網友：看看胸
女：滾網友：美胸比賽
女：[圖片消息]
繼上次知乎話題 擁有一副好身材是怎樣的體驗？ 解析了知乎回答內容之后，這次我們來解析一下微博內容，以微博網友發起的美胸大賽為例：
https://m.weibo.cn/detail/4367970740108457
https://m.weibo.cn/detail/4348022520956497
這就是本次要獲取的微博圖片內容，共計672張很凶的照片：
下面是講如何獲取的，不感興趣的話直接去公眾號回復 套圖 即可獲得。
首先進入開發者工具看一下微博結構：
這只是一小部分，微博評論和微博用戶發的微博頁面，里面都是以html5格式傳到本地的，把內容格式化之后就會發現，層級非常復雜，有興趣的可以看一下，與其解析這個還不如用selenium更簡單一些。於是當時就產生了兩個思路：
- 借助 splash 直接解析渲染后的頁面
- 用 mitmproxy 抓手機APP微博的包，用 APPium 控制手機刷新評論
不管是哪一種，相對於只是獲取一下圖片而言都麻煩。於是去網上搜一下，搜索結果都是前兩年爬取微博的方法，那時候還是用 ajax 以 json 格式傳遞，現在明顯已經不是。
然后后面抱着僥幸心理把訪問形式改成手機，微博域名就從 weibo.com 變成了 weibo.cn,再看一下 network 選項卡以hotflow 開頭的 xhr ：
這時候 weibo.cn 傳給本地信息就是簡單的 json 格式啦。上圖就是微博評論列表的評論，可以看到每條評論如果有圖片，就會有 pic 屬性，但是要注意在 pic 下的 直接子 url 只是預覽圖鏈接，並非原圖。原圖鏈接在pic 屬性下 large 下的 url。其他的屬性是一些微博的標題、發送時間、內容、點贊數、評論數、轉發數和博主相關信息等。我們這次重點是圖片，就不管其他的了。
另外微博的反爬措施很強，真的惡心到我了，如果有大規模爬取需求，建議去淘寶買號，建 Cookie池，或者用代理池不停地切換訪問主機。如果只用自己電腦本地Cookie，那就把請求頭弄全，並限制抓取速度。
切換到 Headers 選項卡，看一下 Request URL ：
https://m.weibo.cn/comments/hotFlowChild?cid=4376866645060411&max_id=152030087630286&max_id_type=0
可以看出它的格式是
https://m.weibo.cn/comments/hotFlowChild? + cid + max_id + max_id_type'
其中 cid 是每一條微博的唯一ID，max_id 是下一次傳回數據的最后一條評論的 ID。也就是往下翻看評論，每次顯示十條，並在這次所看的評論里就傳回 下十條評論 的最后一條評論的唯一 ID，微博是根據這個 ID 傳回下十條內容。這也就直接限制了每次爬評論、微博、二級評論時只能一次獲取十條，也無法利用線程池加速，因為只有獲取了這十條才知道下十條請求地址里 max_id 的值。
然后就可以由這些信息構造請求，獲取 json 格式的響應結果：
comment_url = 'https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id={weibo_id}&mid={weibo_id}&max_id={max_id}&max_id_type=0'
url = comment_url.format(weibo_id=id, max_id=0)
response = requests.get(url, headers=headers)
result = json.loads(response.text)
先獲取總評論數來計算需要多少次才能爬完評論：
total_number = result.get('data').get('total_number')
total_number = int(total_number)
for i in range(int(total_number / 10)):
result = get_page(weibo_id)
for url in parse_comment(result):
save_to_img(url)
下載完圖片只有700來張才知道靠后的評論都是無用的（男士跟答主要聯系方式什么的）評論。
然后就是獲取圖片地址：
def parse_comment(result):
if result.get('ok') and result.get('data').get('data'):
comments = result.get('data').get('data')
for comment in comments:
if comment.get('pic'):
url = comment.get('pic').get('large').get('url')
yield url
要先 if comment.get('pic') 一下，這很重要，因為很多無用評論並沒有配圖，也就是沒有 pic 屬性，要以這種方式過濾掉。
另外還有這個：
這里的二級評論就很有必要爬一下，看一下結構：
值得注意的是二級評論里不管有沒有圖片都不會有 pic 屬性，圖片在回答內容text 里以 css 方式嵌套的，很明顯就是 a 標簽下的 href 屬性 就是圖片地址。用 pyquery 取出來地址：
childs_comment = result.get('data')
for child_comment in childs_comment:
text = child_comment.get('text')
content = pyquery.PyQuery(text)
url = content('a').attr('href')
yield url
存儲圖片以圖片內容的 md5 值命名，可以去重：
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:img_path = '{0}/{1}.{2}'.format(path,md5(response.content).hexdigest(), 'jpg') # 以圖片的md5字符串命名防止重復圖片
最后接入某大廠的人體特征值檢測，考慮到圖片大多沒有露臉，識別男女性別不夠准，這里只把未識別出人體的圖片去掉了（一些表情圖）。
有興趣的可以公眾號回復 套圖 獲得這次微博圖片和上次知乎圖片
本次微博結構比較簡單，與上次關於知乎的文章差不多，不再提供源碼。
公眾號：愛寫bug（ID：iCodeBugs）
