货拉拉涉事司机被批捕，用Python爬取知乎问题，看看知乎网友的看法！

https://www.zhihu.com/api/v4/questions/447340905/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%2Cattachment%2Cvoteup_count%2Creshipment_settings%2Ccomment_permission%2Ccreated_time%2Cupdated_time%2Creview_info%2Crelevant_info%2Cquestion%2Cexcerpt%2Cis_labeled%2Cpaid_info%2Cpaid_info_content%2Crelationship.is_authorized%2Cis_author%2Cvoting%2Cis_thanked%2Cis_nothelp%2Cis_recognized%3Bdata%5B%2A%5D.mark_infos%5B%2A%5D.url%3Bdata%5B%2A%5D.author.follower_count%2Cbadge%5B%2A%5D.topics%3Bdata%5B%2A%5D.settings.table_of_content.enabled&limit=5&offset=5&platform=desktop&sort_by=default
https://www.zhihu.com/api/v4/questions/447340905/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%2Cattachment%2Cvoteup_count%2Creshipment_settings%2Ccomment_permission%2Ccreated_time%2Cupdated_time%2Creview_info%2Crelevant_info%2Cquestion%2Cexcerpt%2Cis_labeled%2Cpaid_info%2Cpaid_info_content%2Crelationship.is_authorized%2Cis_author%2Cvoting%2Cis_thanked%2Cis_nothelp%2Cis_recognized%3Bdata%5B%2A%5D.mark_infos%5B%2A%5D.url%3Bdata%5B%2A%5D.author.follower_count%2Cbadge%5B%2A%5D.topics%3Bdata%5B%2A%5D.settings.table_of_content.enabled&limit=5&offset=10&platform=desktop&sort_by=default

response = requests.get(url=url, headers=headers).json()
data = response['data']
for list_ in data:
    name = list_['author']['name']

created_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(created_time))

# 正则表达式提取，这个正则表达式表示只提取中文和符号
content = ''.join(re.findall("[\u3002\uff1b\uff0c\uff1a\u201c\u201d\uff08\uff09\u3001\uff1f\u300a\u300b\u4e00-\u9fa5]", content)) 

import pandas as pd
import stylecloud
from IPython.display import Image

df = pd.read_csv('D:\数据小刀\爬虫④\知乎回答\知乎回答.csv')
df.head()

df = df.drop_duplicates()
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 2935 entries, 0 to 2999
Data columns (total 6 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   作者      2935 non-null   object
 1   作者id    2935 non-null   object
 2   发布时间    2935 non-null   object
 3   赞同数     2935 non-null   int64 
 4   底下评论    2935 non-null   int64 
 5   回答内容    2935 non-null   object
dtypes: int64(2), object(4)
memory usage: 160.5+ KB

df["赞同数"] = df["赞同数"].astype('float')
df.sort_values('赞同数',inplace=True,ascending=False)
df4 = df.reset_index(drop=True) 
df4[:10]

这位货拉拉司机还是挺难的，大周六晚上还在搬家，这位女孩来来回回搬了趟，一共十来分钟的路程，光是搬上车就用了三十多分钟，每一趟司机可能都要安慰自己这是最后一趟。在行驶途中女孩还拒绝了卸车服务，意思就是到了地方还要自己搬个趟。货拉拉的超时费要司机线下和顾客协商收取，之前司机提醒女孩超时要收费的时候女孩“未予理睬”，估计司机心里也犯嘀咕。司机来来回回得接近一个多小时，也就只收元，算上各种成本，时薪也就十来块，估计是有点郁闷了。赚点辛苦钱可真是不容易，都九点多了，司机满脑子想着是如何接下一单，不愿意和女孩多纠结，结果为了节约这四分钟走了近路，女孩突然跳车了。司机下车一分钟不到就打了，不知道打的时候是什么心情，估计怀疑老天爷在针对他。以个人朴素的观点来看，司机态度不好不假，但过失致人死亡的前提也要是能预见到自己的行为可能导致这种后果。这后果谁也预料不到，写小说你敢写乘客会因此直接跳车，那也是绝对要被读者喷的，司机根本就没法预见到接下来会发生致人死亡的事情。至于为什么没有急刹，急刹对于头都伸出去的副驾会造成什么，有驾照的人应该都懂。一个无敌甩尾把女孩甩回车内的操作只存在小说里，司机点刹了，甚至还打了双闪，这操作已经非常合理了。但凡他有急刹的行为，现在某些平台的舆论已经是他在故意杀人了。目前只是批捕，法院还未必能判下来，我觉得法律不该用一套完美的流程来苛求司机的行为，希望最终不要有刑事责任。司机急刹：操作不当过失致人死亡司机点刹：过失致人死亡司机：要不还是我跳吧？司机也是底层弱势人民，不是迫于生活，不是想让自己家里人日子能过得更好点，谁会在周六晚上快十点了还在想着接下一单呢？希望底层人士这个身份能帮到他，起码让舆论能缓和一点。说到底，这起五十块钱引发的悲剧，根本原因还是资本为了赚钱，把一切问题抛给了全社会；平台为了流量，也更喜欢引发各类人群的冲突，最终结果就是所有人都在为此买单。希望这个社会能更友善一点，润滑剂多一点，这样的悲剧才能少一点。