爬了知乎60W个网页，发现了一些很有趣的东西

作者：Techeek | 云+社区小白用户

前言

最近在做知乎渠道的运营工作，一直抓不住用户的痛点，不知道该如何下手。为了增加粉丝及阅读数，我想到了用爬虫去抓取知乎内各话题的关注数，抓完后发现了很有意思的现象，固撰写本文分享。

爬虫

分析

我们先讲讲爬虫，这10w个网页我没有写代码去实现抓取，当时在上班，不想花太多时间去抓取这些内容（flag）。所以就采用Chrome浏览器的插件Web Scrape去实现抓取。

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分析下知乎标签相关页面的逻辑吧。请看上图，着重分析几个点：

• 话题名称：腾讯云
• 话题关注者：3516
• 话题阅读数：598
• 话题ID：19879841

其中话题ID是爬虫需要关注的内容，每个话题的话题ID不同，我尝试了下，ID区间大概是从19590000~20210200，约62W个网站需要抓取。重点来了，知乎的话题ID无任何规律可寻，可能19879841是腾讯云的话题ID，但是19879842就变成了一个不存在的话题。在没有任何规律的情况下，我该如何使用Web Scraper去抓取数据呢？答案只有一个“穷举”。

穷举效率

我打算用Web Scraper去访问19590000~20210200的每一个页面，如果访问正常，则抓取相关数据，反之弃之。但是这里遇到一个问题，Web Scraper访问一个页面至少要3秒，62W个网站就是186w秒，换算下来至少需要21天，这不搞笑嘛？

为此我想了其他办法，能不能增加效率呢？比如多开几个进程去执行，说干就干，我拆分了将62w数据拆分成了20个组，算下来每组也就3.1w网页，这下只需要1天多就可以搞定啦！

然而理想很丰满，现实很骨感……

反爬虫和服务器性能

首先我买了台腾讯云的Window 2012 server 1H2G服务器去跑Web Scraper，跑了大概10分钟，发现知乎开始拒绝我了，需要输入验证码才能正确访问。额好吧，看来知乎确实开了反爬虫。总不可能我一直在旁边盯着看然后手动填写验证码吧？为此，我决定买一个拨号软件。让软件按照30s的频率去切换IP，这样我就能安心的看着爬虫去跑了。然而我又天真了，试用了国内各大所谓的换IP软件，一个比一个辣鸡！有时候拨号拨着拨着就自己停了！那我要你们何用！滚粗！

接着我看到淘宝有买拨号VPS的。Windows 7 2H2G 19元每天，行吧，尝试下，搭建爬虫环境，然后下了个PPPOE自动拨号的软件，依然按照30s的频率去跑。这下稳定了，看下表已经是半夜1点多了，睡觉。

第二天醒来，打开远程桌面，WTF！Chrome崩溃！额，好吧，20个进程看来对服务器压力还是蛮大的。换成10个线程，这样第二天下午就能看到数据了，想想还有点小激动呢~然而，生活又给我一记耳光！

第二天看数据的时候，发现，咦，不对啊！62w数据怎么只抓了2w多记录，emmmmmmm 好吧，这次是Web Scraper崩溃了……

重新写代码

经过4天，我手头仅有2w数据，分析是够用了，但我还是不满意，想把完整的62w网站抓完，看看到底有多少个标签。为此，我拿出了吃灰已久的笔记本，写出了下面的代码。

import urllib.request
import os
import time
opener = urllib.request.build_opener()
url_before = 'https://www.zhihu.com/topic/'
star = 19590000
stop = 19591000

def changeUrl(url, num):
    list_url = url.split('/')
    temp = list_url[-1]
    list_temp = temp.split('.')
    list_temp[0] = str(num)
    temp = '.'.join(list_temp)
    list_url[-1] = temp
    return '/'.join(list_url)

for frequency in range(621):
    if frequency < 621:
        star_stop = stop - star
        frequencys = star_stop * frequency
        stars = star + frequencys
        stops = stop + frequencys
        result = os.system("rasdial V** user passwd")
        time.sleep(2)
        for number in range(stars,stops):
            url_hot = changeUrl(url_before, number)
            url = url_hot + '/hot'
            opener = urllib.request.build_opener()
            try:
                opener.open(url)
                mode = 200
            except:
                urllib.error.HTTPError
                mode = 404
            remainder = (stops - number) / (stops - stars)
            rema = 1-remainder
            print('%.2f%%' % (rema * 100))
            print(url)
            print(mode)
            print(frequency)
            if mode == 200:
                doc=open('out.csv','a')
                print(url,file=doc)
        result = os.system("rasdial /DISCONNECT")
        time.sleep(5)

当然，这个代码是经过调优后的版本，中间也遇到了不少坑，比如刚开始用的不是urllib库，但因为以前的库只要断网控制台就报错，所以换掉了。还比如知乎反爬虫的问题，不仅仅是ip判断，还有浏览器头啊之类的。还比如window 7 下爬虫不工作问题。

因为还有其他工作，这个代码断断续续写了一天，终于在腾讯云 Windows 2012 server 服务器上跑通了！！！但是IP问题没解决，所以我又在淘宝上买了一个拨号V**，通过result = os.system("rasdial V** 41887 1111")这行代码去连接V**，并在跑完1000个网站后断掉，获取新的IP。

为了方便后续检查，所以通过doc=open('out.csv','a')命令将正常访问的地址导出到out.csv文件。同时设置了自动循环，从19590000循环到20210200。

代码中您可能看到不懂几个点，我解释下，比如：

• 为什么代码中开头是**star = 19590000,stop = 19591000**而不是19590000和20210200？这块我为了让其保持1000的区间，后续通过star_stop = stop - star frequencys = star_stop * frequency stars = star + frequencys stops = stop + frequencys代码就能实现从19590000自动叠加到20210200.
• 为什么**for frequency in range(621): if frequency < 621:是621**而不是其他数字？只有621能让代码循环到20211000，其他数字不是高了就是低了，试出来的。
• 爬虫只抓取了url，没抓取内部的信息，这块当时写的心累，先把url抓出来再说吧。

这样写出来的爬虫相比于Web Scraper稳定多啦！CPU和内存占用也少到不知道哪里去了。就是效率有点低，算了下要抓4天才能搞定。本想提升效率，使用多线程或者多进程，然而……python的软肋就在这里，查了下资料说python的多进程不支持windows，多线程只能用单核……还有什么线程锁，好吧……效率还有可能更低……那我安安心心跑代码了，不再考虑什么效率了。心灰意冷.jpg

数据分析

PS：数据分析绝对不是我的强项，最多就会拿个Excel排个序画个图的这个样子，大佬看到请勿喷。

PPS：只抓了2W，数据不全，可能分析有偏差，等新的数据出来后，我会第一时间分享啦！

上面的代码爬虫至少需要4天才能搞定，不想等了，那么。手头的2W数据我能拿来干什么呢？哈哈哈，分析下吧！

我对关注数Top 100做了分类，暂且分为生活、学习、职业、技术这四大分类：

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又对各个分类的TOP 10 做了排序，具体如下：

生活

生活类话题电影和美食关注人最多，看来知乎还是“肥宅”比较多呀~看来不止是陈奕迅需要健身，大家也需要呢。知乎的用户都很喜欢生活，摄影也竟然有853w人关注！生活TOP10都是赚钱的事情呢

学习

没想到经济学排了第一，哈哈哈看来我当年应该去学经济（逃。看来关注知乎的有很打一部分都是学生群体，很关注大学体验呢~学习类TOP10我个人是有点意想不到。

职业

不管是新工作的职场小白还是职场老鸟，大家都很关注自己的职业发展呢~也祝大家能够尽快突破自己的行业天花板~加油，不想当领导的领导不是好领导~

技术

这两年大数据很火呢~数据分析竟然排了第一，而且，知乎的美工同学是不是比较多呢~哈哈哈，平面设计和Photoshop竟然也有这么多人在看~

对我来说，这次抓取真的是学到了很有趣的东西，也了解了知乎用户的大致方向，希望后面能够通过这些数据去刺激用户去阅读相关文章。

数据分析个人不是太满意，首先是抓取的太少，应该不到总数的三分之一，其次是专业限制，不能太好的去分析这些数据。希望有同学看到本文能一起去做后续的分析工作。剩下的数据我会抓完后和感兴趣的小伙伴一起去写一篇文章，再次打个广告！！！有数据分析相关专业的小伙伴请私聊我！一起去写后续的文章！

感谢您的阅读！