福利
當我們爬蟲寫好，入庫，并成功展示出來，不知不覺就實現了一個小程序項目： 宅宅生活收藏夾
微信搜索小程序：宅宅生活收藏夾。歡迎大家使用。
之前寫到
宅宅生活收藏夾
的部署方法，見 使用Flask，Nginx，
Gunicorn，Supervisor完成網站部署。這次介紹一下如何抓取知乎答案，獲取知乎美圖。
本文除 Python 相關庫的使用外，還會涉及到
mongo
數據庫的使用。
因為 宅宅生活收藏夾 只是為了收集知乎釣魚貼的圖片，有針對性，所以不能通過獲取知乎首頁列表全面抓取。當然抓取方式大同小異，把抓取列表改為知乎首頁也是可以的。
整體思路
首先我們需要收集知乎各類釣魚貼，這一步可以使用爬蟲（通過爬取別人已經收集的釣魚貼，或者各種社區可能已有釣魚貼專欄等）獲取，也可以在瀏覽知乎時，發現合適的貼子手動添加。
我們需要將釣魚貼的 ID 存入數據庫中，爬蟲運行時讀庫獲取需要爬取的目標貼。
通過寫一個爬蟲，生成任務池多線程調用。將獲取到的答案數據清洗，只收集答案中的圖片。
存入庫中的結構和知乎的類似：答案集合保存所有答案，每一個答案是一條獨立的文檔?？赡軐懙挠悬c繞。
具體結構類似這種結構：
{
"Answer"
:
[
{
"id"
:
1
,
"question_id"
:
"xxx"
,
"title"
:
"xxx"
,
"author"
:
"xxx"
,
"content
:
[
"imgUrl"
,
"..."
]
}
,
{
"id"
:
2
,
"question_id"
:
"xxx"
,
"title"
:
"xxx"
,
"author"
:
"xxx"
,
"content
:
[
"imgUrl"
,
"..."
]
}
,
...
]
}
其中
Answer
為數據庫的集合，集合中的每一項是一條回答。
用這種格式保存的好處是我們只需通過貼子的 ID 查詢答案即可，保存起來也非常方便。
知乎爬蟲
開始之前
在開始之前需要安裝項目依賴，只用到兩個常用庫：
python3 -m pip install requests pymongo
分別用來爬蟲和操作數據庫。
安裝完成后記得啟動
mongo
服務。
Spider
爬蟲代碼比較簡單，代碼不過百行，關鍵找到知乎答案的接口，解析即可。而且這個接口也是非常好找的。
用 Chrome 的開發者工具一下就找到了…
[外鏈圖片轉存失敗(img-waDRfOCu-1562419272787)(https://user-images.githubusercontent.com/25655581/60421921-64c30d80-9c1d-11e9-9c45-7e4cdbe1b38a.png)]
而且接口也沒有任何加密或權限限制，在請求頭中加入
Cookies
就可以了。是不是突然覺得很簡單？
只要我們控制好頻率，不要影響到知乎服務就行了。畢竟我們只是想獲取答案而已，不想做其他的。
通過 Chrome 開發者工具分析，請求攜帶了如下參數，我們只用到
limit
和
offset
，用來控制接口返回的數量和返回的位置。
include: data[*].is_normal,admin_closed_comment,reward_info,is_collapsed,annotation_action,annotation_detail,collapse_reason,is_sticky,collapsed_by,suggest_edit,comment_count,can_comment,content,editable_content,voteup_count,reshipment_settings,comment_permission,created_time,updated_time,review_info,relevant_info,question,excerpt,relationship.is_authorized,is_author,voting,is_thanked,is_nothelp,is_labeled,is_recognized,paid_info;data[*].mark_infos[*].url;data[*].author.follower_count,badge[*].topics
offset:
limit: 3
sort_by: default
platform: desktop
完整的請求 URL 是：
https://www.zhihu.com/api/v4/questions/21115811/answers?include=data%5B*%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%3Bdata%5B*%5D.mark_infos%5B*%5D.url%3Bdata%5B*%5D.author.follower_count%2Cbadge%5B*%5D.topics&offset=&limit=3&sort_by=default&platform=desktop
我們只要動態更改其中的
question
，
limit
和
offset
就可以了。
我們通過接口返回的答案總數，判斷需要翻多少頁，當然也可以通過接口返回的
next
和
previous
來獲取下一頁或前一頁答案鏈接。知乎的接口設計的非常方便啊。
當然在翻頁抓取的時候切記設置睡眠時間，放在服務器上爬的慢一點也沒關系。 不要影響到知乎的正常服務 。
請求成功后我們就可以根據自己的需求，存儲數據了，至于如何判斷答案中是否有圖片，可以參考以下代碼。
使用到了
lxml
，也可以使用
re
庫代替。
@
staticmethod
def
parse_content
(
self
,
content
)
:
"""解析答案中的 content，直接獲取圖片"""
if
"
![]()
in
content
:
img_list
=
set
(
etree
.
HTML
(
content
)
.
xpath
(
"http://img/@data-original"
)
)
return
list
(
img_list
)
else
:
return
[
]
先判斷回答中是否有
img
標簽，如果沒有直接返回空列表，如果有的話，通過
data-original
屬性獲取原始大小的圖片鏈接。也是返回列表類型。
在入庫的時候，我們通過
parse_content
的返回判斷是否需要入庫，如果是
[]
就跳過，如果列表不為空就入庫。這樣在之后展示的時候不會只展示作者信息，卻沒有回答的情況了（其實是該作者回答中沒有圖片）。
調用爬蟲
當我們完成上述操作，就可以單獨寫一個文件使用多線程調用爬蟲了。
from
concurrent
.
futures
import
ThreadPoolExecutor
qid_list
=
db
.
get_all_question
(
)
crawler_list
=
[
ZhihuSpider
(
qid
)
.
run
for
qid
in
qid_list
]
with
ThreadPoolExecutor
(
max_workers
=
4
)
as
executor
:
future
=
[
executor
.
submit
(
task
)
for
task
in
crawler_list
]
for
f
in
future
:
f
.
result
(
)
qid_list
來自查庫獲取所有的知乎貼子 ID。
使用
concurrent.futures
庫并行執行任務，在我們的代碼里使用
ThreadPoolExecutor
，它使用線程池來異步執行調用。
max_workers
控制最多線程的使用，本例中使用最多4個線程執行任務。
具體文檔見 ThreadPoolExecutor，是對
thread
庫的封裝，讓我們使用線程時更加簡單。
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