Python爬虫从入门到入狱之爬取知乎用户信息

items中的代码主要是我们要爬取的字段的定义

class UserItem(scrapy.Item):id \= Field()name \= Field()account\_status \= Field()allow\_message\= Field()answer\_count \= Field()articles\_count \= Field()avatar\_hue \= Field()avatar\_url \= Field()avatar\_url\_template \= Field()badge \= Field()business \= Field()employments \= Field()columns\_count \= Field()commercial\_question\_count \= Field()cover\_url \= Field()description \= Field()educations \= Field()favorite\_count \= Field()favorited\_count \= Field()follower\_count \= Field()following\_columns\_count \= Field()following\_favlists\_count \= Field()following\_question\_count \= Field()following\_topic\_count \= Field()gender \= Field()headline \= Field()hosted\_live\_count \= Field()is\_active \= Field()is\_bind\_sina \= Field()is\_blocked \= Field()is\_advertiser \= Field()is\_blocking \= Field()is\_followed \= Field()is\_following \= Field()is\_force\_renamed \= Field()is\_privacy\_protected \= Field()locations \= Field()is\_org \= Field()type \= Field()url \= Field()url\_token \= Field()user\_type \= Field()logs\_count \= Field()marked\_answers\_count \= Field()marked\_answers\_text \= Field()message\_thread\_token \= Field()mutual\_followees\_count \= Field()participated\_live\_count \= Field()pins\_count \= Field()question\_count \= Field()show\_sina\_weibo \= Field()thank\_from\_count \= Field()thank\_to\_count \= Field()thanked\_count \= Field()type \= Field()vote\_from\_count \= Field()vote\_to\_count \= Field()voteup\_count \= Field()

这些字段的是在用户详细信息里找到的，如下图所示，这里一共有58个字段，可以详细研究每个字段代表的意思：

关于spiders中爬虫文件zhihu.py中的主要代码

这段代码是非常重要的，主要的处理逻辑其实都是在这里

class ZhihuSpider(scrapy.Spider):name \= "zhihu"allowed\_domains \= \["www.zhihu.com"\]start\_urls \= \['http://www.zhihu.com/'\]#这里定义一个start\_user存储我们找的大V账号start\_user = "excited-vczh"#这里把查询的参数单独存储为user\_query,user\_url存储的为查询用户信息的url地址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,avatar\_hue,answer\_count,articles\_count,pins\_count,question\_count,columns\_count,commercial\_question\_count,favorite\_count,favorited\_count,logs\_count,marked\_answers\_count,marked\_answers\_text,message\_thread\_token,account\_status,is\_active,is\_bind\_phone,is\_force\_renamed,is\_bind\_sina,is\_privacy\_protected,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"#follows\_url存储的为关注列表的url地址,fllows\_query存储的为查询参数。这里涉及到offset和limit是关于翻页的参数，0，20表示第一页follows\_url = "https://www.zhihu.com/api/v4/members/{user}/followees?include={include}&offset={offset}&limit={limit}"follows\_query \= "data%5B\*%5D.answer\_count%2Carticles\_count%2Cgender%2Cfollower\_count%2Cis\_followed%2Cis\_following%2Cbadge%5B%3F(type%3Dbest\_answerer)%5D.topics"#followers\_url是获取粉丝列表信息的url地址，followers\_query存储的为查询参数。followers\_url = "https://www.zhihu.com/api/v4/members/{user}/followers?include={include}&offset={offset}&limit={limit}"followers\_query \= "data%5B\*%5D.answer\_count%2Carticles\_count%2Cgender%2Cfollower\_count%2Cis\_followed%2Cis\_following%2Cbadge%5B%3F(type%3Dbest\_answerer)%5D.topics"def start\_requests(self):'''这里重写了start\_requests方法，分别请求了用户查询的url和关注列表的查询以及粉丝列表信息查询:return:'''yield Request(self.user\_url.format(user=self.start\_user,include=self.user\_query),callback=self.parse\_user)yield Request(self.follows\_url.format(user=self.start\_user,include=self.follows\_query,offset=0,limit=20),callback=self.parse\_follows)yield Request(self.followers\_url.format(user=self.start\_user,include=self.followers\_query,offset=0,limit=20),callback=self.parse\_followers)def parse\_user(self, response):'''因为返回的是json格式的数据，所以这里直接通过json.loads获取结果:param response::return:'''result \= json.loads(response.text)item \= UserItem()#这里循环判断获取的字段是否在自己定义的字段中，然后进行赋值for field in item.fields:if field in result.keys():item\[field\] \= result.get(field)#这里在返回item的同时返回Request请求，继续递归拿关注用户信息的用户获取他们的关注列表yield itemyield Request(self.follows\_url.format(user = result.get("url\_token"),include=self.follows\_query,offset=0,limit=20),callback=self.parse\_follows)yield Request(self.followers\_url.format(user = result.get("url\_token"),include=self.followers\_query,offset=0,limit=20),callback=self.parse\_followers)def parse\_follows(self, response):'''用户关注列表的解析，这里返回的也是json数据 这里有两个字段data和page，其中page是分页信息:param response::return:'''results \= json.loads(response.text)if 'data' in results.keys():for result in results.get('data'):yield Request(self.user\_url.format(user = result.get("url\_token"),include=self.user\_query),callback=self.parse\_user)#这里判断page是否存在并且判断page里的参数is\_end判断是否为False，如果为False表示不是最后一页，否则则是最后一页if 'page' in results.keys() and results.get('is\_end') == False:next\_page \= results.get('paging').get("next")#获取下一页的地址然后通过yield继续返回Request请求，继续请求自己再次获取下页中的信息yield Request(next\_page,self.parse\_follows)def parse\_followers(self, response):'''这里其实和关乎列表的处理方法是一样的用户粉丝列表的解析，这里返回的也是json数据 这里有两个字段data和page，其中page是分页信息:param response::return:'''results \= json.loads(response.text)if 'data' in results.keys():for result in results.get('data'):yield Request(self.user\_url.format(user = result.get("url\_token"),include=self.user\_query),callback=self.parse\_user)#这里判断page是否存在并且判断page里的参数is\_end判断是否为False，如果为False表示不是最后一页，否则则是最后一页if 'page' in results.keys() and results.get('is\_end') == False:next\_page \= results.get('paging').get("next")#获取下一页的地址然后通过yield继续返回Request请求，继续请求自己再次获取下页中的信息yield Request(next\_page,self.parse\_followers)

上述的代码的主要逻辑用下图分析表示：

关于上图的一个简单描述：
1. 当重写start_requests，一会有三个yield，分别的回调函数调用了parse_user,parse_follows,parse_followers，这是第一次会分别获取我们所选取的大V的信息以及关注列表信息和粉丝列表信息
2. 而parse分别会再次回调parse_follows和parse_followers信息，分别递归获取每个用户的关注列表信息和分析列表信息
3. parse_follows获取关注列表里的每个用户的信息回调了parse_user，并进行翻页获取回调了自己parse_follows
4. parse_followers获取粉丝列表里的每个用户的信息回调了parse_user，并进行翻页获取回调了自己parse_followers

通过上面的步骤实现所有用户信息的爬取，最后是关于数据的存储

关于数据存储到mongodb

这里主要是item中的数据存储到mongodb数据库中，这里主要的一个用法是就是插入的时候进行了一个去重检测

class MongoPipeline(object):def \_\_init\_\_(self, mongo\_uri, mongo\_db):self.mongo\_uri \= mongo\_uriself.mongo\_db \= mongo\_db@classmethoddef from\_crawler(cls, crawler):return cls(mongo\_uri\=crawler.settings.get('MONGO\_URI'),mongo\_db\=crawler.settings.get('MONGO\_DATABASE', 'items'))def open\_spider(self, spider):self.client \= pymongo.MongoClient(self.mongo\_uri)self.db \= self.client\[self.mongo\_db\]def close\_spider(self, spider):self.client.close()def process\_item(self, item, spider):#这里通过mongodb进行了一个去重的操作，每次更新插入数据之前都会进行查询，判断要插入的url\_token是否已经存在，如果不存在再进行数据插入，否则放弃数据self.db\['user'\].update({'url\_token':item\["url\_token"\]},{'$set':item},True)return item仅作项目练习，切勿商用！！！

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