今天分享一个用Python来爬取小说的小脚本！（附源码）

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-12-29 09:40 111阅读 0赞

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。

以下文章来源于大邓和他的Python ，作者：大邓

**Python爬取知乎数据案例讲解视频**

https://www.bilibili.com/video/BV1fz4y1Z7zz/

# 前言 #

**问题链接**

https://www.zhihu.com/question/432119474/answer/1597194524

![6c1ff632ba4cd2770b3145bbfffbbc8f.png][]

![70b19df904a25696d3ec2adbb28f8258.png][]

# **爬虫设计流程** #

探寻网址规则尝试对某些网页访问解析学术的数据存储到csv整理汇总代码

# **1.探寻网址规则** #

1.  按F12键打开**开发者工具**，
2.  进入**网络**面板，点击**查看全部6217个回答**
3.  准备观察开发者工具中的监测到的网址
4.  对每个网址经过下图456操作
5.  点击预览
6.  查看内容与当前页面的回答是否一致
7.  最终发现网址如7中的红色方框，请求方式为**GET**方法

![41d86c16bc9a6dfecb596ce506724974.png][]

![dc5378ff6b2d0b2e4df5f1b3e47bd319.png][]

![4ad72833de56f6bf6bebfbee95a27475.png][]

1.  依旧是7位于的页面，滑动到最下方，可以看到offset和limit

发现的网址（注意最后一行的偏移）

https://www.zhihu.com/api/v4/questions/432119474/answers?include=data%5B*%5D.is_normal%2Cadmin_closed_comment%2Creward_info%2Cis_collapsed%2Cannotation_action%2Cannotation_detail%2Ccollapse_reason%2Cis_sticky%2Ccollapsed_by%2Csuggest_edit%2Ccomment_count%2Ccan_comment%2Ccontent%2Ceditable_content%2Cattachment%2Cvoteup_count%2Creshipment_settings%2Ccomment_permission%2Ccreated_time%2Cupdated_time%2Creview_info%2Crelevant_info%2Cquestion%2Cexcerpt%2Crelationship.is_authorized%2Cis_author%2Cvoting%2Cis_thanked%2Cis_nothelp%2Cis_labeled%2Cis_recognized%2Cpaid_info%2Cpaid_info_content%3Bdata%5B*%5D.mark_infos%5B*%5D.url%3Bdata%5B*%5D.author.follower_count%2Cbadge%5B*%5D.topics%3Bsettings.table_of_content.enabled%3B&offset=3&limit=5&sort_by=default&platform=desktop

中也存在offset，该单词的意思是偏移量。

*  offset我猜测该值数值页面页面数
 *  limit每个网址能展现多少个回答，至少5个。

网址模板（注意模板内最后一行偏移）

当前回答一共有6200多个，每页5个，那么offset可以有1240页。

# **2.尝试对某些网页访问** #

import requests
    
    template = 'https://www.zhihu.com/api/v4/questions/432119474/answers?include=data%5B*%5D.is_normal%2Cadmin_closed_comment%2Creward_info%2Cis_collapsed%2Cannotation_action%2Cannotation_detail%2Ccollapse_reason%2Cis_sticky%2Ccollapsed_by%2Csuggest_edit%2Ccomment_count%2Ccan_comment%2Ccontent%2Ceditable_content%2Cattachment%2Cvoteup_count%2Creshipment_settings%2Ccomment_permission%2Ccreated_time%2Cupdated_time%2Creview_info%2Crelevant_info%2Cquestion%2Cexcerpt%2Crelationship.is_authorized%2Cis_author%2Cvoting%2Cis_thanked%2Cis_nothelp%2Cis_labeled%2Cis_recognized%2Cpaid_info%2Cpaid_info_content%3Bdata%5B*%5D.mark_infos%5B*%5D.url%3Bdata%5B*%5D.author.follower_count%2Cbadge%5B*%5D.topics%3Bsettings.table_of_content.enabled%3B&offset={offset}&limit=5&sort_by=default&platform=desktop'
    
    #for page in range(1, 1240):
        
    url = template.format(offset=1)
        
    headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.67 Safari/537.36'}
    
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    
    resp

我们注意到5种数据可以展开，大概率是json样式的数据。

![bd0bb52177b49bb21e729cc92f087900.png][]

所以尝试使用resp.json（）来拿到格式化的字典数据。

![a98bf7a34b2af25a5ba1f64370bdf42f.png][]

# **3.解析研究的数据** #

由于resp.json（）返回的是字典，解析定位数据会很方便。

咱们就需求简单点，只采集作者，id，摘录三个变量。

其中作者内部含有很多更丰富的信息，研究的可以把作者再整理下，此处对作者不做过多清洗。

for info in resp.json()['data']:
        author = info['author']
        Id = info['id']
        text = info['excerpt']
        data = {'author': author,
                'id': Id,
                'text': text}
        print(data)

{'author': {'id': '10779c1a8b8de0b7f14bb6c217100680', 'url_token': 'da-mo-wang-81-18', 'name': '紧衣卫', 'avatar_url': 'https://pic2.zhimg.com/v2-ebdfa810ec26e81720b8bc14fc6c1d76_l.jpg?source=1940ef5c', 'avatar_url_template': 'https://pic3.zhimg.com/v2-ebdfa810ec26e81720b8bc14fc6c1d76.jpg?source=1940ef5c', 'is_org': False, 'type': 'people', 'url': 'https://www.zhihu.com/api/v4/people/10779c1a8b8de0b7f14bb6c217100680', 'user_type': 'people', 'headline': '梦想太大  心太执着', 'badge': [{'type': 'identity', 'description': '江苏省宝应县公安局 警察', 'topics': []}], 'badge_v2': {'title': '江苏省宝应县公安局 警察', 'merged_badges': [{'type': 'identity', 'detail_type': 'identity', 'title': '认证', 'description': '江苏省宝应县公安局 警察', 'url': 'https://www.zhihu.com/account/verification/intro', 'sources': [], 'icon': '', 'night_icon': ''}], 'detail_badges': [{'type': 'identity', 'detail_type': 'identity_people', 'title': '已认证的个人', 'description': '江苏省宝应县公安局 警察', 'url': 'https://www.zhihu.com/account/verification/intro', 'sources': [], 'icon': 'https://pic1.zhimg.com/v2-235258cecb8a0f184c4d38483cd6f6b6_l.png', 'night_icon': 'https://pic3.zhimg.com/v2-45e870b8f0982bcd7537ea4627afbd00_l.png'}], 'icon': 'https://pic4.zhimg.com/v2-235258cecb8a0f184c4d38483cd6f6b6_l.png', 'night_icon': 'https://pic3.zhimg.com/v2-45e870b8f0982bcd7537ea4627afbd00_l.png'}, 'gender': 1, 'is_advertiser': False, 'follower_count': 3914, 'is_followed': False, 'is_privacy': False}, 'id': 1597225705, 'text': '我也不喜欢过洋节，但我知道最起码的人情世故。俗话说出手不打笑脸人 阿姨是给你送巧克力，又不是给你送鹤顶红 如果内心不愿意接受就婉拒好了 这个有什么好举报的？即使阿姨真的是为了庆祝感恩节 你又想得到一个什么样的举报结果呢？据说举报人是个博士生，我看也别研究别的了，转方向先学习学习最基本的为人处事方法吧。'}
    {'author': {'id': '09c8a026f91155c87188ee6e45301f05', 'url_token': 'cao-ling-er-36', 'name': '曹小灵', 'avatar_url': 'https://pic1.zhimg.com/v2-942365af26ff3abd44f6c75c9899306e_l.jpg?source=1940ef5c', 'avatar_url_template': 'https://pic2.zhimg.com/v2-942365af26ff3abd44f6c75c9899306e.jpg?source=1940ef5c', 'is_org': False, 'type': 'people', 'url': 'https://www.zhihu.com/api/v4/people/09c8a026f91155c87188ee6e45301f05', 'user_type': 'people', 'headline': '伪商业分析*抽风式咨询*个人成长', 'badge': [{'type': 'identity', 'description': 'Backbase 管理分析咨询师', 'topics': []}], 'badge_v2': {'title': 'Backbase 管理分析咨询师', 'merged_badges': [{'type': 'identity', 'detail_type': 'identity', 'title': '认证', 'description': 'Backbase 管理分析咨询师', 'url': 'https://www.zhihu.com/account/verification/intro', 'sources': [], 'icon': '', 'night_icon': ''}], 'detail_badges': [{'type': 'identity', 'detail_type': 'identity_people', 'title': '已认证的个人', 'description': 'Backbase 管理分析咨询师', 'url': 'https://www.zhihu.com/account/verification/intro', 'sources': [], 'icon': 'https://pic1.zhimg.com/v2-235258cecb8a0f184c4d38483cd6f6b6_l.png', 'night_icon': 'https://pic1.zhimg.com/v2-45e870b8f0982bcd7537ea4627afbd00_l.png'}], 'icon': 'https://pic2.zhimg.com/v2-235258cecb8a0f184c4d38483cd6f6b6_l.png', 'night_icon': 'https://pic2.zhimg.com/v2-45e870b8f0982bcd7537ea4627afbd00_l.png'}, 'gender': 1, 'is_advertiser': False, 'follower_count': 412637, 'is_followed': False, 'is_privacy': False}, 'id': 1597380398, 'text': '亲人们，知道为什么很多机关办事人员会僵化么？知道为什么很多机构不愿意创新么？知道为什么很多组织都是照章办事缺乏灵活么？你看到的这个案例，就是原因。很多事情，你不做，就不会错；做了，取得的回报很少，但是承担的风险很高。你永远不知道什么地方会突然飞过来一泡口水，把你的好意扭曲为恶意，把你的行为定性为「不妥」。如果是在影视行业，不断在边缘疯狂的试探，还可以理解，这样可以给观众带来新的刺激，换来一句…'}
    {'author': {'id': 'a82cf4ad4be905dbc044297e70e3b382', 'url_token': 'alyssa-song', 'name': '貂丝女婶教授', 'avatar_url': 'https://pic4.zhimg.com/v2-2b1a52a861aecec566a3c2c4f00a5e06_l.jpg?source=1940ef5c', 'avatar_url_template': 'https://pic2.zhimg.com/v2-2b1a52a861aecec566a3c2c4f00a5e06.jpg?source=1940ef5c', 'is_org': False, 'type': 'people', 'url': 'https://www.zhihu.com/api/v4/people/a82cf4ad4be905dbc044297e70e3b382', 'user_type': 'people', 'headline': '985副教授，少女型大妈，生化环材', 'badge': [], 'badge_v2': {'title': '', 'merged_badges': [], 'detail_badges': [], 'icon': '', 'night_icon': ''}, 'gender': 0, 'is_advertiser': False, 'follower_count': 10200, 'is_followed': False, 'is_privacy': False}, 'id': 1597237844, 'text': '我从前就住在哈工大的17公寓。宿管阿姨们真的非常好，非常温暖。我当时有一段生病天天待在寝室，阿姨们白天巡寝的时候还经常问我好点了没有，用不用帮我从楼下带盒饭上来。对我这种从小就缺爱的人，阿姨真的就像自己的亲人一样，让我从内心深处感觉到了家的温暖。住在17公寓的日子真的超级美好。当年哈工大的后勤管理还有一点很好，就是每一届毕业的学生把不穿也不带走的旧大衣捐给学校，新一届本科生入校时候，贫困生可以每人…'}
    {'author': {'id': 'e6bbeff00614e94be5225c9fb401f989', 'url_token': 'zai-yi-qi-61-23', 'name': '精分的曹小灵', 'avatar_url': 'https://pic4.zhimg.com/v2-d3325d2f1d7de8511a5e9a328c75a539_l.jpg?source=1940ef5c', 'avatar_url_template': 'https://pic2.zhimg.com/v2-d3325d2f1d7de8511a5e9a328c75a539.jpg?source=1940ef5c', 'is_org': False, 'type': 'people', 'url': 'https://www.zhihu.com/api/v4/people/e6bbeff00614e94be5225c9fb401f989', 'user_type': 'people', 'headline': '头脑中存在两种截然相反的思想，开始精分', 'badge': [], 'badge_v2': {'title': '', 'merged_badges': [], 'detail_badges': [], 'icon': '', 'night_icon': ''}, 'gender': 1, 'is_advertiser': False, 'follower_count': 4997, 'is_followed': False, 'is_privacy': False}, 'id': 1597348175, 'text': '啊…又来了。对这种道德高地站的稳的学生，张博洋曾经发出过灵魂质问：[图片] [图片] 宿管阿姨明确的说了：这是西方的节日，自己是借着这个节日的机会，感谢同学们对工作的支持。现在很多女生找各种借口过节，很多男生找各种借口送礼，怎么就不能让宿管阿姨给你一个不想奋斗的机会呢？这种人，不配当个男人，至少不配当一个新时代的以阿姨包养为梦想的好男人。你背叛了你的阶级！手动差评！要上纲上线，别急，咱们一层一层的来。先讲历…'}
    {'author': {'id': '0ba346aab1e8761d12e8d1cf28fce8f8', 'url_token': 'xia-xiao-qi-61', 'name': '瞄小七.sunshine', 'avatar_url': 'https://pic2.zhimg.com/v2-fc018e46c81d7828e65d34613f62425c_l.jpg?source=1940ef5c', 'avatar_url_template': 'https://pic4.zhimg.com/v2-fc018e46c81d7828e65d34613f62425c.jpg?source=1940ef5c', 'is_org': False, 'type': 'people', 'url': 'https://www.zhihu.com/api/v4/people/0ba346aab1e8761d12e8d1cf28fce8f8', 'user_type': 'people', 'headline': '三甲医院手术室护师/护理学穿搭博主', 'badge': [], 'badge_v2': {'title': '', 'merged_badges': [], 'detail_badges': [], 'icon': '', 'night_icon': ''}, 'gender': 0, 'is_advertiser': False, 'follower_count': 9792, 'is_followed': False, 'is_privacy': False}, 'id': 1598254838, 'text': '[图片] 举报这个事，小题大做。本来是一件在寒冬天里温暖人心的好事，也不知道是触动了一个脑回路清奇之人的哪根敏感神经？这位举报爱好者就这样愤愤地向宿管阿姨发出了最后通牒。我心里还在想呢，这么有爱的宿管阿姨，果然是别人学校的宿管阿姨。没想到，有这样的宿舍阿姨，有些同学非但不知珍惜，还要上纲上线举报她。那位举报阿姨的同学，平时心里应该很苦嘴巴才这么毒吧？是自己生活过的太平淡无为才用这种方式在善良的宿管阿…'}

# **4.存储到csv** #

设置三个细分，存储到csv。

注意现在只是对某些页面的数据进行的存储。

import csv
    
    csvf = open('zhihu.csv', 'a+', encoding='utf-8', newline='')
    fieldnames = ['author', 'id', 'text']
    writer = csv.DictWriter(csvf, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    
    for info in resp.json()['data']:
        author = info['author']
        Id = info['id']
        text = info['excerpt']
        data = {'author': author,
                'id': Id,
                'text': text}
        writer.writerow(data)
        
    csvf.close()

# **5.整理汇总代码** #

将1234代码合并整理，就是一个对知乎问题回答的批量采集爬虫。

注意复制标签代码，要注意层次关系，上下变量名要对应衔接接。

import requests
    import csv
    import time
    #新建csv，存储数据
    csvf = open('zhihu.csv', 'a+', encoding='utf-8', newline='')
    fieldnames = ['author', 'id', 'text']
    writer = csv.DictWriter(csvf, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    #伪装头，用于反爬
    headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.67 Safari/537.36'}
    
    #网址模板
    template = 'https://www.zhihu.com/api/v4/questions/432119474/answers?include=data%5B*%5D.is_normal%2Cadmin_closed_comment%2Creward_info%2Cis_collapsed%2Cannotation_action%2Cannotation_detail%2Ccollapse_reason%2Cis_sticky%2Ccollapsed_by%2Csuggest_edit%2Ccomment_count%2Ccan_comment%2Ccontent%2Ceditable_content%2Cattachment%2Cvoteup_count%2Creshipment_settings%2Ccomment_permission%2Ccreated_time%2Cupdated_time%2Creview_info%2Crelevant_info%2Cquestion%2Cexcerpt%2Crelationship.is_authorized%2Cis_author%2Cvoting%2Cis_thanked%2Cis_nothelp%2Cis_labeled%2Cis_recognized%2Cpaid_info%2Cpaid_info_content%3Bdata%5B*%5D.mark_infos%5B*%5D.url%3Bdata%5B*%5D.author.follower_count%2Cbadge%5B*%5D.topics%3Bsettings.table_of_content.enabled%3B&offset={offset}&limit=5&sort_by=default&platform=desktop'
    
    #批量采集，
    #目前可爬1240+页数据
    #这里仅抓取前100页
    for page in range(1, 100):
        #对第page页进行访问
        url = template.format(offset=page)
        resp = requests.get(url, headers=headers)
        
        #解析定位第page页的数据
        for info in resp.json()['data']:
            author = info['author']
            Id = info['id']
            text = info['excerpt']
            data = {'author': author,
                    'id': Id,
                    'text': text}
            #存入csv
            writer.writerow(data)
            
        #降低爬虫对知乎的访问速度
        time.sleep(1) 
        
    #关闭csvf
    csvf.close()

# **测试** #

采集完毕后，我们检查下zhihu.csv，看看是否采集到的数据。

import pandas as pd
    
    df = pd.read_csv('zhihu.csv')
    df.head()

![26eaea93a568f67420053816751fe17a.png][]

# **词云图** #

找出所有回答的内容文本，制作词云图，可以看到知乎用户对哈工大感恩节事件的看法。

import jieba
    
    import json
    
    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import WordCloud
    
    text_contents = ''.join(df['text'])
    words = jieba.lcut(text_contents)
    words = [w for w in words if len(w)>1]
    wordfreqs = [(w, words.count(w)) for w in set(words)]
    
    c = (
        WordCloud()
        .add("", 
             wordfreqs, 
             word_size_range=[10, 70])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="哈工大感恩节"))
        .render_notebook()
    )

![2cd57d29f070271c1111461ea630a149.png][]

[6c1ff632ba4cd2770b3145bbfffbbc8f.png]: /images/20221120/9c9ec21b046648a3afc1d1086f7b18d7.png
[70b19df904a25696d3ec2adbb28f8258.png]: /images/20221120/c2687a29f771406abf9fa839478dde4c.png
[41d86c16bc9a6dfecb596ce506724974.png]: /images/20221120/ab295a3b7a654a16b547b20776faff81.png
[dc5378ff6b2d0b2e4df5f1b3e47bd319.png]: /images/20221120/35ef886e93174fa8aaa58cca980551b3.png
[4ad72833de56f6bf6bebfbee95a27475.png]: /images/20221120/c8efb1ddab5f40e49977100c6ef21c15.png
[bd0bb52177b49bb21e729cc92f087900.png]: /images/20221120/3f3871c309f54c619abe0452c37b4040.png
[a98bf7a34b2af25a5ba1f64370bdf42f.png]: /images/20221120/20b98be59e5d4a6e8e89b936d5186380.png
[26eaea93a568f67420053816751fe17a.png]: /images/20221120/2ad1de794ccd43998a51a0b6d75f78ae.png
[2cd57d29f070271c1111461ea630a149.png]: /images/20221120/9b8cac12f79a44938874c59fd369ef8b.png