Python中的爬蟲實戰：知乎爬蟲

在現今網路的時代，我們所需要的資訊可以說是無所不包，但是如何取得這些資訊常常是一個難題。其中一個常用的方法就是透過網路爬蟲進行資訊收集。而關於網路爬蟲的編寫，Python語言往往是最受歡迎的工具之一。在本文中，我們將講述如何使用Python編寫一個基於知乎的網路爬蟲。

知乎是一個著名的社群問答網站，對於資訊的整合與總結十分重要。我們可以透過爬蟲來獲取該網站上的問題，回答，用戶資訊等。在這裡，我們主要介紹如何獲取知乎用戶資訊。

首先，我們需要用到Python爬蟲的常見函式庫－Requests和BeautifulSoup。 Requests庫可以幫我們取得網頁的內容，而BeautifulSoup庫則可以幫我們解析網頁內容，取得我們需要的資訊。使用前需要先安裝這兩個函式庫。

安裝完成後，我們可以先透過Requests函式庫取得知乎使用者的主頁，例如：

import requests

url = 'https://www.zhihu.com/people/zionyang/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text

上述程式碼中，我們透過Requests函式庫中的get方法來取得知乎使用者“ zionyang」的主頁。其中，headers參數為了避免被反爬蟲機制辨識而加入。

取得到該網頁的原始碼後，我們可以使用BeautifulSoup來解析其中的HTML內容。如下程式碼所示：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

將解析器設定為“lxml”，而後我們就可以使用BeautifulSoup的強大功能來解析HTML文件了。以下是一些常用的解析方法。

1. find_all方法：傳回所有與指定條件相符的節點所組成的清單。例如下面程式碼實作傳回了該使用者主頁中的所有「提問」：

questions = soup.find_all('a', {'data-nav':'question'})
for question in questions:
    print(question.text)

2. #find方法：傳回第一個符合指定條件的節點。

name = soup.find('span', {'class': 'ProfileHeader-name'}).text

3. select方法：使用CSS選擇器進行尋找。

education = soup.select('li.ProfileEducationList-item')[0].select('div.ProfileEducationList-degreeName')[0].text

透過上述方法，我們可以取得知乎使用者資訊中的各項內容。需要注意的是，在網頁未登入情況下訪問用戶主頁時，我們僅能獲取到該用戶的基本信息，甚至無法獲取到性別等私人信息。

在獲取用戶資訊的同時，我們也可以取得該用戶追蹤、粉絲、按讚等資料。我們可以使用Fiddler等工具來抓包獲取需要的資料對應的URL，然後透過Requests庫進行存取：

url = 'https://www.zhihu.com/people/zionyang/followers'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
    'Cookie': 'your_cookie'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.json()

其中，headers參數中需要添加我們自己的Cookie訊息，否則我們將無法取得到需要的數據。

透過以上方法，我們便可以使用Python自己編寫網路爬蟲，以取得大量資訊。當然，在進行爬取過程中，需要注意遵守網站的相關規定，避免對網站造成影響，同時也要注意個人資訊的保護。希望本文的介紹對於初學者的學習有幫助。

以上是Python中的爬蟲實戰：知乎爬蟲的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！