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MindSpider是一个基于Agent技术的智能舆情爬虫系统,通过AI自动识别热点话题,并在多个社交媒体平台进行精准的内容爬取。系统采用模块化设计,能够实现从话题发现到内容收集的全自动化流程。
两步走爬取:
- 模块一:Search Agent从包括微博、知乎、github、酷安等 13个 社媒平台、技术论坛识别热点新闻,并维护一个每日话题分析表。
- 模块二:全平台爬虫深度爬取每个话题的细粒度舆情反馈。
- 编程语言: Python 3.9+
- AI框架: 默认Deepseek,可以接入多种api (话题提取与分析)
- 爬虫框架: Playwright (浏览器自动化)
- 数据库: MySQL (数据持久化存储)
- 并发处理: AsyncIO (异步并发爬取)
MindSpider/
├── BroadTopicExtraction/ # 话题提取模块
│ ├── database_manager.py # 数据库管理器
│ ├── get_today_news.py # 新闻采集器
│ ├── main.py # 模块主入口
│ └── topic_extractor.py # AI话题提取器
│
├── DeepSentimentCrawling/ # 深度爬取模块
│ ├── keyword_manager.py # 关键词管理器
│ ├── main.py # 模块主入口
│ ├── platform_crawler.py # 平台爬虫管理器
│ └── MediaCrawler/ # 多平台爬虫核心
│ ├── base/ # 基础类
│ ├── cache/ # 缓存系统
│ ├── config/ # 配置文件
│ ├── media_platform/ # 各平台实现
│ │ ├── bilibili/ # B站爬虫
│ │ ├── douyin/ # 抖音爬虫
│ │ ├── kuaishou/ # 快手爬虫
│ │ ├── tieba/ # 贴吧爬虫
│ │ ├── weibo/ # 微博爬虫
│ │ ├── xhs/ # 小红书爬虫
│ │ └── zhihu/ # 知乎爬虫
│ ├── model/ # 数据模型
│ ├── proxy/ # 代理管理
│ ├── store/ # 存储层
│ └── tools/ # 工具集
│
├── schema/ # 数据库架构
│ ├── db_manager.py # 数据库管理
│ ├── init_database.py # 初始化脚本
│ └── mindspider_tables.sql # 表结构定义
│
├── config.py # 全局配置文件
├── main.py # 系统主入口
├── requirements.txt # 依赖列表
└── README.md # 项目文档
flowchart TB
Start[开始] --> CheckConfig{检查配置}
CheckConfig -->|配置无效| ConfigError[配置错误<br/>请检查config.py]
CheckConfig -->|配置有效| InitDB[初始化数据库]
InitDB --> BroadTopic[BroadTopicExtraction<br/>话题提取模块]
BroadTopic --> CollectNews[收集热点新闻]
CollectNews --> |多平台采集| NewsSource{新闻源}
NewsSource --> Weibo[微博热搜]
NewsSource --> Zhihu[知乎热榜]
NewsSource --> Bilibili[B站热门]
NewsSource --> Toutiao[今日头条]
NewsSource --> Other[其他平台...]
Weibo --> SaveNews[保存新闻到数据库]
Zhihu --> SaveNews
Bilibili --> SaveNews
Toutiao --> SaveNews
Other --> SaveNews
SaveNews --> ExtractTopic[AI话题提取]
ExtractTopic --> |DeepSeek API| GenerateKeywords[生成关键词列表]
GenerateKeywords --> GenerateSummary[生成新闻摘要]
GenerateSummary --> SaveTopics[保存话题数据]
SaveTopics --> DeepCrawl[DeepSentimentCrawling<br/>深度爬取模块]
DeepCrawl --> LoadKeywords[加载关键词]
LoadKeywords --> PlatformSelect{选择爬取平台}
PlatformSelect --> XHS[小红书爬虫]
PlatformSelect --> DY[抖音爬虫]
PlatformSelect --> KS[快手爬虫]
PlatformSelect --> BILI[B站爬虫]
PlatformSelect --> WB[微博爬虫]
PlatformSelect --> TB[贴吧爬虫]
PlatformSelect --> ZH[知乎爬虫]
XHS --> Login{需要登录?}
DY --> Login
KS --> Login
BILI --> Login
WB --> Login
TB --> Login
ZH --> Login
Login -->|是| QRCode[扫码登录]
Login -->|否| Search[关键词搜索]
QRCode --> Search
Search --> CrawlContent[爬取内容]
CrawlContent --> ParseData[解析数据]
ParseData --> SaveContent[保存到数据库]
SaveContent --> MoreKeywords{还有更多关键词?}
MoreKeywords -->|是| LoadKeywords
MoreKeywords -->|否| GenerateReport[生成爬取报告]
GenerateReport --> End[结束]
style Start fill:#90EE90
style End fill:#FFB6C1
style BroadTopic fill:#87CEEB,stroke:#000,stroke-width:3px
style DeepCrawl fill:#DDA0DD,stroke:#000,stroke-width:3px
style ExtractTopic fill:#FFD700
style ConfigError fill:#FF6347
该模块负责每日热点话题的自动发现和提取:
- 新闻采集:从多个主流平台(微博、知乎、B站等)自动采集热点新闻
- AI分析:使用DeepSeek API对新闻进行智能分析
- 话题提取:自动识别热点话题并生成相关关键词
- 数据存储:将话题和关键词保存到MySQL数据库
基于提取的话题关键词,在各大社交平台进行深度内容爬取:
- 关键词加载:从数据库读取当日提取的关键词
- 平台爬取:使用Playwright在7大平台进行自动化爬取
- 内容解析:提取帖子、评论、互动数据等
- 情感分析:对爬取内容进行情感倾向分析
- 数据持久化:将所有数据结构化存储到数据库
-
daily_news - 每日新闻表
- 存储从各平台采集的热点新闻
- 包含标题、链接、描述、排名等信息
-
daily_topics - 每日话题表
- 存储AI提取的话题和关键词
- 包含话题名称、描述、关键词列表等
-
topic_news_relation - 话题新闻关联表
- 记录话题与新闻的关联关系
- 包含关联度得分
-
crawling_tasks - 爬取任务表
- 管理各平台的爬取任务
- 记录任务状态、进度、结果等
-
平台内容表(继承自MediaCrawler)
- xhs_note - 小红书笔记
- douyin_aweme - 抖音视频
- kuaishou_video - 快手视频
- bilibili_video - B站视频
- weibo_note - 微博帖子
- tieba_note - 贴吧帖子
- zhihu_content - 知乎内容
- Python 3.9 或更高版本
- MySQL 5.7 或更高版本
- Conda环境:pytorch_python11(推荐)
- 操作系统:Windows/Linux/macOS
git clone https://github.com/yourusername/MindSpider.git
cd MindSpider
conda create -n pytorch_python11 python=3.11
conda activate pytorch_python11
# 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt
# 安装Playwright浏览器驱动
playwright install
编辑 config.py
文件,设置数据库和API配置:
# MySQL数据库配置
DB_HOST = "your_database_host"
DB_PORT = 3306
DB_USER = "your_username"
DB_PASSWORD = "your_password"
DB_NAME = "mindspider"
DB_CHARSET = "utf8mb4"
# DeepSeek API密钥
DEEPSEEK_API_KEY = "your_deepseek_api_key"
# 检查系统状态
python main.py --status
# 初始化数据库表
python main.py --setup
# 1. 运行话题提取(获取热点新闻和关键词)
python main.py --broad-topic
# 2. 运行爬虫(基于关键词爬取各平台内容)
python main.py --deep-sentiment --test
# 或者一次性运行完整流程
python main.py --complete --test
# 只获取今日热点和关键词
python main.py --broad-topic
# 只爬取特定平台
python main.py --deep-sentiment --platforms xhs dy --test
# 指定日期
python main.py --broad-topic --date 2024-01-15
首次使用每个平台都需要登录,这是最关键的步骤:
- 小红书登录
# 测试小红书爬取(会弹出二维码)
python main.py --deep-sentiment --platforms xhs --test
# 用小红书APP扫码登录,登录成功后会自动保存状态
- 抖音登录
# 测试抖音爬取
python main.py --deep-sentiment --platforms dy --test
# 用抖音APP扫码登录
- 其他平台同理
# 快手
python main.py --deep-sentiment --platforms ks --test
# B站
python main.py --deep-sentiment --platforms bili --test
# 微博
python main.py --deep-sentiment --platforms wb --test
# 贴吧
python main.py --deep-sentiment --platforms tieba --test
# 知乎
python main.py --deep-sentiment --platforms zhihu --test
如果登录失败或卡住:
- 检查网络:确保能正常访问对应平台
- 关闭无头模式:编辑
DeepSentimentCrawling/MediaCrawler/config/base_config.py
HEADLESS = False # 改为False,可以看到浏览器界面
- 手动处理验证:有些平台可能需要手动滑动验证码
- 重新登录:删除
DeepSentimentCrawling/MediaCrawler/browser_data/
目录重新登录
在实际使用前建议调整爬取参数:
# 小规模测试(推荐先这样测试)
python main.py --complete --test
# 调整爬取数量
python main.py --complete --max-keywords 20 --max-notes 30
# 提取指定日期的话题
python main.py --broad-topic --date 2024-01-15
# 爬取指定日期的内容
python main.py --deep-sentiment --date 2024-01-15
# 只爬取小红书和抖音
python main.py --deep-sentiment --platforms xhs dy --test
# 爬取所有平台的特定数量内容
python main.py --deep-sentiment --max-keywords 30 --max-notes 20
--status # 检查项目状态
--setup # 初始化项目
--broad-topic # 话题提取
--deep-sentiment # 爬虫模块
--complete # 完整流程
--test # 测试模式(少量数据)
--platforms xhs dy # 指定平台
--date 2024-01-15 # 指定日期
代码 | 平台 | 代码 | 平台 |
---|---|---|---|
xhs | 小红书 | wb | 微博 |
dy | 抖音 | tieba | 贴吧 |
ks | 快手 | zhihu | 知乎 |
bili | B站 |
# 问题:二维码不显示或登录失败
# 解决:关闭无头模式,手动登录
# 编辑:DeepSentimentCrawling/MediaCrawler/config/base_config.py
HEADLESS = False
# 重新运行登录
python main.py --deep-sentiment --platforms xhs --test
# 检查配置
python main.py --status
# 检查config.py中的数据库配置是否正确
# 重新安装
pip install playwright
playwright install
- 确保平台已经登录成功
- 检查关键词是否存在(先运行话题提取)
- 使用测试模式验证:
--test
- 检查DeepSeek API密钥是否正确
- 确认API额度是否充足
- 首次使用必须先登录各平台
- 建议先用测试模式验证
- 遵守平台使用规则
- 仅供学习研究使用
在 BroadTopicExtraction/get_today_news.py
中添加新的新闻源:
async def get_new_platform_news(self) -> List[Dict]:
"""获取新平台的热点新闻"""
# 实现新闻采集逻辑
pass
- 在
DeepSentimentCrawling/MediaCrawler/media_platform/
下创建新平台目录 - 实现平台的核心功能模块:
client.py
: API客户端core.py
: 爬虫核心逻辑login.py
: 登录逻辑field.py
: 数据字段定义
如需添加新的数据表或字段,请更新 schema/mindspider_tables.sql
并运行:
python schema/init_database.py
-
数据库优化
- 定期清理历史数据
- 为高频查询字段建立索引
- 考虑使用分区表管理大量数据
-
爬取优化
- 合理设置爬取间隔避免被限制
- 使用代理池提高稳定性
- 控制并发数避免资源耗尽
-
系统优化
- 使用Redis缓存热点数据
- 异步任务队列处理耗时操作
- 定期监控系统资源使用
系统提供Python API供二次开发:
from BroadTopicExtraction import BroadTopicExtraction
from DeepSentimentCrawling import DeepSentimentCrawling
# 话题提取
async def extract_topics():
extractor = BroadTopicExtraction()
result = await extractor.run_daily_extraction()
return result
# 内容爬取
def crawl_content():
crawler = DeepSentimentCrawling()
result = crawler.run_daily_crawling(
platforms=['xhs', 'dy'],
max_keywords=50,
max_notes=30
)
return result
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MindSpider - 让AI助力舆情洞察,智能化内容分析的得力助手