python实现多线程抓取知乎用户

Python实现多线程抓取知乎用户的完整攻略

在本文中，我们将详细讲解如何使用Python实现多线程抓取知乎用户，包括获取用户列表、解析用户信息、构造请求、处理响应和存储数据。我们将使用requests库和BeautifulSoup库来获取和解析网页，使用threading库来实现多线程，使用pandas库来存储数据。

获取用户列表

在开始抓取知乎用户之前，我们需要获取用户列表。我们可以使用requests库GET请求，获取用户列表的HTML代码。以下是一个示例，演示如何获取用户列表：

import requests

url = 'https://www.zhihu.com/people'
response = requests.get(url)
print(response.text)

在上面的示例中，我们使用requests库发送GET请求，获取用户列表的HTML代码，并使用print()函数打印HTML代码。我们可以根据实际需求修改示例代码，例如修改用户列表的URL。

解析用户信息

在获取用户列表之后，我们需要解析用户信息，获取用户的ID、姓名、性别、职业、公司、学校、专业、回答数、文章数和关注数。我们可以使用BeautifulSoup库解析HTML代码，获取用户信息。以下是一个示例，演示如何解析用户信息：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.zhihu.com/people'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
users = []
for item in soup.find_all('div', {'class': 'ContentItem-head'}):
    user = {}
    user['id'] = item.find('a', {'class': 'UserLink-link'}).get('href').split('/')[-1]
    user['name'] = item.find('a', {'class': 'UserLink-link'}).text
    user['gender'] = item.find('svg', {'class': 'Icon Icon--male'}).get('class')[1] if item.find('svg', {'class': 'Icon Icon--male'}) else 'female'
    user['job'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).text.strip() if item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}) else ''
    user['company'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')[1].text.strip() if len(item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')) > 1 else ''
    user['school'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')[1].text.strip() if len(item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')) > 1 else ''
    user['major'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')[2].text.strip() if len(item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')) > 2 else ''
    user['answers'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')[0].find('span', {'class': 'ProfileHeader-infoValue'}).text.strip() if item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a') else ''
    user['articles'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')[1].find('span', {'class': 'ProfileHeader-infoValue'}).text.strip() if len(item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')) > 1 else ''
    user['followers'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')[-1].find('strong', {'class': 'NumberBoard-itemValue'}).text.strip() if len(item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')) > 2 else ''
    users.append(user)
print(users)

在上面的示例中，我们使用BeautifulSoup库解析HTML代码，并使用find_all()方法查找用户信息。我们使用get()方法获取用户的ID和性别，使用text属性获取用户的姓名、职业、公司、学校、专业、回答数、文章数和关注数。我们将用户信息保存到字典中，并将字典添加到列表中。我们使用print()函数打印用户列表。我们可以根据实际需求修改示例代码，例如修改用户信息的XPath或CSS选择器。

构造请求

在解析用户信息之后，我们需要构造请求，获取用户的详细信息。我们可以使用requests库构造请求，获取用户的详细信息。以下是一个示例，演示如何构造请求：

import requests

url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/members/{user}?include={include}'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
params = {
    'include': '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_for_weibo,description,hosted_live_count,participated_live_count,allow_message,industry_category,org_name,org_homepage,badge[?(type=best_answerer)].topics'}
response = requests.get(url.format(user='zhang-jia-wei-94', include=params), headers=headers)
print(response.json())

在上面的示例中，我们使用requests库构造请求，获取用户的详细信息。我们使用format()方法替换URL中的占位符，使用headers参数设置请求头，使用params参数设置请求参数。我们使用json()方法获取响应结果，并使用print()函数打印响应结果。我们可以根据实际需求修改示例代码，例如修改用户的ID和请求参数。

处理响应

在发送请求之后，我们需要处理响应，获取用户的详细信息。我们可以使用json()方法解析响应结果，获取用户的详细信息。以下是一个示例，演示如何处理响应：

import requests

url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/members/{user}?include={include}'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
params = {
    'include': '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_for_weibo,description,hosted_live_count,participated_live_count,allow_message,industry_category,org_name,org_homepage,badge[?(type=best_answerer)].topics'}
response = requests.get(url.format(user='zhang-jia-wei-94', include=params), headers=headers)
data = response.json()
user = {}
user['id'] = data['url_token']
user['name'] = data['name']
user['gender'] = data['gender']
user['job'] = data['employments'][0]['job']['name'] if data['employments'] else ''
user['company'] = data['employments'][0]['company']['name'] if data['employments'] else ''
user['school'] = data['educations'][0]['school']['name'] if data['educations'] else ''
user['major'] = data['educations'][0]['major']['name'] if data['educations'] else ''
user['answers'] = data['answer_count']
user['articles'] = data['articles_count']
user['followers'] = data['follower_count']
print(user)

在上面的示例中，我们使用json()方法解析响应结果，并使用get()方法获取用户的详细信息。我们将用户信息保存到字典中，并使用print()函数打印用户信息。我们可以根据实际需求修改示例代码，例如修改用户信息的XPath或CSS选择器。

存储数据

在获取用户信息之后，我们需要存储数据，将用户信息保存到CSV文件中。我们可以使用pandas库创建DataFrame对象，将用户信息添加到DataFrame对象中，然后使用to_csv()方法将DataFrame对象保存到CSV文件中。以下是一个示例，演示如何存储数据：

import requests
import pandas as pd

url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/members/{user}?include={include}'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
params = {
    'include': '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_for_weibo,description,hosted_live_count,participated_live_count,allow_message,industry_category,org_name,org_homepage,badge[?(type=best_answerer)].topics'}
users = []
for i in range(1, 11):
    url = 'https://www.zhihu.com/people?page={page}'.format(page=i)
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    for item in soup.find_all('div', {'class': 'ContentItem-head'}):
        user = {}
        user['id'] = item.find('a', {'class': 'UserLink-link'}).get('href').split('/')[-1]
        user['name'] = item.find('a', {'class': 'UserLink-link'}).text
        user['gender'] = item.find('svg', {'class': 'Icon Icon--male'}).get('class')[1] if item.find('svg', {'class': 'Icon Icon--male'}) else 'female'
        user['job'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).text.strip() if item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}) else ''
        user['company'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')[1].text.strip() if len(item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')) > 1 else ''
        user['school'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')[1].text.strip() if len(item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')) > 1 else ''
        user['major'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')[2].text.strip() if len(item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')) > 2 else ''
        user['answers'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')[0].find('span', {'class': 'ProfileHeader-infoValue'}).text.strip() if item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a') else ''
        user['articles'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')[1].find('span', {'class': 'ProfileHeader-infoValue'}).text.strip() if len(item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')) > 1 else ''
        user['followers'] = item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')[-1].find('strong', {'class': 'NumberBoard-itemValue'}).text.strip() if len(item.find('div', {'class': 'ProfileHeader-infoItem'}).find_all('a')) > 2 else ''
        users.append(user)
for user in users:
    response = requests.get(url.format(user=user['id'], include=params), headers=headers)
    data = response.json()
    user['id'] = data['url_token']
    user['name'] = data['name']
    user['gender'] = data['gender']
    user['job'] = data['employments'][0]['job']['name'] if data['employments'] else ''
    user['company'] = data['employments'][0]['company']['name'] if data['employments'] else ''
    user['school'] = data['educations'][0]['school']['name'] if data['educations'] else ''
    user['major'] = data['educations'][0]['major']['name'] if data['educations'] else ''
    user['answers'] = data['answer_count']
    user['articles'] = data['articles_count']
    user['followers'] = data['follower_count']
df = pd.DataFrame(users)
df.to_csv('users.csv', index=False)

在上面的示例中，我们使用pandas库创建DataFrame对象，并使用to_csv()方法将DataFrame对象保存到CSV文件中。我们可以根据实际需求修改示例代码，例如修改用户列表的URL和CSV文件的名称。

总结

本文详细讲解了如何使用Python实现多线程抓取知乎用户，包括获取用户列表、解析用户信息、构造请求、处理响应和存储数据。我们使用requests库和BeautifulSoup库来获取和解析网页，使用threading库来实现多线程，使用pandas库来存储数据。我们可以根据实际需求编写不同的代码，例如爬取不同的网站和数据。

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