爬虫爬微博ip，爬虫爬微博爬不出来

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如何使用Python实现爬虫代理IP池

1、设计代理IP池的目的是为了方便管理和提高工作效率，特别是在进行网络爬虫操作时。代理IP的获取可以通过两种方式：免费代理IP可以使用ProxyGetter接口从代理源网站抓取；而付费代理IP通常通过专门的API获取，注意API的使用限制，如提取数量和间隔时间。存储代理IP时，推荐使用SSDB数据库。

2、我们可以使用Python语言来搭建代理池服务器。具体来说，我们需要使用Flask框架来编写一个简单的Web应用程序，用于接收代理IP地址的添加、删除和查询请求。实现代理池的增删改查功能在代理池服务器中，我们需要实现代理IP地址的增删改查功能。

3、首先，ADSL拨号服务器通过动态获取IP地址，提供了灵活性和多样性，适合频繁更换IP的需求。而固定IP服务器则是通过自动化的方式，如使用爬虫技术定期更新IP地址，确保资源的持续可用。

4、第一步：找IP资源 IP资源并不丰富，换句话说是供不应求的，因此一般是使用动态IP。免费方法，直接在网络上找，在搜索引擎中一搜索特别多能够提供IP资源的网站，进行采集即可。付费方法，通过购买芝麻ip上的IP资源，并进行提取，搭建IP池。第二步，检测可用IP保存。

5、利用爬虫脚本每天定时爬取代理网站上的ip，写入MongoDB或者其他的数据库中，这张表作为原始表。

6、一般在爬取代理IP时都要使用接口的，一般都是从代理的资源网站进行抓取的。建立爬虫代理ip池的方法基本上可以实现免费代理ip池。因为这些免费的IP稳定性较差，建议爬虫使用前再验证一遍，容易实现，可以直接调用自己编写的测试函数。

八爪鱼可以爬取到微博的地区吗

如果你是新手的话建议你到官网看看入门的教程视频，包括那个登陆采集的教程。如果不想自己研究的话可以到数多多网站购买采集规则，可以选择定制，或者数据量大的话直接找官方的定制采集也可以。

免费下载、安装、注册，免费版功能就够用了，这个任务数据量不大，本地采集模式就可以了。里面提供了一些模板，其中也有微博的。

例如，可以使用爬虫来采集新闻网站的新闻内容，进行舆情分析和热点监测；可以采集社交媒体平台上的用户评论和互动数据，进行用户行为分析和社交媒体营销；还可以采集微博、微信公众号等平台上的文章和用户信息，进行内容分析和用户画像等。

我之前试过配置八爪鱼来搜集这些信息，但是发现采集流程的设计总是出问题，最后改成了用Python爬虫抓取，建议你也试一下。方法：使用Python中的scrapy工具来抓取所需要的数据，如果要提高抓取速度的话，还可以用redis开启多线程抓取。

在你的爬虫开始运行时，该大v的所有微博发布量没有超过回溯查询的上限，新浪是2000，twitter是3200。爬虫程序必须不间断运行。新浪微博的api基本完全照搬twitter，其中接口的参数特性与底层的NoSQL密不可分，建议先看点Nosql数据库的设计理念有助于更好的理解api设计。

爬虫时IP被限制怎么解决?

更换IP地址如果出现403forbidden或者页面无法打开的问题，那么就很有可能是IP已经被站点服务器所封禁，遇到这种情况就需要更换自己的IP地址，目前来说最为方便的就是使用代理IP，例如IPIDEA，可以随时更换新的IP地址来确保爬虫的工作效率。

爬虫时IP被限制怎么解决？以下是一些常见的解决方法：1，使用代理IP 使用代理IP是常用的解决方法之一。代理IP可以隐藏你的真实IP地址，并使你的请求看起来来自其他IP地址。这可以有效地绕过目标网站的IP限制，并允许你继续进行爬取。

轮换 IP 地址使用代理池后，轮换 IP 地址非常重要。如果用户从相同 IP 地址发送过多请求，目标网站很快就会识别出并对用户进行限制，而使用代理轮换使可以将用户伪装成多个不同互联网用户，降低被阻止的可能性。

怎么爬取新浪微博当前页面的内容

正如你所说，先到微博登陆页面模拟登录，抓取页面，从页面中找出所有URL，选择满足要求的URL文本说明，模拟点击这些URL，重复上面的抓取动作，直到满足要求退出。现有的项目 google project网站有一个项目叫做sinawler，就是专门的新浪微博爬虫，用来抓取微博内容。网站上不去，这个你懂的。

在面向对象的高级语言中，早已有人将http请求封装成了类库，你只需要调下接口，就能获得目标网页的源码。所以程序需要做的就是请求目标url，获取页面的源码，解析html。基本流程是：获取目标页面源码，方法：调用对应的类库。

下载完八爪鱼采集器之后，可以前去规则市场下载标题名为“新浪微博-用户信息采集”。

如果您是达人：先点击个人页面的微博达人图标。进入页面后，点击找朋友。下边小菜单，按照各种需求，进入搜索同城人。

导入依赖的模块，需要导入的程序接口有request、pyquery和Pandas。选择爬取数据，选取的数据为新浪财经的网页，进入微博-新浪财经的网页，点击鼠标右键，出现如图所示的对话框，点击检查。