知乎爬虫与数据分析（一）数据爬取篇

注：代码完整版可移步Github——https://github.com/florakl/zhihu_spider。

知乎爬虫与数据分析（二）pandas+pyecharts数据可视化分析篇（上）
知乎爬虫与数据分析（三）pandas+pyecharts数据可视化分析篇（下）

0 项目介绍

对自媒体而言，如果想要自己的观点获得更多人认同，除去创作内容本身的含金量外，创作时机、创作形式等因素也同样关键。以知乎为例，如果你有诸如：
①在问题提出后多久去发表回答更容易火起来？
②是不是高赞答主一般都自带粉丝？小透明还有戏吗？
③想知道高赞回答通常有多少字？分多少段？配多少张图？有哪些常用的高频词汇？
等等疑问，不妨花上几分钟看一看这篇文章。我将爬取知乎相关数据，简单分析高赞回答的共同特征与规律，来尝试回答上述问题。

项目流程比较简单：数据爬取——数据处理与可视化分析——总结。
本篇主要简述数据爬取，具体分析请看后两篇。

1 数据爬取

1.1 明确数据需求

基本数据来源：

• 爬取知乎根话题下的M个精华问题，以及问题下的N个回答

基本数据维度：

• 问题——标题、标签、提问内容、提问时间、关注数、回答数、评论数等
• 回答——赞数、回答时间、内容、评论数、答主粉丝数等
• 其他——爬取时间等

这是一般情况下会用到的数据维度，而针对最初提到的三个问题，实际对数据的需求有所区别。
①随机选择数个热门问题，爬取该问题下所有回答的创建时间和赞数即可。
②③则需要爬取多个精华问题下的部分高赞回答（比如前10个），并基于回答的赞数、评论数、粉丝数、回答内容等数据分析。

1.2 爬取代码

代码参考：
爬虫实战之分布式爬取知乎问答数据
Python网络爬虫实战：爬取知乎话题下 18934 条回答数据
知乎 API v4 整理
（1）先编写一个通用的url请求函数，将响应对象存储为json格式。这里使用headers伪装浏览器来爬数据。可能是我爬取的数据量不大，没有被封ip，所以未使用IP代理池。

def url_get(url):
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36",
        "Connection": "keep-alive",
        "Accept": "text/html,application/json,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
        "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8"}
    html = requests.get(url, headers=headers, timeout=20)
    code = html.status_code
    if code == 200:
        res = html.json()
        return res
    else:
        # print('Status Code:', code)
        return None
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（2）针对问题①，分批爬取单个问题下的所有回答，存入txt文件。

def question_info_get(qid):
    q_url = f'https://www.zhihu.com/api/v4/questions/{qid}?include=answer_count'
    q_res = url_get(q_url)
    if q_res:
        total = q_res['answer_count']  # 回答数
        title = q_res['title']  # 问题标题
        created_time = q_res['created']  # 创建时间
        return total, title, created_time


def answer_time_get(qid, interval, offset, q_time):
    voteup = []
    ans_time = []
    ans_url = f'https://www.zhihu.com/api/v4/questions/{qid}/answers?include=content,comment_count,voteup_count&limit={interval}&offset={offset}&sort_by=default'
    ans_res = url_get(ans_url)
    answers = ans_res['data']
    for answer in answers:
        voteup.append(answer['voteup_count'])
        ans_time.append(answer['created_time'])
        # ans_time.append(answer['created_time'] - q_time)
    return voteup, ans_time


def data_get(qid, number):
    total, title, created_time = question_info_get(qid)
    interval = 20
    offset = 0
    voteup = []
    ans_time = []
    while offset < total:
        print(f'正在爬取第{offset}-{offset + interval - 1}个回答')
        v, a = answer_time_get(qid, interval, offset, created_time)
        # 单次爬取回答个数上限为20
        voteup += v
        ans_time += a
        offset += interval
    print(f'第{number}个问题爬取成功，id={qid}，标题=“{title}”，总回答数={total}')
    return voteup, ans_time, title


if __name__ == '__main__':
    qids = [314644210, 30265988, 26933347, 33220674, 264958421, 31524027]
    number = 1
    for qid in qids:
        voteup, ans_time, title = data_get(qid, number)
        number += 1
        filename = 'answer_time.txt'
        with open(filename, 'a') as f:
            f.write(str(qid) + '\n')
            f.write(title + '\n')
            for item in ans_time:
                f.write(str(item) + ',')
            f.write('\n')
            for item in voteup:
                f.write(str(item) + ',')
            f.write('\n')
            print('数据保存成功')
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运行截图如下，本次只爬取了6个回答数>1000的问题。

（3）问题②③需要爬取的数据维度更广（虽然后续分析时并未全部用上）。和（2）不同的是这里没法手动输入大量的问题编号qid，需要直接从页面中获取。

def qid_get(interval, offset):
    # 知乎根话题下的精华问题
    tid = 19776749
    url = f'https://www.zhihu.com/api/v4/topics/{tid}/feeds/essence?limit={interval}&offset={offset}'
    res = url_get(url)
    qids = []
    if res:
        for question in res['data']:
            try:
                qid = question['target']['question']['id']
                qids.append(qid)
            except KeyError:
                print('qid无法读取，跳过该问题')
    return qids
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有了qid就能继续爬数据了，从问题到回答再到答主信息。爬取中会出现一些特殊情况，比如进入用户信息页面采集答主粉丝数信息时，需要考虑已注销、匿名用户、账号停用等特例。

def question_info_get(qid):
    # 爬取问题相关信息
    q_url = f'https://www.zhihu.com/api/v4/questions/{qid}?include=answer_count,comment_count,follower_count,excerpt,topics'
    q_res = url_get(q_url)
    if q_res:
        answer_count = q_res['answer_count']
        if answer_count < 20:
            print(f'总回答数为{answer_count}，小于20，跳过该问题')
            return None
        q_info = {}
        q_info['qid'] = qid
        q_info['answer_count'] = answer_count  # 回答数
        q_info['title'] = q_res['title']  # 问题标题
        excerpt = q_res['excerpt']
        if not excerpt:
            excerpt = ' '
        q_info['q_content'] = excerpt  # 问题内容
        topics = []
        for topic in q_res['topics']:
            topics.append(topic['name'])
        q_info['topics'] = topics  # 问题标签
        q_info['comment_count'] = q_res['comment_count']  # 评论数
        q_info['follower_count'] = q_res['follower_count']  # 关注数
        q_info['created_time'] = q_res['created']  # 创建时间
        q_info['updated_time'] = q_res['updated_time']  # 更新时间
        q_info['crawl_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 爬取时间

        return q_info


def answer_info_get(qid, interval, offset):
    # 爬取回答相关信息
    ans_url = f'https://www.zhihu.com/api/v4/questions/{qid}/answers?include=content,comment_count,voteup_count&limit={interval}&offset={offset}&sort_by=default'
    ans_res = url_get(ans_url)
    if ans_res:
        ans_infos = []
        answers = ans_res['data']
        for answer in answers:
            ans_info = {}
            name = answer['author']['name']
            un = answer['author']['url_token']
            if name == '「已注销」' or name == '匿名用户' or name == '知乎用户':
                ans_info['author'] = 'NoName'
                ans_info['author_follower_count'] = 0
                ans_info['author_voteup_count'] = 0
            elif un:
                ans_info['author'] = un  # 答主用户名
                user_url = f"https://www.zhihu.com/api/v4/members/{un}?include=follower_count,voteup_count"
                user = url_get(user_url)
                if user:
                    ans_info['author_follower_count'] = user['follower_count']  # 答主关注者数
                    ans_info['author_voteup_count'] = user['voteup_count']  # 答主获赞数
                else:
                    # 账号停用等情况处理
                    ans_info['author_follower_count'] = 0
                    ans_info['author_voteup_count'] = 0
            ans_info['author_gender'] = answer['author']['gender']  # 答主性别
            ans_info['content'] = answer['content']  # 回答内容
            ans_info['voteup_count'] = answer['voteup_count']  # 赞同数
            ans_info['comment_count'] = answer['comment_count']  # 评论数
            ans_info['created_time'] = answer['created_time']  # 创建时间
            ans_info['updated_time'] = answer['updated_time']  # 更新时间
            ans_infos.append(ans_info)
        return ans_infos


if __name__ == '__main__':
    number = 1
    for i in range(0, 1000, 10):
        # 单次爬取问题个数上限为10
        qids = qid_get(interval=10, offset=i)
        print(i, qids)
        data = []
        for qid in qids:
            q_info = question_info_get(qid)
            if q_info:
                ans_infos = answer_info_get(qid, interval=10, offset=0)
                print(f'第{number}个问题爬取成功，id = {qid}，总回答数 =', q_info['answer_count'])
                q_info['answers'] = ans_infos
                data.append(q_info)
            else:
                print(f'第{number}个问题爬取失败')
            number += 1

        if data:
            filename = f'data/data{i}.json'
            with open(filename, 'w') as f:
                json.dump(data, fp=f, indent=4)
                print(f'第{i + 1}-{i + 10}个问题的数据保存成功')
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每爬10个问题就存储一个json文件，来应对可能出现的各种异常，比如：

经查询可能是因为服务器自动判定攻击，手动重启就能解决，虽然有些麻烦。
正常运行截图如下：

由于时间关系，我只爬取了400个问题，其中有效qid为397个，最终高赞回答样本数为3970。