scrapy框架爬取知乎110w用户信息，并存入mysql数据库和mongoDB数据库

        知乎作为中国高端知识社区，里面各种大牛，本着虚心学习的态度，最近也注册了知乎，听说在知乎如果不是年过百万，或者不是海归博士，那都不好意思说话。由于小哥我学历低，学校名气不大，，一直没敢说过话（233333）。冲着对知乎的好奇，就花点时间借了点知乎的数据进行了学习探讨。这是一个月前做的了，由于这一个月学业繁忙，各种课各种考。昨天才想起了那一堆数据，于是乎对数据清洗了一下，然后做了个前端的数据可视化图表。分享给大家！

先贴上源码地址：https://github.com/hiajianchan/zhihuSpider

前端数据可视化展示：http://blog.csdn.net/chj_orange/article/details/72524460

用到的工具：

python3.6

scrapy

mysql

MongoDB

有一点需要注意的就是scrapy的安装，建议大家使用Anaconda，而不是仅仅下载python，python仅仅是个编译器，Anaconda不仅仅嵌有payhon的编译器，而且还支持了常用的包，这些包通常是以后下载需要包的依赖包。只使用python，下载安装包有时候会出现各种各样的错误。Anaconda往往不会出现错误。

首先爬虫我用的是scrapy框架，当然如果使用Requests，BeautifulSoup等模块也是可以实现的，但是框架有着天然的优势，简洁好用，scrapy底层支持多线程，而且scrapy下的Scheduler（调度器），Dupe（队列）， Pipeline（管道）这些方法大大提高了爬取效率，Dupe待爬队列可以存储待爬url，然后Scheduler调度器根据待爬url的优先级进行调度，爬取的数据Pipeline管道进行存储。可以使效率得到很大的提高。

先来分析知乎的页面。

这是杜雨先生的首页，我们可以看到知乎的页面数据加载方式是采用的异步加载方式。所以我们如果爬取这个页面的话是爬取不到我们想要的数据的。我们接着往下看....

点击开发者工具里的XHR，然后刷新，我们看到Name下有个follower开头的url。上图我们可以看到url红色部分很长的一串，当你分析其他页面你就会发现，这一串是不变的。接着往下。。。。

我们看这个url的response，可以看到一串的json数据，当我们打开后会发现这些json数据就是粉丝的简单信息，这只是一页的列表，每页有20个，那该如何找到所有的页的json数据呢？往下走。。。

我们看到有个paging的键，其对用的值就是页面数据 ，is_end标示是否为最后一页，此处不是即为false，is_start标示是否为第一页此处为true，标示为第一页。next即为下一页的url，随后的代码我们可以使用递归代用的方法开获取所有的数据。。。

我们往下看，粉丝数据包含哪些信息。。。走着——>

我们所需要的就是蓝线标注的url_token，这是每个知乎用户的 唯一标识，就是用户的编码ID。接着往下走。。。当我们将鼠标放在列表中的某各粉丝的时候——>

如上图，即是粉丝的url，蓝色圈住的就是其唯一标识ID。我们再来看其response——>

出来啦！！！，这就是用户的数据信息，json格式的数据，，包括了姓名，性别，居住地，工作，关注数，粉丝数，点赞数。。等等。。。这就是我们要的！过程很清晰有木有！！

接下来就是撸代码啦！走着——>

首先我们找个大V作为爬取起始点，这里用雷军雷总的吧，Are you OK?  标识为"mileijun"，开始构建url——>

 start_user = 'mileijun'    #他关注的人    follows_url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/members/{user}/followees?include={include}&offset={offset}&limit={limit}'    follows_query = 'data[*].answer_count,articles_count,gender,follower_count,is_followed,is_following,badge[?(type=best_answerer)].topics'    #关注他的人    followers_url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/members/{user}/followers?include={include}&offset={offset}&limit={limit}'    followers_query = 'data[*].answer_count,articles_count,gender,follower_count,is_followed,is_following,badge[?(type=best_answerer)].topics'    user_url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/members/{user}?include={include}'    user_query = 'locations,employments,gender,educations,business,voteup_count,thanked_Count,follower_count,following_count,cover_url,following_topic_count,following_question_count,following_favlists_count,following_columns_count,answer_count,articles_count,pins_count,question_count,commercial_question_count,favorite_count,favorited_count,logs_count,marked_answers_count,marked_answers_text,message_thread_token,account_status,is_active,is_force_renamed,is_bind_sina,sina_weibo_url,sina_weibo_name,show_sina_weibo,is_blocking,is_blocked,is_following,is_followed,mutual_followees_count,vote_to_count,vote_from_count,thank_to_count,thank_from_count,thanked_count,description,hosted_live_count,participated_live_count,allow_message,industry_category,org_name,org_homepage,badge[?(type=best_answerer)].topics'

*_query 就是url中相同的部分。

爬取过程代码如下：

 def start_requests(self):        yield Request(self.user_url.format(user=self.start_user, include=self.user_query), callback=self.parse_user)        url = self.follows_url.format(user=self.start_user, include=self.follows_query, offset=0, limit=20)        yield Request(url, callback=self.parse_follows)        #关注他的人        foll_url = self.followers_url.format(user=self.start_user, include=self.followers_query, offset=0, limit=20)        yield Request(foll_url, callback=self.parse_followers)    def parse_user(self, response):        # 返回的信息是json格式，所以要解析        results = json.loads(response.text)        item = UserItem()        for field in item.fields:            if field in results.keys():                item[field] = results.get(field)        yield item        yield Request(self.follows_url.format(user=results.get('url_token'), include=self.follows_query, offset=0, limit=20), self.parse_follows)        yield Request(self.followers_url.format(user=results.get('url_token'), include=self.followers_query, offset=0, limit=20), self.parse_followers)    def parse_follows(self, response):        results = json.loads(response.text)        #获取到用户的url，然后进行请求        if 'data' in results.keys():            for result in results.get('data'):                url_token = result.get('url_token')                if url_token != None:                    yield Request(self.user_url.format(user=url_token, include=self.user_query), self.parse_user)        #判断如果不是最后一页，将获取到下一页的url        if 'paging' in results.keys() and results.get('paging').get('is_end') == False:            next_page = results.get('paging').get('next')            yield Request(next_page, self.parse_follows)    #parse_followers    def parse_followers(self, response):        results = json.loads(response.text)        #获取到用户的url，然后进行请求        if 'data' in results.keys():            for result in results.get('data'):                url_token = result.get('url_token')                if url_token != None:                    yield Request(self.user_url.format(user=url_token, include=self.user_query), self.parse_user)        #判断如果不是最后一页，将获取到下一页的url        if 'paging' in results.keys() and results.get('paging').get('is_end') == False:            next_page = results.get('paging').get('next')            yield Request(next_page, self.parse_followers)            

我们构建的item如下，此处就是获取的信息

from scrapy import Item, Fieldclass UserItem(Item):    # define the fields for your item here like:    _id = Field()    name = Field()    gender = Field()    locations = Field()    business = Field()    educations = Field()    description = Field()    employments = Field()    following_count = Field()    follower_count = Field()    voteup_count = Field()    thanked_count = Field()    favorited_count = Field()    following_columns_count = Field()    following_favlists_count = Field()    following_question_count = Field()    following_topic_count = Field()    answer_count = Field()    question_count = Field()    articles_count = Field()    favorite_count = Field()    logs_count = Field()    url_token = Field()

在pipelines函数下进行数据的写入数据库操作，在这里推荐MongoDB数据库，因为MongoDB存储的数据为Bson数据（也就是Json)

而我们获取的数据正好是Json数据，当然mysql数据也可以，关系型的一张表看起来比较直观。

class ZhihuuserPipeline(object):    conn = MongoClient('mongodb://localhost:27001/')    db = conn.test    db.authenticate("你的用户名", "你的密码")    def process_item(self, item, spider):        self.db.zhihu.insert(item)

此处展示的是插入MongoDB。

好啦！我科目为看一下我们的成果吧。

在看一下存在sql server中的数据（直观）112W条数据

接下来就是对数据进行分析啦！！

可视化请看：本博客java分类下的可视化分析

注意：数据仅供学习参考，勿使用其他用途！