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WeiboUserScrapy类爬虫爬取爬虫的示例分析，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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整体的剥离过程来算比较轻松，因为功能集中版本每个功能都有一个相对独立的类，这个用户微博爬虫就是一个 WeiboUserScrapy 类，只不过在集中版本中为了和其他功能模块进行通信和协调，引进了 PyQT5 的信号量，以及一些公共配置变量，独立时将这些东西去掉即可。
拿到代码后，你需要做的两件事依次是：
{user_id}_{nickname}_{weibo_num}博_{followers}粉_{following}关注.csv'
格式的文件，爬取的微博都保存在这里。
user_page_config = 'user_page.json'
if not os.path.exists('user_page.json'):
page = 1
with open(user_page_config,'w', encoding='utf-8-sig') as f:
f.write(json.dumps({f'{self.user_id}':page}, indent=2))
else:
with open(user_page_config,'r', encoding='utf-8-sig') as f:
page = json.loads(f.read())[f'{self.user_id}']
random_pages = random.randint(1, 5)
for page in range(page, page_num + 1):
self.get_one_page(page) # 获取第page页的全部微博
with open(user_page_config,'r', encoding='utf-8-sig') as f:
old_data = json.loads(f.read())
old_data[f'{self.user_id}'] = page
with open(user_page_config,'w', encoding='utf-8-sig') as f:
f.write(json.dumps(old_data, indent=2))
看完上述内容，你们掌握WeiboUserScrapy类爬虫爬取爬虫的示例分析的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！