简介
知乎用户信息是非常大的，本文是一个scrapy实战：怎样抓取所有知乎用户信息。
爬取的思路如下图所示：
- 选择一个知乎用户作为根节点
- 每个用户都会有关注列表
-
选择每一个用户的关注列表，进行递归爬取知乎用户信息
站点分析
本文以轮子哥为根节点（根节点可以随便选择），打开轮子哥的关注列表，并翻页查看关注列表:
翻页是一个AJAX请求，每页20个关注用户，并且有一些简要的用户信息
其中有一个是url-token，它是用来标识一个用户的，在上面截图中那个用户的主页url为：https://www.zhihu.com/people/liu-yan-ting-19/activities
其中就有url-token
项目实战
创建项目
- scrapy startproject zhihuuser
- cd zhihuuser
- scrapy genspider zhihu www.zhihu.com
另外，在setting配置文件中有一个属性
ROBOTSTXT_OBEY = False
我们把它改为false，为true可能受限于robottxt规则，致使一些网页不能爬取，一般设置为false
注意
访问知乎时需要加useragent请求头，否则会返回500状态码，这个的配置在setting文件中：
思路分析
获取用户信息
首先需要获取用户的基本信息，这个基本信息可以通过请求类似下面的url获得：
https://www.zhihu.com/people/{url_token}/following
而url_token可以在用户的关注列表中获取，上面url的页面类似于这个
另外，还有右侧获得赞同、被收藏、感谢的次数
从上述url获取用户基本信息后，接下来就是获取当前用户的关注列表：
获取用户的关注列表
这个列表存在翻页，经过分析得知关注列表的翻页是通过AJAX请求实现的，获取某页关注列表url如下所示：
https://www.zhihu.com/api/v4/members/Talyer-Wei/followees?include=data%5B%5D.answer_count%2Carticles_count%2Cgender%2Cfollower_count%2Cis_followed%2Cis_following%2Cbadge%5B%3F(type%3Dbest_answerer)%5D.topics&offset=0&limit=20
提取一下规律：
https://www.zhihu.com/api/v4/members/{url-token}/followees?include={include}&offset={offset}&limit=2{limit}
其中include为:
data[*].answer_count,articles_count,gender,follower_count,is_followed,is_following,badge[?(type=best_answerer)].topics
上面url返回时一个json，该json中包含了20个关注者，response数据如下图所示：
对于一个关注者，我们只需要获取该用户的url-token，通过url-token即可拼接出该用户的主页，也就可以获得该用户的基本信息，以及关注者列表等。
获取到url-token后，我们需要判断有没有下一页，如果有则进行翻页，在上图的后半部分还有一个字段：
翻到当前的最后一页，该字段如下图所示：
因此依据is_end字段就可以判断是否下一页关注者了，使用next字段的值即可获取下一页关注者的列表了。
思路整理
- 首先访问一个知乎大V的主页，并解析该大V的基本信息（parse_user）；
- 之后，获取该大V第一页关注者列表(parse_follows)
- 依次获取该页关注者列表的url_token，进一步解析出列表中的所有关注者的基本信息
- 解析完当前页的关注者基本信息后，进行分页的判断和处理：即获取next字段的值，然后请求下一页url，并回调当前函数进行解析
- 这样做完后，我们即完成了当前知乎大V的所有关注者基本信息的爬取，但是这样做还完全不够，只解析了一个用户的关注者，也就是我们还要改解析当前用户所有关注者的关注者的基本信息，这样才能把知乎用户连接起来，形成一个网。怎么才能实现呢？
- 在parse_user中我们解析到了当前用户的基本信息，每解析一个关注者基本信息后，此还应该解析该用户关注者列表，也就是在parse_user中也需要获取url_token，没有该值我们就获取不到用户的关注列表。那么如何在parse_user时获取用户的url_token呢？
- 实际上url_token在parse_user的response中已经包含了：即通过response获得当前页面的url，当前页面的url中就包含了当前用户的url_token
所以呢？在解析用户基本信息的同时，我们可以拿到用户的url_token，进一步我们也就可以拿到该用户的关注者列表，如此递爬取，基本可获得所有知乎用户的所有基本信息。
- 另外，需要考虑去重问题：递归爬取不去重的话会造成死循环。去重最简单的使用set：将解析过用户的url_token放入到set中，在解析一个用户基本信息前先判断该用户之前有没有被解析过。可以使用分布式redis去重，单击可能造成内存溢出，比较知乎用户数量庞大
- 最后，为了防止请求过多而被知乎封禁ip，可以使用之前介绍的ip代理池，具体可以看先前的文章
pipline设置 -
数据的存储通过pipline设置即可
本次爬取的item数据结果如下图所示：
本次的pipline设置为：
源码和爬取的部分数据：
爬取的部分知乎用户数据
源码
爬取知乎用户的思路已经在文章介绍了，思路理好后，实现比较块。
主要是源码有点长，这里就不全贴出来了。需要源码的同学可以通过文末方式获取
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