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回顾： 爬虫实战(1)| 送你一个漂亮的小姐姐！ 高级爬虫(三):使用Scrapy爬取拉勾网数据并写入数据库
高级爬虫(二):Scrapy爬虫框架初探 高级爬虫(一):Scrapy爬虫框架的安装 今天趁摸鱼的时候玩了会知乎，突然看到一个非常有意思的话题单身狗不知道还能干什么，所以特地把这些数据都抓下来，看看不除了第二杯半价还能干什么？
前面教程概念讲的我嘴都麻了，估计大家看得也快烦死了， 直接进入主题吧!
项目创建完成结构如下：
我们的目标很简单，抓取知乎该话题下的所有评论、作者、首页
F12点击查看网页源码，所有评论信息如下：都在一个名为data的数据文件中存储。所以第一步我们需要先获取该文件从而获取我们所需信息
上面已经分析出我们的5个需求，我们在items.py中定义如下： # 作者首页
photo = scrapy.Field()
# 作者名称
name = scrapy.Field()
# 评论时间
cmt_time = scrapy.Field()
# 评论点赞数
stars = scrapy.Field()
# 评论内容
comments = scrapy.Field()
然后我们使用scrapy在spider_zhihu.py文件中发送请求
def parse(self, response):
zhihu_data = response.json()
ic(zhihu_data)
可以看到，我们已经成功的获取到了该json格式数据集
但是我们的数据是存储在data列表中的，所以我么还需进一步获取到data列表才能获取到目标数据
for zh in zhihu:
# 作者首页
item['photo'] = 'https://www.zhihu.com/people/' + zh['author']['member']['url_token']
# 作者名称
item['name'] = zh['author']['member']['name']
# 评论时间
cmt_time = zh['created_time']
item['cmt_time'] = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M', time.localtime(cmt_time)).split(' ')[0]
# 评论点赞数
item['stars'] = zh['vote_count']
# 评论内容
item['comments'] = zh['content']
'''
ic| item: {'cmt_time': '2021-06-24',
'comments': '雨衣？那个雨衣[捂脸]',
'name': '菜鸟教程',
'photo': 'https://www.zhihu.com/people/li-shi-yi-372tian',
'stars': 484}
ic| item: {'cmt_time': '2021-06-24',
'comments': '众所周知嘛，雨衣依然是下雨天穿的衣服[蹲]',
'name': '枫叶',
'photo': 'https://www.zhihu.com/people/die-qi-hua',
'stars': 187}
ic| item: {'cmt_time': '2021-06-24',
'comments': '基本是单身狗写出来的，但凡真的谈恋爱的，不会这么做！<br>大家看看就得了，适合自己的才是最好的。<br>总之，记得适度而行！',
'name': '莫小风',
'photo': 'https://www.zhihu.com/people/mo-xiao-37-62',
'stars': 804}
ic| item: {'cmt_time': '2021-06-24',
'comments': '<br><br>她小脸胖乎乎我可喜欢，我俩从大一处到现在马上大四了。祝您和您对象也长长久久，如果没有就找一个。谢谢您！ '
'<br><br>如果里面有内容容易引起误会和歧视或者可能带来风险，你可以拿出来提醒大家，而不是张口就来。谢谢您！<br><br>',
'name': '枫叶',
'photo': 'https://www.zhihu.com/people/die-qi-hua',
'stars': 402}
ic| item: {'cmt_time': '2021-06-24',
'comments': '道路千万条，安全第一条，雨衣不常备，情侣两行泪。',
'name': 'Jacob',
'photo': 'https://www.zhihu.com/people/jacob-hu',
'stars': 1405}
ic| item: {'cmt_time': '2021-06-25',
'comments': '小孩嗝屁袋',
'name': '王当心',
'photo': 'https://www.zhihu.com/people/mei-li-de-zheng-zha',
'stars': 986}
ic| item: {'cmt_time': '2021-06-26',
'comments': '现在知乎第一句不搞颜色是没有热度吗？[好奇]',
'name': 'danger soul',
'photo': 'https://www.zhihu.com/people/danger-soul-59',
'stars': 689}
'''
需求现在已经实现，我们现在要做的就是将数据抛给pipeline，让他自行去下载，这一步scrapy已经写好了，我们只需打开开关即可
ITEM_PIPELINES = {
'zhihu.pipelines.ZhihuPipeline': 300,
}
https://www.zhihu.com/api/v4/answers/1935351817/root_comments?order=normal&limit=20&offset=0&status=open
https://www.zhihu.com/api/v4/answers/1935351817/root_comments?order=normal&limit=20&offset=20&status=open
https://www.zhihu.com/api/v4/answers/1935351817/root_comments?order=normal&limit=20&offset=40&status=open
每页数据展示数目由limit=20控制；翻页参数由page控制。 for page in range(1, 100 + 1):
url = f'https://www.zhihu.com/api/v4/answers/1935351817/root_comments?order=normal&limit=20&offset={(page-1)*20}&status=open'
我们还是使用openpyxl将数据下载到Excel中然后做数据分析。wb = Workbook()
ws = self.wb.active
ws.append(['作者首页', '作者名称', '评论时间', '点赞人数', '评论内容'])
line = [item['photo'], item['name'], item['cmt_time'], item['stars'], item['comments']]
ws.append(line)
wb.save('../知乎.xlsx')
我们使用stylecloud来绘图，部分代码如下：
有兴趣的小伙伴可以参考： 如何使用python实现一个优雅的词云？（超详细） c_title = exist_col['评论内容'].tolist()
# 观影评论词云图
wordlist = jieba.cut(''.join(c_title))
result = ' '.join(wordlist)
# 设置停用词
stop_words = ['的', '是', '看', '了', '你', '我', '吗', '在', '没', '吗', '这', '不', '就', '人', '好', '有', '都', '什么', '没有']
pic = '../img.jpg'
gen_stylecloud(text=result,
icon_name='fab fa-python',
font_path='msyh.ttc',
background_color='white',
output_name=pic,
custom_stopwords=stop_words
)
print('知乎词云图绘制成功！')
这里我们使用熊猫来读取数据,并去除空行。使用jieba制作分词 有兴趣的小伙伴可以参考 让人无法拒绝的pandas技巧，简单却好用到爆！
知乎评论出现频率最高的前十个词分别如下： # 词频设置
all_words = [word for word in result.split(' ') if len(word) > 1 and word not in stop_words]
wordcount = Counter(all_words).most_common(10)
'''
('雨衣', '思考', '一起', 'br', '对象', '捂脸', '女朋友', '可以', '一个', '就是')
(62, 58, 48, 42, 29, 28, 26, 22, 20, 18)
'''
词频图如下：
最大值62，最小值18，均值29
我们使用pandas找出点赞第一的评论如下：
# 读取数据
pd_data = pd.read_excel('../知乎.xlsx')
# 最多点赞数
max_star = pd_data[pd_data['点赞人数'] == pd_data['点赞人数'].max()]
print(max_star)
'''
作者首页 作者名称 评论时间 点赞人数 评论内容
https://www.zhihu.com/people/jacob-hu Jacob 2021-06-24 1405 道路千万条，安全第一条，雨衣不常备，情侣两行泪。
'''
自古人才出评论区，这话一点不差啊，
有对象的老板能给我解释这句话什么意思嘛
我们以点赞最多评论为例分析观众对知乎的一些看法进行简单分析SnowNLP是一个基于Python的情感分析工具库，可以进行中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、文本关键词提取等。SnowNLP的情感值取值范围为0到1之间，值越大，说明情感倾向越积极。 # 情感分析
pinglun = '道路千万条，安全第一条，雨衣不常备，情侣两行泪。'
Sentiment_analysis = SnowNLP(pinglun).sentiments
print(Sentiment_analysis)
'''
0.19973577495669226
'''
得到的情感值为 0.19973577495669226，情感值较低 各位老湿机还是安全驾驶啊！
对此，你有什么看法？
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