在没有学习python之前,对于数据的提取只局限于复制、粘贴之后的保存,一步步的人工 *** 作还是很慢的。现在的小编已经能够写代码去从网页上获取自己想要的内容了,学习成果方面还是有显著的变化。不知道小伙伴们是不是都会呢?本篇小编就以知乎的数据采集为例,让大家也练练手。
打开知乎首页-->登陆-->搜索到一个大V,用谷歌浏览器分析点击关注了哪些人后的请求,通过分析:查找他关注的人的请求链接:
https://www.zhihu.com/api/v4/members/excited-vczh/followees?include=data%5B
通过观察尝试分析后可知:offset=40是偏移量,通过改变这个值可以实现分页的效果。
知乎是做了反爬虫的措施的,所以我们要想爬取知乎信息,还必须要设置请求头,下面我们来分析请求头:
图片中红箭头所指就是请求必须需要的值,
authorization:是身份认证信息,每个用户登录后都会产生各自的身份认证信息。
User-Agent:是验证请求是来自正常的浏览器访问
最终代码如下:
import requests import pandas as pd import time headers={ 'authorization':'',#此处填写你自己的身份验证信息 'User-Agent':''#此处填写你自己浏览器的User-Agent } user_data = [] def get_user_data(page): for i in range(page):#翻页 url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/members/excited-vczh/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={}&limit=20'.format(i*20) response = requests.get(url, headers=headers).json()['data'] user_data.extend(response) #把response数据添加进user_data print('正在爬取第%s页' % str(i+1)) time.sleep(1) #设置爬取网页的时间间隔为1秒 if __name__ == '__main__': get_user_data(10) df = pd.Dataframe.from_dict(user_data)#以字典保存数据 df.to_csv('zhihu.csv',encoding='utf_8_sig')#保存到用户名为zhihu的csv文件中,encoding='utf_8_sig'参数是为了解决中文乱码的问题 print(df)
运行代码后,我们就可以看到收集的一堆用户信息的汇总了,当然其中不乏一些小伙伴们崇拜的python大神公开的信息哦~更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
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