凡尔赛沙雕语录，究竟有多沙雕？
原创
原文链接：凡尔赛沙雕语录，究竟有多沙雕？
大家好，我是小一
前一阵子，凡尔赛文学突然爆火网络，特别是在知乎上竟然出现了大量的凡尔赛语录
随便点进去一个问题一看，确实一张口就是老凡学家了，够沙雕
甚至有的问题回答竟然有好几百，关注和浏览量都还挺高。
突发奇想，要不？把这些回答爬下来，分析一下【凡学家们】究竟有多沙雕？
凡尔赛问题定位
首先，搜索【凡尔赛语录】，发现有几个相关问题
其中第二个和我们要的结果比较相似
点进去后可以发现这其实是个回答，关于这个提问共有 225 个回答。
可以看到当前网址是下面这个
去掉 answer 以及后面的部分就是这个问题的网址，这个网址我们会在后面的爬虫中用到。
特别是后面的一串数字是问题 id，作为知乎问题的唯一标识。
爬取问题回答
研究一下上面的网址，我们发现需要爬取两部分数据：
一部分是问题的详情，包括创建时间、关注人数、浏览量、问题描述等。
一部分是问题的回答，包括每个答主的用户名、粉丝数等信息，问题回答的具体内容、发布时间、评论数、点赞数等信息。
其中，问题详情可以直接爬取上面的网址，通过 bs4 解析页面内容拿到数据
而问题的回答则需要通过下面的链接，通过设置每页的起始下标和页面内容偏移量确定，有点类似于分页内容的爬取。
def init_url(question_id, limit, offset):
base_url_start = "https://www.zhihu.com/api/v4/questions/"
base_url_end = "/answers?include=data%5B%2A%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%2Cpaid_info_content%3Bdata%5B%2A%5D.mark_infos%5B%2A%5D.url%3Bdata%5B%2A%5D.author.follower_count%2Cbadge%5B%2A%5D.topics&limit={0}&offset={1}".format(limit, offset)
return base_url_start + question_id + base_url_end设置每页回答数 limit=20，offset 则可以是0、20、40...
而 question_id 则是上面提到的网址后面的一串数字，这里是 429548386
逻辑想明白之后就是通过写爬虫获取数据了，文末有完整的爬虫代码获取方式，运行的时候你只需要修改问题的 id 即可。
由于篇幅问题，这里只贴主要的代码：
if __name__ == '__main__':
question_id = '429548386'
url = "https://www.zhihu.com/question/" + question_id
"""获取问题的详细描述"""
title, question, follower, watched, answer_count, tag_list = get_question_base_info(url)
print("问题url："+ url)
print("问题标题：" + title)
print("问题描述：" + question)
print("该问题被定义的标签为：" + '、'.join(tag_list))
print("该问题关注人数：{0}，已经被 {1} 人浏览过".format(follower, watched))
print("截止 {}，该问题有 {} 个回答".format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()), answer_count))
"""获取问题的回答数据"""
# 构造url
limit, offset = 20, 0
page_cnt = int(answer_count/limit) + 1
answer_data = pd.DataFrame()
for page_index in range(page_cnt):
answer_url = init_url(question_id, limit, offset+page_index*limit)
# 获取数据
data_per_page = get_answer_info(answer_url, page_index)
answer_data = answer_data.append(data_per_page)
sleep(3)
answer_data.to_csv('凡尔赛沙雕语录_{0}.csv'.format(question_id), encoding='utf-8', index=False)爬虫运行截图如下：
最终，该问题现有的 225 条回答都已经成功爬到
分析回答数据
每个答主都有自己的粉丝，粉丝多的答主应该回答质量比较高，才会受到大家的广泛关注。那，像这种沙雕语录他们也有涉及吗？
先来看一下粉丝数和赞同数的关系
可以发现，粉丝数多的答主的问题回答赞同数不一定高，反倒是粉丝数少的答主回答更沙雕些，广受大家认可。
那，赞同数多的回答评论数应该也不少，毕竟大家都会前排吃瓜，围观沙雕
果然，问题回答的赞同数和评论数基本呈线性分布
基于常识，越早的问题回答应该越容易受到关注，会吸引一大波吃瓜群众前来围观，时间越往后可能热度就过去了，也就少有人关注了。
看一下分布图：
可以看到，这个话题的关注度持续时间比较久，甚至十天后还有近千赞的回答产生，相比微博的热搜知乎热搜似乎持续时间更久一些。
最后，一起欣赏一下新时代的凡尔赛沙雕语录
一开口就是老凡尔赛人了！
说出来挺不好意思的，我是最近才知道鸡蛋有壳的，以前都是吃管家剥好的，一直以为鸡蛋都是白色的软软的
好烦，睡过了马尔代夫的航班，只能专机去了
今天，我的姐妹说要开跑车来接我下班，我说不要，打工人怎么能用跑车下班？
家里已经帮我包了一辆公车了，年卡，随我刷。
打工可能会少活十年，不打工我一天也活不了
早晨我把“早安打工人”发给了数位好友，无一人回复。后来我才意识到，打工的只有我一个，他们这些人上人还在睡觉。
对不起，是我认真了。
雇主让我早点去安空调
我说：“就不能晚点安吗？”
他说：“不能，打工人就是要早安！”
写在后面的话
本节语录+图片均来源于网络，侵权可以后台联系小一删除。
本节相关的爬虫代码已经整理完毕，原文 后台回复【凡尔赛】 获取源码。
文章说明
文章作者：xiaoyi 数据分析从业者，金融风控爱好者
文章首发：公众号【小一的学习笔记】
原文链接：凡尔赛沙雕语录，究竟有多沙雕？
我是小一，坚持向暮光所走的人，终将成为耀眼的存在。
期待你的 三连，我们下节见。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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