社交媒体分析：破解无限滚动的技术实践

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jackcode

发布于 2025-03-18 11:00:00

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一、技术演化路径

数据采集技术的发展经历了以下阶段：

静态页面抓取（2000 - 2008）
- 直接解析 HTML 页面，适用于静态网页。
AJAX 动态加载（2009 - 2014）
- 通过解析 XHR 请求抓取动态数据。
无头浏览器时代（2015 - 2018）
- Selenium、Puppeteer 等工具模拟用户交互，提高动态页面解析能力。
智能采集体系（2019 - 今）
- 采用代理 IP 轮换、请求指纹管理、智能调度等方式。
- 本方案所属技术分支

二、传统采集痛点

在处理无限滚动页面时，传统爬虫面临三大挑战：

动态加载内容无法通过普通请求获取
连续请求触发 IP 封锁的概率增加 75%
数据完整性难以保证（仅能获取首屏 34% 的内容）

三、技术架构设计

架构图

[代理 IP 池] → [请求控制中心] → [动态渲染模块]
              ↓
[数据清洗引擎] ← [API 解析器] ← [反爬绕过机制]

核心模块拆解

代理 IP 轮换系统
- 采用爬虫代理，每次请求自动切换出口 IP，提高成功率。
请求指纹管理系统
- 通过动态 UserAgent、携带有效 Cookie、模拟 XHR 请求等方式，提高请求成功率。
滚动加载模拟引擎
- 通过 page 参数模拟滚动加载，获取完整数据。
数据完整性校验算法
- 采用三级校验机制（HTTP 状态码、数据字段校验、内容长度验证），确保数据完整性。

四、实战代码实现

import requests
import json
from fake_useragent import UserAgent

class WeiboHotSearchCrawler:
    def __init__(self):
        # 代理服务器配置 参考亿牛云爬虫代理 
        self.proxy_host = "proxy.16yun.com"
        self.proxy_port = "9020"
        self.proxy_user = "16YUN"
        self.proxy_pass = "16IP"
        
        # 动态 User-Agent 生成器
        self.ua = UserAgent()
        
        # 微博 API 入口
        self.base_url = "https://weibo.com/ajax/feed/hottimeline"
        
        # 微博登录 Cookie（需定期更新）
        self.cookie = "您的微博登录 Cookie"

    def get_proxies(self):
        """构造代理 IP 认证信息"""
        proxy_meta = f"http://{self.proxy_user}:{self.proxy_pass}@{self.proxy_host}:{self.proxy_port}"
        return {"http": proxy_meta, "https": proxy_meta}

    def generate_headers(self):
        """生成 HTTP 请求头"""
        return {
            "User-Agent": self.ua.random,
            "Cookie": self.cookie,
            "Referer": "https://weibo.com",
            "X-Requested-With": "XMLHttpRequest"
        }

    def parse_hotsearch(self, data):
        """解析微博热搜数据"""
        results = []
        for item in data['data']['statuses']:
            parsed = {
                "rank": item['rank'],  # 热搜排名
                "title": item['title_desc'],  # 热搜标题
                "read_count": item['read'],  # 阅读量
                "discussion_count": item['discussion'],  # 讨论量
                "category": item['category'],  # 话题分类
                "content": item['text_raw'],  # 话题内容
                "comments": [c['text'] for c in item['comments']]  # 评论内容
            }
            results.append(parsed)
        return results

    def crawl(self, pages=5):
        """执行爬取任务"""
        all_data = []
        for page in range(1, pages+1):
            params = {"pageid": "100808", "group_id": "102803", "page": page}
            try:
                response = requests.get(
                    self.base_url,
                    params=params,
                    headers=self.generate_headers(),
                    proxies=self.get_proxies(),
                    timeout=15
                )
                if response.status_code == 200:
                    page_data = self.parse_hotsearch(response.json())
                    all_data.extend(page_data)
                    print(f"成功获取第 {page} 页数据，当前总计 {len(all_data)} 条")
                else:
                    print(f"请求异常，状态码：{response.status_code}")
            except Exception as e:
                print(f"第 {page} 页请求失败：{str(e)}")
        return all_data

if __name__ == "__main__":
    crawler = WeiboHotSearchCrawler()
    hot_data = crawler.crawl(pages=3)
    with open("weibo_hotsearch.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(hot_data, f, ensure_ascii=False)