+转发); since_date代表我们要爬取since_date日期之后发布的微博,因为我要爬示例用户的全部原创微博,所以since_date设置了一个非常早的值; query_list代表要爬取的微博关键词,为空([])则爬取全部; write_mode代表结果文件的保存类型,我想要把结果写入csv文件和json文件,所以它的值为["csv", "json"];要写 Markdown 存档就在列表里加入 "markdown"(组织方式见下文); original_pic_download值为1代表下载原创微博中的图片,值为0代表不下载; retweet_pic_download值为1代表下载转发微博中的图片,值为0代表不下载; original_video_download值为1代表下载原创微博中的视频,值为0代表不下载; retweet_video_download值为1代表下载转发微博中的视频,值为0代表不下载; cookie是可选参数,可填可不填,具体区别见添加cookie与不添加cookie的区别。

配置完成后运行程序:

python weibo.py

程序会自动生成 output_directory 指定的文件夹(默认 weibo_data),我们以后爬取的所有微博都被存储在该文件夹里。然后程序在该文件夹下生成一个名为"示例用户"的文件夹,示例用户的所有微博爬取结果都在这里。"示例用户"文件夹里包含一个 csv 文件,以及图片、视频等媒体文件夹(图片目录默认「原创微博图片」「转发微博图片」,视频目录默认「原创微博视频」「转发微博视频」,名称由 download_folder_name 配置),分别用来存储下载到的图片与视频。如果你设置了保存数据库功能,这些信息也会保存在数据库里,数据库设置见设置数据库部分。

csv文件结果如下所示: 1000000005.csv

本csv文件是爬取“全部微博”(原创微博+转发微博)的结果文件。因为示例用户很多微博本身都没有图片、发布工具、位置、话题和@用户等信息,所以当这些内容没有时对应位置为空。"是否原创"列用来标记是否为原创微博, 当为转发微博时,文件中还包含转发微博的信息。为了简便起见,姑且将转发微博中被转发的原始微博称为源微博,它的用户id、昵称、微博id等都在名称前加上源字,以便与目标用户自己发的微博区分。对于转发微博,程序除了获取用户原创部分的信息,还会获取源用户id、源用户昵称、源微博id、源微博正文、源微博原始图片url、源微博位置、源微博日期、源微博工具、源微博点赞数、源微博评论数、源微博转发数、源微博话题、源微博@用户等信息。原创微博因为没有这些转发信息,所以对应位置为空。若爬取的是"全部原创微博",则csv文件中不会包含"是否原创"及其之后的转发属性列;

为了说明json结果文件格式,这里以示例用户2019年12月27日到2019年12月28日发的2条微博为例。

json结果文件格式如下:

{
    "user": {
        "id": "1000000005",
        "screen_name": "示例用户",
        "gender": "f",
        "birthday": "双子座",
        "location": "上海",
        "education": "上海戏剧学院",
        "company": "嘉行传媒",
        "registration_time": "2010-07-02",
        "sunshine": "信用极好",
        "statuses_count": 1121,
        "followers_count": 66395881,
        "follow_count": 250,
        "description": "一只喜欢默默表演的小透明。工作联系jaywalk@jaywalk.com.cn 🍒",
        "profile_url": "https://m.weibo.cn/u/1000000005?uid=1000000005&luicode=10000011&lfid=1005051000000005",
        "profile_image_url": "https://tvax2.sinaimg.cn/crop.0.0.1080.1080.180/63885668ly8gb5sqc19mqj20u00u0mz5.jpg?KID=imgbed,tva&Expires=1584108150&ssig=Zay1N7KhK1",
        "avatar_hd": "https://wx2.sinaimg.cn/orj480/63885668ly8gb5sqc19mqj20u00u0mz5.jpg",
        "urank": 44,
        "mbrank": 7,
        "verified": true,
        "verified_type": 0,
        "verified_reason": "嘉行传媒签约演员 "
    },
    "weibo": [
        {
            "user_id": 1000000005,
            "screen_name": "示例用户",
            "id": 4454572602912349,
            "bid": "ImTGkcdDn",
            "text": "今天的#星光大赏#  ",
            "pics": "https://wx3.sinaimg.cn/large/63885668ly1gacppdn1nmj21yi2qp7wk.jpg,https://wx4.sinaimg.cn/large/63885668ly1gacpphkj5gj22ik3t0b2d.jpg,https://wx4.sinaimg.cn/large/63885668ly1gacppb4atej22yo4g04qr.jpg,https://wx2.sinaimg.cn/large/63885668ly1gacpn0eeyij22yo4g04qr.jpg",
            "video_url": "",
            "location": "",
            "created_at": "2019-12-28",
            "source": "",
            "attitudes_count": 551894,
            "comments_count": 182010,
            "reposts_count": 1000000,
            "topics": "星光大赏",
            "at_users": ""
        },
        {
            "user_id": 1000000005,
            "screen_name": "示例用户",
            "id": 4454081098040623,
            "bid": "ImGTzxJJt",
            "text": "我最爱用的娇韵诗双萃精华穿上限量“金”装啦,希望阿丝儿们跟我一起在新的一年更美更年轻,喜笑颜开没有细纹困扰!限定新春礼盒还有祝福悄悄话,大家了解一下~",
            "pics": "",
            "video_url": "",
            "location": "",
            "created_at": "2019-12-27",
            "source": "",
            "attitudes_count": 190840,
            "comments_count": 43523,
            "reposts_count": 1000000,
            "topics": "",
            "at_users": "",
            "retweet": {
                "user_id": 1684832145,
                "screen_name": "法国娇韵诗",
                "id": 4454028484570123,
                "bid": "ImFwIjaTF",
                "text": "#点萃成金 年轻焕新# 将源自天然的植物力量,转化为滴滴珍贵如金的双萃精华。这份点萃成金的独到匠心,只为守护娇粉们的美丽而来。点击视频,与@示例用户 一同邂逅新年限量版黄金双萃,以闪耀开运金,送上新春宠肌臻礼。 跟着迪迪选年货,还有双重新春惊喜,爱丽丝们看这里! 第一重参与微淘活动邀请好友关注娇韵诗天猫旗舰店,就有机会赢取限量款热巴新年礼盒,打开就能聆听仙女迪亲口送出的新春祝福哦!点击网页链接下单晒热巴同款黄金双萃,并且@法国娇韵诗,更有机会获得热巴亲笔签名的礼盒哦! 第二重转评说出新年希望娇韵诗为你解决的肌肤愿望,截止至1/10,小娇将从铁粉中抽取1位娇粉送出限量版热巴定制礼盒,抽取3位娇粉送出热巴明信片1张~ #示例用户代言娇韵诗#养成同款御龄美肌,就从现在开始。法国娇韵诗的微博视频",
                "pics": "",
                "video_url": "http://f.video.weibocdn.com/003vQjnRlx07zFkxIMjS010412003bNx0E010.mp4?label=mp4_hd&template=852x480.25.0&trans_finger=62b30a3f061b162e421008955c73f536&Expires=1578322522&ssig=P3ozrNA3mv&KID=unistore,video",
                "location": "",
                "created_at": "2019-12-27",
                "source": "微博 weibo.com",
                "attitudes_count": 18389,
                "comments_count": 3201,
                "reposts_count": 1000000,
                "topics": "点萃成金 年轻焕新,示例用户代言娇韵诗",
                "at_users": "示例用户,法国娇韵诗"
            }
        }
    ]
}

1000000005.json

下载的图片如下所示:

图片文件夹(名称由 download_folder_name 配置)

本次下载了788张图片,大小一共1.21GB,包括她原创微博中的所有图片。图片名为yyyymmdd+微博id的形式,若某条微博存在多张图片,则图片名中还会包括它在微博图片中的序号。若某张图片下载失败,程序会把“微博id:本地文件路径:下载URL”以UTF-8写入该图片所在目录的not_downloaded.txt里;重新下载成功(或文件已存在且非空)后会自动清除对应记录,0字节的空文件会被视为未下载并重下;若图片全部下载成功则不会留下记录;

下载的视频如下所示: 视频文件夹:「原创微博视频」「转发微博视频」

本次下载了66个视频,是她原创微博中的视频和原创微博Live Photo中的视频,视频名为yyyymmdd+微博id的形式。有三个视频因为网络原因下载失败,程序把它们以“微博id:本地文件路径:下载URL”的形式写到各自视频实际所在目录的not_downloaded.txt里(与图片规则相同:UTF-8、成功后自动清除、空文件重下)。not_downloaded_record 默认为 0(不产生失败记录),设为 1 才会记录;记录位置默认跟随媒体目录,也可以用 not_downloaded_record_dir 改为 report 目录或自定义目录。

写入后端支持 csv、json、sqlite、markdown,以及 MySQL / MongoDB / POST(后三者未在真实服务验证;依赖缺失或连接失败只告警跳过,不阻断其他后端)。SQLite 无需安装服务端,见设置数据库。

运行环境

  • 语言:Python 3.10+
  • 系统:Windows / Linux / macOS

使用说明

1.下载脚本

git clone <本仓库地址>          # 或直接下载 ZIP 解压

将本项目下载到本地任意目录,进入该目录后按下方步骤安装依赖与配置;

2.安装依赖

pip install -r requirements.txt        # 核心依赖(抓取/存档/报告)
# 可选:MySQL / MongoDB / POST 后端的依赖(未验证;不装也能正常运行)
pip install -r requirements-legacy.txt

3.程序设置

打开config/config.json文件(首次使用先复制模板:cp config/config.json.example config/config.json;根目录 config.json 仍兼容旧部署),你会看到如下内容:

{
    "user_id_list": ["1000000005"],
    "only_crawl_original": 1,
    "remove_html_tag": 1,
    "since_date": "2018-01-01",
    "start_page": 1,
    "page_weibo_count": 10,
    "write_mode": ["csv"],
    "original_pic_download": 1,
    "retweet_pic_download": 0,
    "original_video_download": 1,
    "retweet_video_download": 0,
    "original_live_photo_download": 1,
    "retweet_live_photo_download": 0,
    "download_comment":1,
    "comment_max_download_count":1000,
    "download_repost": 1,
    "repost_max_download_count": 1000,
    "user_id_as_folder_name": 0,
    "cookie": "your cookie",
    "store_binary_in_sqlite": 0,
    "write_time_in_exif": 1,
    "change_file_time": 1
}

下面讲解每个参数的含义与设置方法。

设置user_id_list

user_id_list是我们要爬取的微博的id,可以是一个,也可以是多个,例如:

"user_id_list": ["1000000004", "1000000005", "1000000006"],

上述代码代表我们要连续爬取user_id分别为“1000000004”、 “1000000005”、 “1000000006”的三个用户的微博,具体如何获取user_id见如何获取user_id。

user_id_list的值也可以是文件路径,我们可以把要爬的所有微博用户的user_id都写到txt文件里,然后把文件的位置路径赋值给user_id_list。

在txt文件中,每个user_id占一行,也可以在user_id后面加注释(可选),如用户昵称等信息,user_id和注释之间必需要有空格,文件名任意,类型为txt,位置位于本程序的同目录下,文件内容示例如下:

1000000004 示例用户2
1000000005 示例用户
1000000006 示例用户3

假如文件叫 config/user_id_list.txt(配置相关文件统一放在 config/ 目录;模板见 config/user_id_list.txt.example),则 user_id_list 设置代码为:

"user_id_list": "config/user_id_list.txt",

设置only_crawl_original

only_crawl_original控制爬取范围,值为1代表爬取全部原创微博,值为0代表爬取全部微博(原创+转发)。例如,如果要爬全部原创微博,请使用如下代码:

"only_crawl_original": 1,

设置since_date

since_date值可以是日期,也可以是整数。如果是日期,代表爬取该日期之后的微博,格式应为“yyyy-mm-dd”,如:

"since_date": "2018-01-01",

代表爬取从2018年1月1日到现在的微博。

如果是整数,代表爬取最近n天的微博,如:

"since_date": 10,

代表爬取最近10天的微博,这个说法不是特别准确,准确说是爬取发布时间从10天前到本程序开始执行时之间的微博。

since_date是所有user的爬取起始时间,非常不灵活。如果你要爬多个用户,并且想单独为每个用户设置一个since_date,可以使用定期自动爬取微博方法二中的方法,该方法可以为多个用户设置不同的since_date,非常灵活。

设置end_date

end_date为可选配置,表示爬取截止日期,格式与 since_date 相同(YYYY-MM-DD 或 YYYY-MM-DDTHH:MM:SS),默认为空字符串(不限制,抓到当前为止)。典型用途是补抓某个历史时间窗:

"end_date": "2023-12-31",

设置markdown_split_by / markdown_sort_order / markdown_image_order

这三个开关控制 Markdown 存档的组织方式,默认值见 config.json.example:

  • markdown_split_by:day_by_month(默认,按天分文件并按月归档到 YYYY-MM/ 子目录)、day(按天)、month(按月)、year(按年)、all(全部单文件);
  • markdown_sort_order:new_to_old(默认)或 old_to_new;
  • markdown_image_order:live_photo_first(默认,Live Photo 在前)或 image_first_interleaved(图片优先,同名 Live Photo 紧跟图片)。

设置markdown_preview

markdown_preview 控制 md 内各类媒体的链接形式(0 = 普通链接,1 = 直接预览),默认:link_preview=0、inline_image_preview=1、original_image_preview=1、retweet_image_preview=1、original_video_preview=0、retweet_video_preview=0、original_live_photo_preview=0、retweet_live_photo_preview=0。

设置markdown_show_location_link

markdown_show_location_link 控制是否把「位置」类网页链接写进 md(这类链接指向微博 POI 页面,如 http://weibo.com/p/100101B2094655D06CA0FB409F)。默认 0 = 不写入(微博正文里的「示例城市·示例地点」这类位置文字保留,并显示在媒体之后、微博块最后,与正文空一行);设为 1 时按 markdown_preview.link_preview 以普通链接或预览图片形式写入。含信息的普通网页链接(视频/音乐/链接卡片)会把正文最后一行(链接标题)与链接紧挨显示,并与前面的正文空一行隔开。

设置markdown_edit_history

编辑记录是自动维护的:检测到微博内容指纹变化时,程序先用「正文 + 图片/视频文件名 + 链接」的内容签名做二次确认(只是接口字段或媒体链接签名变化、正文语义没变,不算编辑),确认确实变化后才把上一版快照保存到 <用户目录>/编辑历史/YYYY-MM/,并在对应微博块正文写一行隐藏注释 <!-- edited_at: … -->(幂等,先备份原 md)。记录口径:正文、图片、视频、Live Photo、头条文章、话题与编辑次数;点赞/评论/转发等计数变化不算编辑;新微博首次被抓只记快照、不算编辑。长文详情页取全文失败时跳过编辑写回(保留旧存档全文,不用截断正文覆盖),失败清单会写进变化报告「六、长文获取失败」。

设置markdown_file_dir / download_folder_name

媒体文件名的时间前缀由 timestamp_prefix_format 配置,默认 "%Y-%m-%d_%H-%M-%S"(例如 2024-01-02_03-04-05);设为 "%Y%m%d_%H%M%S" 则生成 20240102_030405。支持这两种格式,图片、视频、Live Photo 及对应 Markdown 链接使用同一规则。此配置只影响后续生成的文件名,不会重命名已有文件。 timestamp_prefix_include_id 控制是否在媒体时间前缀后追加微博 ID,默认 0(不追加)。

markdown_file_dir 是 md 内媒体链接使用的相对目录名(original_image_dir、retweet_image_dir、original_video_dir、retweet_video_dir、original_live_photo_dir、retweet_live_photo_dir、comment_image_dir);download_folder_name 是下载到本地的文件夹名(original_image_folder、retweet_image_folder、……)。write_mode 含 markdown 时,媒体落盘目录统一使用 markdown_file_dir 的名字,保证 md 链接与本地文件一致;非 markdown 模式使用 download_folder_name,未显式配置 comment_image_dir 时评论图片目录回退到 comment_image_folder。

设置start_page

start_page表示爬取的起始页,默认为1表示从第一页开始爬取

设置page_weibo_count

page_weibo_count用于设置爬取一页里的微博数量,一页的微博数量越大,爬取微博效率越高,默认值为10,最小值为1,最大值为100,经测试设置大于100的值后最多也只返回最多100条数据。

设置query_list(可选)

query_list是一个关键词字符串列表或以,分隔关键词的字符串,用于指定关键词搜索爬取,若为空[]或""则爬取全部微博。例如要爬取用户包含“梦想”和“希望”的微博,则设定如下:

"query_list": ["梦想","希望"],
"query_list": "梦想,希望",

请注意,关键词搜索必须设定cookie信息。 query_list是所有user的爬取关键词,非常不灵活。如果你要爬多个用户,并且想单独为每个用户设置一个query_list,可以使用定期自动爬取微博方法二中的方法,该方法可以为多个用户设置不同的query_list,非常灵活。

设置remove_html_tag

remove_html_tag控制是否移除抓取到的weibo正文和评论中的html tag,值为1代表移除,值为0代表不移除,如

"remove_html_tag": 1,

代表移除html tag。例如专属新意,色彩启程~<a href='/n/路易威登'>@路易威登</a> CAPUCINES 手袋正合我意,打开灵感包袋的搭配新方式!会被处理成专属新意,色彩启程~@路易威登 CAPUCINES 手袋正合我意,打开灵感包袋的搭配新方式!。

设置write_mode

write_mode控制结果文件格式,当前支持的取值是 csv、json、sqlite、markdown,分别代表将结果写入 csv、json 文件、SQLite 数据库、Markdown 存档。write_mode可以同时包含这些取值中的一个或几个,如:

"write_mode": ["csv", "json", "markdown"],

代表将结果信息写入csv文件、json文件与 Markdown 存档。mysql / mongo / mongodb / post 也支持(未在真实服务验证);sqlite 需要 append 模式配合,见设置数据库。

设置weibo_archive_check

weibo_archive_check控制每次爬取结束后是否生成本轮存档核对报告,值为1代表生成,值为0代表不生成,默认值为0。该功能需要 write_mode 包含markdown;报告列出「本轮未抓到的已存档微博」与「已抓到但未保存到本地」两类名单,只做提示,不会自动补抓。该值为1时,只要本轮抓取顺利完成、write_mode 含 markdown、且未被 query 关键词/快照失败等情况跳过,就会生成报告(无差异时也生成,报告里标注「核对结果: 无差异」);抓取提前结束(接口错误/防封禁暂停)、无 markdown 后端、query 关键词用户等情况下不会生成报告。配置键支持自动迁移:missing_weibo_report、weibo_delete_save_check 等旧键名启动时自动映射,可用 python weibo.py --update-config 写回配置文件。

"weibo_archive_check": 1,

设置weibo_deleted_report

weibo_deleted_report 控制抓取结束后是否在用户存档目录生成 已删除微博.txt,默认 1(生成)。口径:抓取前本地存档里有、本轮完整抓取没有返回、且落在本轮核对范围内的微博,逐条调用 statuses/show 核验,只有接口明确返回「该微博不存在/已删除」才写入文件;每行 微博ID<TAB>发布日期。受限可见(暂无查看权限)、状态接口异常(unknown)不会算作已删除。append 增量模式、query 关键词模式、抓取未顺利完成时跳过;固定文件名,每次覆盖为本轮结果。设为 0 可关闭。

设置weibo_archive_check_dir

weibo_archive_check_dir控制本轮存档核对报告的输出目录,默认值为 "report"。相对路径相对于 output_directory(默认即 weibo_data/report);也可以填绝对路径。

"weibo_archive_check_dir": "report",

设置weibo_crawl_summary

weibo_crawl_summary控制每次爬取结束后是否为每个账号生成本轮抓取情况报告,值为1代表生成,值为0代表不生成,默认值为0。该功能需要 write_mode 包含markdown(报告用抓取前本地 markdown 存档判断哪些是「已抓取过」);只有本轮抓取顺利完成时才生成。报告记录:本轮抓到多少条、其中已抓取过多少条、本轮新抓到多少条、新抓到微博的 ID/发布日期/链接、新微博按月分布,以及已确认不可见跳过、只抓原创过滤、媒体下载失败等计数。

"weibo_crawl_summary": 1,

设置weibo_crawl_summary_dir

weibo_crawl_summary_dir控制本轮抓取情况报告的输出目录,默认值为 "report";相对路径相对于 output_directory,也可以填绝对路径。

"weibo_crawl_summary_dir": "report",

设置weibo_media_check

weibo_media_check控制每次爬取结束后是否生成媒体完整性报告,值为1代表生成,值为0代表不生成,默认值为0。该功能需要 write_mode 包含 markdown:扫描该用户 markdown 里引用的本地图片/视频/Live Photo,以及评论块中的评论图片,检查文件是否存在、是否为空、文件头/尾部是否明显损坏;只读,不下载、不修复。报告会单独标注评论图片来源,并在统计行给出评论图片问题数。

"weibo_media_check": 1,

设置weibo_media_check_dir

weibo_media_check_dir控制媒体完整性报告的输出目录,默认值为 "report";相对路径相对于 output_directory,也可以填绝对路径。

"weibo_media_check_dir": "report",

设置weibo_archive_check_full

weibo_archive_check_full控制是否允许运行全量存档核对脚本 scripts/weibo_archive_check_full.py,值为1代表允许,值为0代表禁用(脚本会直接退出并提示),默认值为0。该开关只影响手动运行的全量核对脚本,不影响每次爬取结束后的本轮存档核对。

"weibo_archive_check_full": 1,

设置weibo_archive_check_full_dir

weibo_archive_check_full_dir控制全量存档核对报告的输出目录,默认值为 "report";相对路径相对于 output_directory,也可以填绝对路径。

全量核对的范围口径:默认从该用户「本地存档最早日期」起枚举平台微博(只核对已存档,不把配置起点到存档起点之间的历史算成「未保存」);如需检查更早历史,用 --since <起始日期> 显式指定。报告 header 会标注「检查起点来源」。注意每用户枚举页数默认上限 300 页(--max-pages),从很早的日期起枚举可能撞上限,报告会提示「枚举未顺利完成(不能作为删除依据)」;此时「未保存」名单不完整,属于正常限制。

"weibo_archive_check_full_dir": "report",

设置invisible_weibo_dirs

invisible_weibo_dirs是已确认不可见的微博所在的目录列表(如用户核实后被删除、隐藏、仅粉丝可见的微博),默认值为["已不可见"]。这些目录中的微博不参与存档核对,正常爬取和全量核对时也不会写回。用户目录下的ignore_ids.txt作用相同,适合无法移动markdown文件的情况。

"invisible_weibo_dirs": ["已不可见"],

设置original_pic_download

original_pic_download控制是否下载原创微博中的图片,值为1代表下载,值为0代表不下载,如

"original_pic_download": 1,

代表下载原创微博中的图片。

设置retweet_pic_download

retweet_pic_download控制是否下载转发微博中的图片,值为1代表下载,值为0代表不下载,如

"retweet_pic_download": 0,

代表不下载转发微博中的图片。特别注意,本设置只有在爬全部微博(原创+转发),即only_crawl_original值为0时生效,否则程序会跳过转发微博的图片下载。

设置original_video_download

original_video_download控制是否下载原创微博中的视频,值为1代表下载,值为0代表不下载,如

"original_video_download": 1,

代表下载原创微博中的视频。

设置retweet_video_download

retweet_video_download控制是否下载转发微博中的视频,值为1代表下载,值为0代表不下载,如

"retweet_video_download": 0,

代表不下载转发微博中的视频和。特别注意,本设置只有在爬全部微博(原创+转发),即only_crawl_original值为0时生效,否则程序会跳过转发微博的视频下载。

设置original_live_photo_download

original_live_photo_download控制是否下载原创微博Live Photo中的视频,值为1代表下载,值为0代表不下载,如

"original_live_photo_download": 1,

代表下载原创微博中Live Photo的视频。

设置retweet_live_photo_download

retweet_live_photo_download控制是否下载原创微博Live Photo中的视频,值为1代表下载,值为0代表不下载,如

"retweet_live_photo_download": 0,

代表不下载转发微博中Live Photo的视频。特别注意,本设置只有在爬全部微博(原创+转发),即only_crawl_original值为0时生效,否则程序会跳过转发微博的视频下载。

设置not_downloaded_record

not_downloaded_record控制媒体下载失败时是否记录失败信息,值为1代表记录,值为0代表不记录(也不清理旧记录),默认值为0。记录格式为“微博id:本地文件路径:下载URL”;重新下载成功、或文件已存在且通过轻量校验后,会自动清除对应记录。

"not_downloaded_record": 1,

设置not_downloaded_record_dir

not_downloaded_record_dir控制失败记录的位置,默认值为空字符串,表示跟随媒体文件所在目录;填 "report" 表示集中写到 output_directory/report/<用户目录名>/not_downloaded.txt;也可以填其他相对路径(相对 output_directory)或绝对路径。该配置只在 not_downloaded_record=1 时生效。

"not_downloaded_record_dir": "",

媒体文件轻量校验

  • 下载前:本地已有且非空的文件会先做文件头/尾部校验,明显损坏则删除重下;0 字节文件删除后重下;校验通过的文件不会重复下载、不消耗流量。
  • 下载后:比对 Content-Length 与实际字节数;JPEG/PNG/GIF 校验头尾,MP4/MOV/WebM 校验容器签名;HTML/XML 错误页、明显不完整的内容不会落盘;失败不会留下半成品文件。
  • 失败时按 not_downloaded_record 决定是否写 not_downloaded.txt,并在日志与(开启时)本轮抓取情况报告的「媒体下载失败」计数里体现。
  • 媒体完整性报告:见上面的 weibo_media_check,用于发现 markdown 引用的媒体缺失/为空/损坏。

设置user_id_as_folder_name

user_id_as_folder_name控制结果文件的目录名,可取值为0和1,默认为0:

"user_id_as_folder_name": 0,

值为0,表示将结果文件保存在以用户昵称为名的文件夹里,这样结果更清晰;值为1表示将结果文件保存在以用户id为名的文件夹里,这样能保证多次爬取的一致性,因为用户昵称可变,用户id不可变。

设置download_comment

download_comment控制是否下载每条微博下的评论(含一级评论与二级回复;微博评论实际只有两层,接口把二级回复平铺返回)。write_mode 含 sqlite 时写入 SQLite 与评论 CSV;含 markdown 时把评论写入对应微博块。可取值为0和1,默认为0:

"download_comment": 1,

值为1,表示下载微博评论;值为0,表示不下载微博评论。

设置comment_max_download_count

comment_max_download_count控制单条微博最多抓取多少条一级评论,仅当 download_comment = 1 时生效;取值为非负整数,0 表示不限制(翻到接口结束),默认为0。

"comment_max_download_count": 0,

注意:微博评论接口有上限,实测一条评论数 10344 的微博,热门流最多约 16 页/255 条,之后的评论接口不再返回。

设置comment_reply_max_download_count

comment_reply_max_download_count控制每条一级评论最多抓取多少条二级回复,0 表示不限制,默认为0。

"comment_reply_max_download_count": 0,

实测单条一级评论的回复约 80~85 条后接口提前结束(即使页面显示数百条回复)。

设置comment_max_requests

comment_max_requests 是单条微博评论抓取的请求预算上限(默认 300),用于防止异常数据导致无限翻页。正常抓取远低于该值;只有在接口返回异常(如 has_more 永远为真)时才会触发保护并停止该微博的评论抓取。

设置comment_pic_download

comment_pic_download控制是否下载评论图片,默认为0(不下载)。开启且 write_mode 含 markdown 时,图片下载到 md 同级的「评论图片」目录,文件名与正文图片/视频一致(<评论时间>.jpg),并以 ![img](评论图片/文件名) 引用(与正文图片展示格式一致)。没有评论图片时不会创建「评论图片」空目录。

设置weibo_emoji_dir

weibo_emoji_dir 是评论表情图片的本地存储目录,默认 weibo_data/emoji(相对项目根;绝对路径也支持)。表情 CDN 路径带版本段(如 .../t4/...)时按版本分目录,文件名只用表情名(如 [微笑] → t4/微笑.png);没有版本段时直接放根目录。emoji_index.json 记录 URL → 文件、文件 → 内容摘要:同一 URL 不重复下载,同名同内容复用,同名不同内容(平台升级换图)自动落成 微笑-2.png,不会串图。Markdown 评论块用相对内链引用(如 ![微笑](../../emoji/t4/微笑.png));下载失败保留原外链。评论表情的显示形态由 comment_emoji_replace 控制(0 = 保留图片;1 = 只显示表情名/外链文本)。comment_emoji_inline_size 控制评论表情在 md 中的显示高度(像素,默认 0):0 = 保持原图尺寸、使用 ![]() 语法;>0 时改为行内 HTML <img src="…" width="18" height="18" alt="…">,显示大小接近正文文字(如设为 18)。

设置comment_show_like_count / comment_show_reply_target / comment_emoji_replace

三个展示开关,只在写 Markdown 评论块时生效:comment_show_like_count 控制是否显示点赞数(默认0,不显示);comment_show_reply_target 控制二级回复是否显示「回复 某人」(默认1,显示);comment_emoji_replace 控制评论里的表情图片怎么输出(默认1):0 = 保留外链图片,输出 ![表情名](外链)(如 ![微笑](https://…));1 = 不显示图片,优先输出表情名(如 [微笑]),没有表情名时回退为可点击外链 [表情](外链)。

设置comment_include_latest_stream

comment_include_latest_stream控制是否用旧接口 api/comments/show 补充「最新流」一级评论,默认0(不补充)。开启后能多拿到一批最新评论(实测约 360 条,与热门流基本不重合),但字段较少(无图片/表情/楼层)、请求更多(最多约 50 页)。

设置comment_request_delay_min / comment_request_delay_max

评论请求间隔(秒),逐页随机取值,默认1~2秒。该间隔与微博抓取的 anti_ban_config 分开设置,避免把 8~15 秒的微博延迟套到评论请求上。

设置weibo_comment_summary / weibo_comment_summary_dir

weibo_comment_summary控制每次爬取结束后是否为每个账号生成评论下载情况报告,默认0(不生成);需要 download_comment = 1 且 write_mode 含 markdown。weibo_comment_summary_dir为报告目录(默认 "report",相对 output_directory,也可填绝对路径)。

设置weibo_comment_backfill / weibo_comment_backfill_dir

weibo_comment_backfill控制是否允许运行存量评论回填脚本 scripts/weibo_comment_backfill.py,默认0(禁用);weibo_comment_backfill_dir为回填报告与进度文件目录(默认 "report",相对 output_directory)。

存量评论回填用法(在项目根目录执行):

python scripts/weibo_comment_backfill.py --dry-run                 # 只看将处理多少条微博
python scripts/weibo_comment_backfill.py --max-weibo 20            # 先小批试跑
python scripts/weibo_comment_backfill.py                           # 全量回填(默认全量)
python scripts/weibo_comment_backfill.py --users 用户A --since <起始日期>

脚本分批执行(默认每批 50 条微博、批间休息 60 秒),进度写入 weibo_comment_backfill_dir 下的 comment_backfill_progress_<用户>.json;中断后直接重跑即可续跑(加 --force 可重抓已处理项,--no-resume 从头开始)。回填会原地修改 md 文件;默认不生成 .bak 备份,需要回滚保护时把 comment_markdown_backup 设为 1。

并发与中断:回填与主爬(weibo.py)共用 <output_directory>/.weibo_crawler.lock 互斥——主爬运行期间启动回填会被拒绝(退出码 2),反之主爬也会跳过本轮,避免两者同时改写同一批 markdown(评论块丢失 / 新微博丢失)。回填过程中按 Ctrl-C 会保存进度并生成「已中断」报告(退出码 2),下次直接重跑即可续跑;账号级失败(HTTP/网络/风控)不写断点,下次运行自动重试。

设置comment_markdown_backup

comment_markdown_backup控制写评论块前是否把原 md 备份为 <文件名>.bak.<时间戳>,默认0(不备份)。需要回滚保护时设为1;同一次运行内同一个文件只备份一次。回填脚本单次也可用 --no-backup 关闭。已生成的备份可用 python scripts/weibo_comment_backfill.py --clean-backups 清理(加 --dry-run 先预览),会删除两类备份命名:主爬/编辑更新的 *.md.bak.YYYYMMDD[_N] 与评论写入的 *.md.bak.YYYYMMDD_HHMMSS[_N]。

设置comment_user_filter_file / comment_user_filter

按微博账号配置评论者白名单:只保留指定评论者发的评论/回复(主流程与回填脚本都生效,过滤在抓取完成后进行,请求量不变)。

推荐放在 config/ 目录下的外部 txt 文件里(comment_user_filter_file 指定,默认 config/comment_user_filter.txt,格式同 user_id_list.txt 风格):

# 每行:<微博账号ID或昵称> <评论者1> [评论者2] ...
# 空格或制表符分隔;# 开头为注释;空行忽略
1234567890 1111111111 2222222222
1234567891 3333333333

规则:账号未出现在文件里 = 不过滤;评论作者在白名单内的一级评论/二级回复保留;一级评论作者不在白名单但其下有白名单回复时,该一级评论作为上下文保留;过滤后整条微博没有符合内容时不写评论块。文件不存在或解析为空时,回退使用 config 里的内联 comment_user_filter({"微博账号": ["评论者", ...]})。示例文件见 config/comment_user_filter.txt.example。

设置download_repost

download_repost控制是否下载每条微博下的转发,仅当write_mode中有sqlite时有效,可取值为0和1,默认为1:

"download_repost": 1,

值为1,表示下载微博转发;值为0,表示不下载微博转发。

设置repost_max_download_count

repost_max_download_count控制下载转发的最大数量,仅当write_mode中有sqlite时有效,默认为1000:

"repost_max_download_count": 1000,

值为1000,表示最多下载每条微博下的1000条转发。

设置cookie(可选)

cookie为可选参数,即可填可不填,具体区别见添加cookie与不添加cookie的区别。cookie默认配置如下:

"cookie": "your cookie",

如果想要设置cookie,可以按照如何获取cookie中的方法,获取cookie,并将上面的"your cookie"替换成真实的cookie即可。

设置store_binary_in_sqlite(可选)

store_binary_in_sqlite控制是否往数据库中存储图片或视频的二进制数据。0为关闭,1为开启。

可选配置键:mysql_config / mongodb_URI / post_config

三者对应 MySQL / MongoDB / POST 写入后端(实现见 util/legacy/backends.py),未在真实服务上验证; write_mode 含 mysql / mongo / post 时才会生效,依赖缺失或连接失败只记 warning 并跳过, 不阻断其他写入后端。不用这些后端时留着这些键没有影响。

设置start_page(可选)

start_page为爬取微博的初始页数,默认参数为1,即从所爬取用户的当前第一页微博内容开始爬取。 若在大批量爬取微博时出现中途被限制中断的情况,可通过查看csv文件内目前已爬取到的微博数除以10,向下取整后的值即为中断页数,手动设置start_page参数为中断页数,重新运行即可从被中断的节点继续爬取剩余微博内容。

设置write_time_in_exif

write_time_in_exif控制是否启用将created_time写入图片exif信息中,包括jpg和jpeg文件,可取值为0和1,默认为1:

"write_time_in_exif": 1,

值为1,表示启用;值为0,表示不启用。

4.设置数据库(可选)

本部分是可选部分。当前支持 SQLite(无需服务端)、MySQL、MongoDB 与 POST 推送; 后三者未在真实服务上验证(依赖缺失或连接失败只记 warning 并跳过,不阻断其他写入后端)。

SQLite 数据库写入

SQLite 无需安装服务端,write_mode 含 "sqlite" 即可;数据库文件路径由 sqlite_db_path 指定(默认 weibodata.db,相对项目根或绝对路径均可)。注意:append 模式必须包含 sqlite,否则程序会拒绝启动。0 字节或缺表的库文件会在启动时自动补建缺失表(comments/reposts 等)。

MySQL数据库写入(保留,未验证)

要想将爬取信息写入MySQL,请根据自己的系统环境安装MySQL,然后命令行执行:

pip install pymysql

MongoDB数据库写入(保留,未验证)

要想将爬取信息写入MongoDB,请根据自己的系统环境安装MongoDB,然后命令行执行:

pip install pymongo

POST 推送(保留,未验证)

write_mode 含 "post" 时,程序把本轮微博以 {"user": ..., "weibo": [...]} 结构 POST 到 post_config.api_url(令牌放 post_config.api_token),重试 3 次、退避 2/4 秒。 接口地址与令牌需自行准备;未在真实接口上验证。

MySQL和MongDB数据库的写入内容一样。程序首先会创建一个名为"weibo"的数据库,然后再创建"user"表和"weibo"表,包含爬取的所有内容。爬取到的微博用户信息或插入或更新,都会存储到user表里;爬取到的微博信息或插入或更新,都会存储到weibo表里,两个表通过user_id关联。如果想了解两个表的具体字段,请点击"详情"。

详情

user表

id:微博用户id,如"1000000005";

screen_name:微博用户昵称,如"示例用户";

gender:微博用户性别,取值为f或m,分别代表女和男;

birthday:生日;

location:所在地;

education:教育经历;

company:公司;

sunshine:阳光信用;

registration_time:注册时间;

statuses_count:微博数;

followers_count:粉丝数;

follow_count:关注数;

description:微博简介;

profile_url:微博主页,如https://m.weibo.cn/u/1000000005?uid=1000000005&luicode=10000011&lfid=1005051000000005;

profile_image_url:微博头像url;

avatar_hd:微博高清头像url;

urank:微博等级;

mbrank:微博会员等级,普通用户会员等级为0;

verified:微博是否认证,取值为true和false;

verified_type:微博认证类型,没有认证值为-1,个人认证值为0,企业认证值为2,政府认证值为3,这些类型仅是个人猜测,应该不全,大家可以根据实际情况判断;

verified_reason:微博认证信息,只有认证用户拥有此属性。


weibo表

user_id:存储微博用户id,如"1000000005";

screen_name:存储微博昵称,如"示例用户";

id:存储微博id;

text:存储微博正文;

article_url:存储微博中头条文章的url,如果微博中存在头条文章,就获取该头条文章的url,否则该值为'';

pics:存储原创微博的原始图片url。若某条微博有多张图片,则存储多个url,以英文逗号分割;若该微博没有图片,则值为'';

video_url:存储原创微博的视频url和Live Photo中的视频url。若某条微博有多个视频,则存储多个url,以英文分号分割;若该微博没有视频,则值为'';

location:存储微博的发布位置。若某条微博没有位置信息,则值为'';

created_at:存储微博的发布时间;

source:存储微博的发布工具;

attitudes_count:存储微博获得的点赞数;

comments_count:存储微博获得的评论数;

reposts_count:存储微博获得的转发数;

topics:存储微博话题,即两个#中的内容。若某条微博没有话题信息,则值为'';

at_users:存储微博@的用户。若某条微博没有@的用户,则值为'';

retweet_id:存储转发微博中原始微博的微博id。若某条微博为原创微博,则值为''。

**SQLite数据库写入**

脚本会自动建立并配置数据库文件weibodata.db。

5.运行脚本

大家可以根据自己的运行环境选择运行方式,Linux可以通过

python weibo.py

运行;

配置写回(可选,程序不会自动修改 config.json):

  1. 先预览差异(不写文件):
python weibo.py --check-config
  1. 确认后写回(会先备份 config.json;尽量保留原有注释与排版,无法安全保留时会回退为规范化 JSON 写入并提示):
python weibo.py --update-config

不写回也能正常使用(程序兼容旧键名运行),只是配置文件里保留旧键名。

需要全量核对存档(只读,枚举平台完整时间线)时,运行独立脚本:

python scripts/weibo_archive_check_full.py

运行 python scripts/weibo_archive_check_full.py --help 可查看参数(--users、--since、--max-pages);该脚本受配置项 weibo_archive_check_full 控制(默认 0;设为 1 才能运行)。报告输出目录由 weibo_archive_check_full_dir 控制(默认 output_directory/report),实际写入 <该目录>/<用户目录名>/。

6.按需求修改脚本(可选)

本部分为可选内容:如果你只需要抓取微博并保存,不需要自己改代码或添加新功能,可以忽略此部分。

程序入口是 weibo.py 的 main(),默认调用流程如下:

from weibo import Weibo, get_config

config = get_config()
wb = Weibo(config)
wb.start()  # 抓取、写存档、生成报告

代码组织:weibo.py 是主入口与 Weibo 门面;util/ 按功能分组(core/config/fetch/http/markdown/edit/media/comment/report/storage/misc/legacy);scripts/ 是运维脚本。配置统一在 config/config.json。

也可以在自己的脚本中调用 Weibo 类:

from weibo import Weibo, get_config

wb = Weibo(get_config())
wb.start()  # 与命令行运行等价;每处理一个用户,wb.user / wb.weibo 为该用户的结果

print(wb.user)   # 用户信息(dict)
print(wb.weibo)  # 该用户本轮抓取到的微博(list)

爬取结果:

  • wb.user:目标用户信息(dict),字段见输出章节「用户信息」;
  • wb.weibo:该用户本轮抓取到的微博列表(list),字段见输出章节「微博信息」。

按需求修改时建议:

  1. 优先改配置:绝大多数需求(抓取范围、存档格式、报告开关、媒体下载、评论回填)都能通过 config/config.json 完成,不需要改代码;
  2. 新增输出后端或行为:在 util/ 对应分组内实现,再由 weibo.py 的薄封装接入;
  3. 验证:python3 -m unittest discover -s tests(测试不联网,第三方依赖为替身);真实接口与数据只能现场验证,见 docs/部署与验证.md 与 docs/未验证功能.md。

7.定期自动爬取微博(可选)

我们爬取了微博以后,很多微博账号又可能发了一些新微博,定期自动爬取微博就是每隔一段时间自动运行程序,自动爬取这段时间产生的新微博(忽略以前爬过的旧微博)。本部分为可选部分,如果不需要可以忽略。

思路是利用第三方软件,如crontab,让程序每隔一段时间运行一次。因为是要跳过以前爬过的旧微博,只爬新微博。所以需要设置一个动态的since_date。很多时候我们使用的since_date是固定的,比如since_date="2018-01-01",程序就会按照这个设置从最新的微博一直爬到发布时间为2018-01-01的微博(包括这个时间)。因为我们想追加新微博,跳过旧微博。第二次爬取时since_date值就应该是当前时间到上次爬取的时间。 如果我们使用最原始的方式实现追加爬取,应该是这样:

假如程序第一次执行时间是2019-06-06,since_date假如为2018-01-01,那这一次就是爬取从2018-01-01到2019-06-06这段时间用户所发的微博;
第二次爬取,我们想要接着上次的爬,需要手动将since_date值设置为上次程序执行的日期,即2019-06-06

上面的方法太麻烦,因为每次都要手动设置since_date。因此我们需要动态设置since_date,即程序根据实际情况,自动生成since_date。 有两种方法实现动态更新since_date:

方法一:将since_date设置成整数

将config.json文件中的since_date设置成整数,如:

"since_date": 10,

这个配置告诉程序爬取最近10天的微博,更准确说是爬取发布时间从10天前到本程序开始执行时之间的微博。这样since_date就是一个动态的变量,每次程序执行时,它的值就是当前日期减10。配合crontab每9天或10天执行一次,就实现了定期追加爬取。

方法二:将上次执行程序的时间写入文件(推荐)

这个方法很简单,就是用户把要爬的用户id写入txt文件,然后再把文件路径赋值给config.json中的user_id_list参数。

txt文件名格式可以参考程序设置中的设置user_id_list部分,这样设置就全部结束了。

说下这个方法的原理和好处,假如你的txt文件内容为:

1000000005
1000000004 示例用户2
1000000006 示例用户3 2019-01-01

第一次执行时,因为第一行和第二行都没有写时间,程序会按照config.json文件中since_date的值爬取,第三行有时间“2019-01-01”,程序就会把这个时间当作since_date。每个用户爬取结束程序都会自动更新txt文件,每一行第一部分是user_id,第二部分是用户昵称,第三部分是程序准备爬取该用户第一条微博(最新微博)时的日期。爬完三个用户后,txt文件的内容自动更新为:

1000000005 示例用户 2020-01-18
1000000004 示例用户2 2020-01-18
1000000006 示例用户3 2020-01-18

下次再爬取微博的时候,程序会把每行的时间数据作为since_date。这样的好处一是不用修改since_date,程序自动更新;二是每一个用户都可以单独拥有只属于自己的since_date,每个用户的since_date相互独立,互不干扰,格式为yyyy-mm-dd或整数。比如,现在又添加了一个新用户,以杨紫的微博为例,你想获取她2018-01-23到现在的全部微博,可以这样修改txt文件:

1000000005 示例用户 2020-01-18
1000000004 示例用户2 2020-01-18
1000000006 示例用户3 2020-01-18
1227368500 杨紫 3 梦想,希望

注意每一行的用户配置参数以空格分隔,如果第一个参数全部由数字组成,程序就认为此行为一个用户的配置,否则程序会认为该行只是注释,跳过该行;第二个参数可以为任意格式,建议写用户昵称;第三个如果是日期格式(yyyy-mm-dd),程序就将该日期设置为用户自己的since_date,否则使用config.json中的since_date爬取该用户的微博,第二个参数和第三个参数也可以不填。 也可以设置第四个参数,将被读取为query_list。

方法三:将const.py文件中的运行模式改为append

以追加模式运行程序,每次运行,每个id只获取最新的微博,而不是全部,避免频繁备份微博导致过多的请求次数。

注意:

  • 该模式会跳过置顶微博。
  • 若采集信息后用户又编辑微博,则不会记录编辑内容。

8.使用docker

状态:构建链已配置,未实测构建。 根目录 .dockerignore 已排除 weibo_data/、Output/、 config/config.json、tests/、docs/;deploy/docker-compose.yml 的 build context 为仓库根、 volume 指向 ../config/config.json 与 ../weibo_data;docker compose config 解析通过。 首次构建会真实执行 pip install -r requirements.txt,需要网络。日常部署仍建议 rsync + cron。

推荐用法(在 deploy/ 目录下):

# 先在宿主机准备配置(不要把 config.json 打进镜像)
cp ../config/config.json.example ../config/config.json   # 填写 cookie / user_id_list

docker compose up -d --build      # 构建并后台启动(循环间隔由 schedule_interval 控制)
docker compose logs -f            # 观察抓取日志

等价的手动命令(从仓库根构建):

docker build -f deploy/Dockerfile -t weibo-crawler .
docker run -it -d \
  --name weibo-crawler \
  -v "$(pwd)/config/config.json:/app/config/config.json:ro" \
  -v "$(pwd)/weibo_data:/app/weibo_data" \
  -e schedule_interval=1 \
  weibo-crawler

注意事项:

  • 时区:deploy/Dockerfile 已安装 tzdata 并固定 Asia/Shanghai,无需再设 TZ;
  • cookie:优先用环境变量 WEIBO_COOKIE(优先级最高);也可把 config/cookie.txt 挂载进容器并在 config.json 里写相对路径(相对项目根解析,不是容器当前目录);
  • 数据卷:必须挂载 output_directory(默认 weibo_data),否则容器重建后数据丢失。

如何获取user_id

1.打开网址https://weibo.cn,搜索我们要找的人,如"示例用户",进入她的主页;

2.按照上图箭头所指,点击"资料"链接,跳转到用户资料页面;

如上图所示,示例用户微博资料页的地址为"https://weibo.cn/1000000005/info",其中的"1000000005"即为此微博的user_id。

事实上,此微博的user_id也包含在用户主页(https://weibo.cn/u/1000000005?f=search_0)中,之所以我们还要点击主页中的"资料"来获取user_id,是因为很多用户的主页不是"https://weibo.cn/user_id?f=search_0"的形式,而是"https://weibo.cn/个性域名?f=search_0"或"https://weibo.cn/微号?f=search_0"的形式。其中"微号"和user_id都是一串数字,如果仅仅通过主页地址提取user_id,很容易将"微号"误认为user_id。

添加cookie与不添加cookie的区别(可选)

对于微博数2000条及以下的微博用户,不添加cookie可以获取其用户信息和大部分微博;对于微博数2000条以上的微博用户,不添加cookie可以获取其用户信息和最近2000条微博中的大部分,添加cookie可以获取其全部微博。以2020年1月2日示例用户的微博为例,此时她共有1085条微博,在不添加cookie的情况下,可以获取到1026条微博,大约占全部微博的94.56%,而在添加cookie后,可以获取全部微博。其他用户类似,大部分都可以在不添加cookie的情况下获取到90%以上的微博,在添加cookie后可以获取全部微博。具体原因是,大部分微博内容都可以在移动版匿名获取,少量微博需要用户登录才可以获取,所以这部分微博在不添加cookie时是无法获取的。

有少部分微博用户,不添加cookie可以获取其微博,无法获取其用户信息。对于这种情况,要想获取其用户信息,是需要cookie的。

如需抓取微博转发,请添加cookie。

如何获取cookie(可选)

  1. 打开浏览器,访问 https://m.weibo.cn或https://weibo.cn并登录。
  2. 按 F12 打开开发者工具,切换到 Network (网络) 标签页。
  3. 将复制的 Cookie 填入 config.json。

如何检测cookie是否有效(可选)

本程序cookie检查的逻辑是:使用cookie来源账号发布限定范围的微博,若cookie可用,则可以读取到该微博,否则读取不到。

操作方法

  1. 使用cookie的来源账号发布一条微博,该账号和微博需要满足以下条件:

    • 该微博必须是非公开可见的,后续需要根据可见性判断cookie是否有效;

    • 该微博需要是最近5条微博,不能在发布测试用微博内容后又发很多新微博;

    • 在config.json配置中的since_date之后,该账号必须有大于9条微博。

  2. 打开const.py,把 CHECK_COOKIE 里的 "CHECK": False 改为 "CHECK": True,并把 "HIDDEN_WEIBO": "微博内容" 的值改为你发的那条限定范围微博的内容。

  3. 将提供cookie的微博id放置在配置文件(config/config.json,旧部署仍兼容根目录 config.json)的"user_id_list"设置项数组中的第一个。例如提供cookie的微博id为123456,则"user_id_list"设置为"user_id_list":["123456", "<其余id...>"]。

注:本方法也将会抓取提供cookie账号的微博内容。

在间歇运行程序时,cookie无效会导致程序不能按照预设目标执行,因此可以打开cookie通知功能。本项目使用开源项目pushdeer进行通知,在使用前用户需要申请push_key,具体可查看官网了解。打开方法为:

  1. 在const.py文件中,将 NOTIFY 里的 "NOTIFY": False 改为 "NOTIFY": True;
  2. 将 "PUSH_KEY": "" 的 "" 替换为 "<你的push_key>"

API服务

状态:可启动,未验证。REST API 示例在 scripts/legacy/service.py,主流程不依赖本服务。

启动方式:

pip install -r requirements.txt -r requirements-legacy.txt   # 需要 flask
python scripts/legacy/service.py                             # 默认 http://127.0.0.1:5000

API 用于触发抓取任务与查询任务状态/微博数据;抓取接口会真实启动抓取,查询接口依赖 SQLite (write_mode 含 "sqlite" 才有数据)。主流程不依赖本服务,定时运行请直接用 cron 调 weibo.py。接口文档见 API说明(文件头已标注「可启动未验证」), 未验证清单见 docs/未验证功能.md A4。

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新浪微博爬虫,用python爬取新浪微博数据,并下载微博图片和微博视频

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