福利
當(dāng)我們爬蟲寫好,入庫,并成功展示出來,不知不覺就實(shí)現(xiàn)了一個(gè)小程序項(xiàng)目: 宅宅生活收藏夾
之前寫到
宅宅生活收藏夾
的部署方法,見 使用Flask,Nginx,
Gunicorn,Supervisor完成網(wǎng)站部署。這次介紹一下如何抓取知乎答案,獲取知乎美圖。
本文除 Python 相關(guān)庫的使用外,還會(huì)涉及到
mongo
數(shù)據(jù)庫的使用。
因?yàn)? 宅宅生活收藏夾 只是為了收集知乎釣魚貼的圖片,有針對性,所以不能通過獲取知乎首頁列表全面抓取。當(dāng)然抓取方式大同小異,把抓取列表改為知乎首頁也是可以的。
整體思路
首先我們需要收集知乎各類釣魚貼,這一步可以使用爬蟲(通過爬取別人已經(jīng)收集的釣魚貼,或者各種社區(qū)可能已有釣魚貼專欄等)獲取,也可以在瀏覽知乎時(shí),發(fā)現(xiàn)合適的貼子手動(dòng)添加。
我們需要將釣魚貼的 ID 存入數(shù)據(jù)庫中,爬蟲運(yùn)行時(shí)讀庫獲取需要爬取的目標(biāo)貼。
通過寫一個(gè)爬蟲,生成任務(wù)池多線程調(diào)用。將獲取到的答案數(shù)據(jù)清洗,只收集答案中的圖片。
存入庫中的結(jié)構(gòu)和知乎的類似:答案集合保存所有答案,每一個(gè)答案是一條獨(dú)立的文檔。可能寫的有點(diǎn)繞。
具體結(jié)構(gòu)類似這種結(jié)構(gòu):
{
"Answer"
:
[
{
"id"
:
1
,
"question_id"
:
"xxx"
,
"title"
:
"xxx"
,
"author"
:
"xxx"
,
"content
:
[
"imgUrl"
,
"..."
]
}
,
{
"id"
:
2
,
"question_id"
:
"xxx"
,
"title"
:
"xxx"
,
"author"
:
"xxx"
,
"content
:
[
"imgUrl"
,
"..."
]
}
,
...
]
}
其中
Answer
為數(shù)據(jù)庫的集合,集合中的每一項(xiàng)是一條回答。
用這種格式保存的好處是我們只需通過貼子的 ID 查詢答案即可,保存起來也非常方便。
知乎爬蟲
開始之前
在開始之前需要安裝項(xiàng)目依賴,只用到兩個(gè)常用庫:
python3 -m pip install requests pymongo
分別用來爬蟲和操作數(shù)據(jù)庫。
安裝完成后記得啟動(dòng)
mongo
服務(wù)。
Spider
爬蟲代碼比較簡單,代碼不過百行,關(guān)鍵找到知乎答案的接口,解析即可。而且這個(gè)接口也是非常好找的。
用 Chrome 的開發(fā)者工具一下就找到了…
[外鏈圖片轉(zhuǎn)存失敗(img-waDRfOCu-1562419272787)(https://user-images.githubusercontent.com/25655581/60421921-64c30d80-9c1d-11e9-9c45-7e4cdbe1b38a.png)]
而且接口也沒有任何加密或權(quán)限限制,在請求頭中加入
Cookies
就可以了。是不是突然覺得很簡單?
只要我們控制好頻率,不要影響到知乎服務(wù)就行了。畢竟我們只是想獲取答案而已,不想做其他的。
通過 Chrome 開發(fā)者工具分析,請求攜帶了如下參數(shù),我們只用到
limit
和
offset
,用來控制接口返回的數(shù)量和返回的位置。
include: data[*].is_normal,admin_closed_comment,reward_info,is_collapsed,annotation_action,annotation_detail,collapse_reason,is_sticky,collapsed_by,suggest_edit,comment_count,can_comment,content,editable_content,voteup_count,reshipment_settings,comment_permission,created_time,updated_time,review_info,relevant_info,question,excerpt,relationship.is_authorized,is_author,voting,is_thanked,is_nothelp,is_labeled,is_recognized,paid_info;data[*].mark_infos[*].url;data[*].author.follower_count,badge[*].topics
offset:
limit: 3
sort_by: default
platform: desktop
完整的請求 URL 是:
https://www.zhihu.com/api/v4/questions/21115811/answers?include=data%5B*%5D.is_normal%2Cadmin_closed_comment%2Creward_info%2Cis_collapsed%2Cannotation_action%2Cannotation_detail%2Ccollapse_reason%2Cis_sticky%2Ccollapsed_by%2Csuggest_edit%2Ccomment_count%2Ccan_comment%2Ccontent%2Ceditable_content%2Cvoteup_count%2Creshipment_settings%2Ccomment_permission%2Ccreated_time%2Cupdated_time%2Creview_info%2Crelevant_info%2Cquestion%2Cexcerpt%2Crelationship.is_authorized%2Cis_author%2Cvoting%2Cis_thanked%2Cis_nothelp%2Cis_labeled%2Cis_recognized%2Cpaid_info%3Bdata%5B*%5D.mark_infos%5B*%5D.url%3Bdata%5B*%5D.author.follower_count%2Cbadge%5B*%5D.topics&offset=&limit=3&sort_by=default&platform=desktop
我們只要?jiǎng)討B(tài)更改其中的
question
,
limit
和
offset
就可以了。
我們通過接口返回的答案總數(shù),判斷需要翻多少頁,當(dāng)然也可以通過接口返回的
next
和
previous
來獲取下一頁或前一頁答案鏈接。知乎的接口設(shè)計(jì)的非常方便啊。
當(dāng)然在翻頁抓取的時(shí)候切記設(shè)置睡眠時(shí)間,放在服務(wù)器上爬的慢一點(diǎn)也沒關(guān)系。 不要影響到知乎的正常服務(wù) 。
請求成功后我們就可以根據(jù)自己的需求,存儲(chǔ)數(shù)據(jù)了,至于如何判斷答案中是否有圖片,可以參考以下代碼。
使用到了
lxml
,也可以使用
re
庫代替。
@
staticmethod
def
parse_content
(
self
,
content
)
:
"""解析答案中的 content,直接獲取圖片"""
if
"
in
content
:
img_list
=
set
(
etree
.
HTML
(
content
)
.
xpath
(
"http://img/@data-original"
)
)
return
list
(
img_list
)
else
:
return
[
]
先判斷回答中是否有
img
標(biāo)簽,如果沒有直接返回空列表,如果有的話,通過
data-original
屬性獲取原始大小的圖片鏈接。也是返回列表類型。
在入庫的時(shí)候,我們通過
parse_content
的返回判斷是否需要入庫,如果是
[]
就跳過,如果列表不為空就入庫。這樣在之后展示的時(shí)候不會(huì)只展示作者信息,卻沒有回答的情況了(其實(shí)是該作者回答中沒有圖片)。
調(diào)用爬蟲
當(dāng)我們完成上述操作,就可以單獨(dú)寫一個(gè)文件使用多線程調(diào)用爬蟲了。
from
concurrent
.
futures
import
ThreadPoolExecutor
qid_list
=
db
.
get_all_question
(
)
crawler_list
=
[
ZhihuSpider
(
qid
)
.
run
for
qid
in
qid_list
]
with
ThreadPoolExecutor
(
max_workers
=
4
)
as
executor
:
future
=
[
executor
.
submit
(
task
)
for
task
in
crawler_list
]
for
f
in
future
:
f
.
result
(
)
qid_list
來自查庫獲取所有的知乎貼子 ID。
使用
concurrent.futures
庫并行執(zhí)行任務(wù),在我們的代碼里使用
ThreadPoolExecutor
,它使用線程池來異步執(zhí)行調(diào)用。
max_workers
控制最多線程的使用,本例中使用最多4個(gè)線程執(zhí)行任務(wù)。
具體文檔見 ThreadPoolExecutor,是對
thread
庫的封裝,讓我們使用線程時(shí)更加簡單。
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