首先，祝大家开工大吉！

本篇将要介绍的是从一个用户开始，通过抓关注列表和粉丝列表，实现用户的详细信息抓取并将抓取到的结果存储到 MongoDB。

1 环境需求

基础环境沿用之前的环境，只是增加了MongoDB(非关系型数据库)和PyMongo(Python 的 MongoDB 连接库)，默认我认为大家都已经安装好并启动 了MongoDB 服务。

项目创建、爬虫创建、禁用ROBOTSTXT_OBEY设置略(可以参考上一篇)

2 测试爬虫效果

我这里先写一个简单的爬虫，爬取用户的关注人数和粉丝数，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

class ZhuHuSpider(scrapy.Spider):

"""

知乎爬虫

"""

name = 'zhuhu'

allowed_domains = ['zhihu.com']

start_urls = ['https://www.zhihu.com/people/wo-he-shui-jiu-xing/following']

def parse(self, response):

# 他关注的人数

tnum = response.css("strong.NumberBoard-itemValue::text").extract()[0]

# 粉丝数

fnum = response.css("strong.NumberBoard-itemValue::text").extract()[1]

print("他关注的人数为：%s" % tnum)

print("他粉丝的人数为：%s" % fnum)

pychram中运行的结果如下：

出现500错误了，我们加上headers再试试，我们直接在settings.py中设置，如下：

再次执行看看结果：

这次就正常获取到我们需要的信息了

3 爬取分析

这里要注意我用的是火狐浏览器，选择网络--XHR来获取信息

ajax技术的核心是XMLHttpRequest对象(简称XHR)，这是由微软首先引入的一个特性，其他浏览器提供商后来都提供了相同的实现。XHR为向服务器发送请求和解析服务器响应提供了流畅的接口，能够以异步方式从服务器取得更多信息，意味着用户单击后，可以不必刷新页面也能取得新数据。

通过上面的请求我们可以获取的连接如下：

#用户详细信息

https://www.zhihu.com/api/v4/members/li-kang-65?include=allow_message,is_followed,is_following,is_org,is_blocking,employments,answer_count,follower_count,articles_count,gender,badge[?(type=best_answerer)].topics

https://www.zhihu.com/api/v4/members/jin-xiao-94-7?include=allow_message,is_followed,is_following,is_org,is_blocking,employments,answer_count,follower_count,articles_count,gender,badge[?(type=best_answerer)].topics

#关注的人信息

https://www.zhihu.com/api/v4/members/satoshi_nakamoto/followees?include=data[*].answer_count,articles_count,gender,follower_count,is_followed,is_following,badge[?(type=best_answerer)].topics&offset=0&limit=20

通过分析上面的链接可以看出

1.用户详细信息链接组成：https://www.zhihu.com/api/v4/members/{user}?include={include}

其中user是用户的url_token，include是allow_message,is_followed,is_following,is_org,is_blocking,employments,answer_count,follower_count,articles_count,gender,badge[?(type=best_answerer)].topics

2.关注人信息链接组成：https://www.zhihu.com/api/v4/members/satoshi_nakamoto/followees?include={include}&offset={offset}&limit={limit}

其中include为data[*].answer_count,articles_count,gender,follower_count,is_followed,is_following,badge[?(type=best_answerer)].topics，offset为分页偏移量，limit为每页用户数量，可以通过下图看出：

第一页

第二页

第三页

4 开始爬取

我们还是先写一个简易的爬虫，把功能先实现，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

class ZhuHuSpider(scrapy.Spider):

"""

知乎爬虫

"""

name = 'zhuhu'

allowed_domains = ['zhihu.com']

# 用户详细信息地址

user_detail = 'https://www.zhihu.com/api/v4/members/{user}?include={include}'

# 用户详细信息中的include

user_include = 'allow_message,is_followed,' \

'is_following,' \

'is_org,is_blocking,' \

'employments,' \

'answer_count,' \

'follower_count,' \

'articles_count,' \

'gender,' \

'badge[?(type=best_answerer)].topics'

# 关注的人地址

follow_url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/members/{user}/followees?include={include}&offset={offset}&limit={limit}'

# 关注的人include

follow_include = 'data[*].answer_count,' \

'articles_count,' \

'gender,' \

'follower_count,' \

'is_followed,' \

'is_following,' \

'badge[?(type=best_answerer)].topics'

# 初始user

start_user = 'satoshi_nakamoto'

def start_requests(self):

# 这里重新定义start_requests方法，注意这里的format用法

yield scrapy.Request(self.user_detail.format(user=self.start_user, include=self.user_include),

callback=self.parse_user)

yield scrapy.Request(self.follow_url.format(user=self.start_user, include=self.follow_include, offset=20, limit=20),

callback=self.parse_follow)

def parse_user(self, response):

print('user:%s' % response.text)

def parse_follow(self, response):

print('follow:%s' % response.text)

输出结果如下：

这里需要注意的是authorization信息一定要在headers中添加，不然会报错，authorization在headers中的形式如下：

测试发现authorization值在一段时间内是不会发生变化的，是否永久不变还有待考证。

5 parse_user编写

parse_user方法用来解析用户的详细数据，存储并发现此用户的关注列表，返回给parse_follow方法来处理，用户详细存储字段如下：

为了省事我把所有字段都添加到items.py中(如果运行spider后报错，提示字段未找到，就将那个字段添加进来即可)，如下：

class UserItem(scrapy.Item):

"""

定义了响应报文中json的字段

"""

is_followed = scrapy.Field()

avatar_url_template = scrapy.Field()

user_type = scrapy.Field()

answer_count = scrapy.Field()

is_following = scrapy.Field()

url = scrapy.Field()

type = scrapy.Field()

url_token = scrapy.Field()

id = scrapy.Field()

allow_message = scrapy.Field()

articles_count = scrapy.Field()

is_blocking = scrapy.Field()

name = scrapy.Field()

headline = scrapy.Field()

gender = scrapy.Field()

avatar_url = scrapy.Field()

follower_count = scrapy.Field()

is_org = scrapy.Field()

employments = scrapy.Field()

badge = scrapy.Field()

is_advertiser = scrapy.Field()

parse_user方法代码如下：

def parse_user(self, response):

"""

解析用户详细信息方法

:param response: 获取的内容，转化为json格式

"""

# 通过json.loads方式转换为json格式

results = json.loads(response.text)

# 引入item类

item = UserItem()

# 通过循环判断字段是否存在，存在将结果存入items中

for field in item.fields:

if field in results.keys():

item[field] = results.get(field)

# 直接返回item

yield item

# 将获取的用户通过format方式组合成新的url，调用callback函数交给parse_follow方法解析

yield scrapy.Request(self.follows_url.format(user=results.get('url_token'),

include=self.follow_include, offset=0, limit=20),

callback=self.parse_follow)

6 parse_follow方法编写

首先也要将获取的response转换为json格式，获取关注的用户，对每一个用户继续爬取，同时也要处理分页。可以看下面两个图：

重新编写后的parse_follow方法如下：

def parse_follow(self, response):

"""

解析关注的人列表方法

"""

# 格式化response

results = json.loads(response.text)

# 判断data是否存在，如果存在就继续调用parse_user解析用户详细信息

if 'data' in results.keys():

for result in results.get('data'):

yield scrapy.Request(self.user_detail.format(user=result.get('url_token'), include=self.user_include),

callback=self.parse_user)

# 判断paging是否存在，如果存在并且is_end参数为False，则继续爬取下一页，如果is_end为True，说明为最后一页

if 'paging' in results.keys() and results.get('paging').get('is_end') == False:

next_page = results.get('paging').get('next')

yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse_follow)

运行爬虫后的结果如下图：

可以看到一直在获取内容。

7 存入mongodb

7.1 item pipeline

存储使用MongoDB，我们需要修改Item Pipeline，参照官网示例修改的代码如下：

class ZhiHuspiderPipeline(object):

"""

知乎数据存入monogodb数据库类,参考官网示例

"""

collection_name = 'user'

def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):

"""

初始化参数

:param mongo_uri:mongo uri

:param mongo_db: db name

"""

self.mongo_uri = mongo_uri

self.mongo_db = mongo_db

@classmethod

def from_crawler(cls, crawler):

return cls(

mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),

mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items')

)

def open_spider(self, spider):

# 打开连接

self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)

# db_auth因为我的mongodb设置了认证，所以需要这两步，未设置可以注释

self.db_auth = self.client.admin

self.db_auth.authenticate("admin", "password")

self.db = self.client[self.mongo_db]

def close_spider(self, spider):

self.client.close()

def process_item(self, item, spider):

# 这里使用update方法

self.db[self.collection_name].update({'url_token': item['url_token']}, dict(item), True)

return item

这里要说一说update方法，update() 方法用于更新已存在的文档。语法格式如下：

db.collection.update(

, # update的查询条件，类似sql update查询内where后面的

, # update的对象和一些更新的操作符(如$,$inc...)等，也可以理解为sql update查询内set后面的

{

upsert: , # 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。

multi: , # 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新

writeConcern: # 可选，抛出异常的级别。

}

)

使用update方法，如果查询数据存在的话就更新，不存在的话就插入dict(item),这样就可以去重了。

7.2 settings配置

再次运行spider后结果如下：

也可以看到mongodb中数据，如下：

到此本篇完结。