环境、架构：
开发语言：Python2.7 Python3.6
开发环境：64位Windows8系统，4G内存，i7-3612QM处理器。
数据库：MongoDB 3.2.0
（Python编辑器：Pycharm 5.0.4；MongoDB管理工具：MongoBooster 1.1.1）
主要使用 requests 模块抓取，部分使用 BeautifulSoup 解析。
多线程使用 multiprocessing.dummy 。
抓取 Cookie 使用 selenium 和 PhantomJS 。
判重使用 BitVector 。
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启动程序：
进入 myQQ.txt 写入QQ账号和密码（用一个空格隔开，不同QQ换行输入），一般你开启几个QQ爬虫线程，就至少需要两倍数量的QQ用来登录，至少要轮着登录嘛。
进入 init_messages.py 进行爬虫参数的配置，例如线程数量的多少、设置爬哪个时间段的日志，哪个时间段的说说，爬多少个说说备份一次等等。
运行 init.py 文件开启爬虫项目。
爬虫开始之后首先根据
myQQ.txt 里面的QQ去获取
Cookie（以后登录的时候直接用已有的Cookie，就不需要每次都去拿Cookie了，遇到Cookie失效也会自动作相应的处理）。获取完Cookie后爬虫程序会去申请四百多兆的内存，申请的时候会占用两G左右的内存，大约五秒能完成申请，之后会掉回四百多M。
爬虫程序可以中途停止，下次可打开继续抓取。
运行截图：
说说数据：
日志数据：
好友关系数据：
个人信息数据：
数据库说明：
QQSpider主要爬取QQ用户的说说、日志、朋友关系、个人信息。
数据库分别设置 Mood、Blog、Friend、Information 四张表。
Mood 表：
_id：采用 “QQ_说说id” 的形式作为说说的唯一标识。
Co-oridinates：发说说时的定位坐标，调用地图API可直接查看具体方位，可识别到在哪一栋楼。
Comment：说说的评论数。
Like：说说的点赞数。
Mood_cont：说说内容。
PubTime：说说发表时间。
QQ：发此说说的QQ号。
Source：说说的根源（对于转发的说说），采用 “QQ_说说id” 的形式标识。
Tools：发说说的工具（手机类型或者平台）。
Transfer：说说的转发数。
URL：说说的链接地址。
isTransfered：此说说是否属于转发来的。
Blog 表：
_id：采用 “QQ_日志id” 的形式作为日志的唯一标识。
Blog_cont：日志内容。
Comment：日志的评论数。
Like：日志的点赞数。
PubTime：日志的发表时间。
QQ：发此日志的QQ号。
Share：日志的分享数。
Source：日志的根源（对于转发的日志），采用 “QQ_日志id” 的形式标识。
Title：日志的标题。
Transfer：日志的转发数。
URL：日志的链接地址。
isTransfered：此日志是否属于转发来的。
Friend 表：
_id：采用 QQ 作为唯一标识。
Num：此QQ的好友数（仅统计已抓取到的）。
Fx：朋友的QQ号，x代表第几位好友，x从1开始逐渐迭加。
Information 表：
_id：采用 QQ 作为唯一标识。
Age：年龄。
Birthday：出生日期。
Blog：已发表的日志数。
Blogs_WeGet：我们已抓取的日志数。
Blood_type：血型。
Career：职业。
Company：公司。
Company_address：公司详细地址。
Company_city：公司所在城市。
Company_country：公司所在国家。
Company_province：公司所在省份。
Constellation：星座。
CurrentTime：抓取当前信息的时间（不同时间信息会不同）。
FriendsNum：好友数（仅统计已抓取的）。
Gender：性别。
Hometown_city：故乡所在城市。
Hometown_country：故乡所在国家。
Hometown_province：故乡所在省份。
Living_city：居住的城市。
Living_country：居住的国家。
Living_province：居住的省份。
Marriage：婚姻状况。
Message：空间留言数。
Mood：已发表的说说数。
Mood_WeGet：我们已抓取的说说数。
PageView：空间总访问量。
Picture：已发表的照片数（包括相册里的照片和说说里的照片）。
结语：
自己一个人瞎搞了一个多星期，肯定还有很多地方不规范，不够优化。不足之处请多指出
此项目可还行？合你的胃口吗？
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