一、使用的技术栈：

• 爬虫：python27 requests json bs4 time
• 分析工具： ELK套件
• 开发工具：pycharm

二、数据成果

爬取了知乎部分的用户数据信息。

三、简单的可视化分析

1.性别分布

• 0 绿色代表的是男性 ^ . ^
• 1 代表的是女性
• -1 性别不确定

可见知乎的用户男性颇多。

2.粉丝最多的top30

粉丝最多的前三十名：依次是张佳玮、李开复、黄继新等等，去知乎上查这些人，也差不多这个排名，说明爬取的数据具有一定的说服力。

3.写文章最多的top30

四、爬虫架构

爬虫架构图如下：

说明：

• 选择一个活跃的用户（比如李开复）的url作为入口url.并将已爬取的url存在set中。
• 抓取内容，并解析该用户的关注的用户的列表url，添加这些url到另一个set中，并用已爬取的url作为过滤。
• 解析该用户的个人信息，并存取到本地磁盘。
• logstash取实时的获取本地磁盘的用户数据，并给elsticsearch
• kibana和elasticsearch配合，将数据转换成用户友好的可视化图形。

五.编码

爬取一个url:

def download(url):
    if url is None:
        return None
    try:
        response = requests.get(url, headers={
            \'User-Agent\': \'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36\',
            \'authorization\': \'your authorization \'
        })
        print (response.content)
        if (response.status_code == 200):
            return response.content
        return None
    except:
        return None

解析内容：

def parse(response):
    try:
        print (response)
        json_body = json.loads(response);
        json_data = json_body[\'data\']
        for item in json_data:
            if (not old_url_tokens.__contains__(item[\'url_token\'])):
                if(new_url_tokens.__len__()<2000):
                   new_url_tokens.add(item[\'url_token\'])
            if (not saved_users_set.__contains__(item[\'url_token\'])):
                jj=json.dumps(item)
                save(item[\'url_token\'],jj )
                saved_users_set.add(item[\'url_token\'])

        if (not json_body[\'paging\'][\'is_end\']):
            next_url = json_body[\'paging\'][\'next\']
            response2 = download(next_url)
            parse(response2)

    except:
        print (\'parse fail\')

存本地文件：

def save(url_token, strs):
    f = file("\\Users\\forezp\\Downloads\\zhihu\\user_"   url_token   ".txt", "w ")
    f.writelines(strs)
    f.close()

代码说明：

• 需要修改获取requests请求头的authorization。
• 需要修改你的文件存储路径。

源码下载：点击这里，记得star哦！

六.如何获取authorization

• 打开chorme，打开https://www.zhihu.com/，
• 登陆，首页随便找个用户，进入他的个人主页，F12(或鼠标右键，点检查)
• 点击关注，刷新页面，见图：

七、可改进的地方

• 可增加线程池，提高爬虫效率
• 存储url的时候我才用的set(),并且采用缓存策略，最多只存2000个url，防止内存不够，其实可以存在redis中。
• 存储爬取后的用户我说采取的是本地文件的方式，更好的方式应该是存在mongodb中。
• 对爬取的用户应该有一个信息的过滤，比如用户的粉丝数需要大与100或者参与话题数大于10等才存储。防止抓取了过多的僵尸用户。

八.关于ELK套件

关于elk的套件安装就不讨论了，具体见官网就行了。网站：https://www.elastic.co/

另外logstash的配置文件如下：

input {
  # For detail config for log4j as input,
  # See: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-log4j.html

    file {
        path => "/Users/forezp/Downloads/zhihu/*"
    }


}
filter {
  #Only matched data are send to output.
}
output {
  # For detail config for elasticsearch as output,
  # See: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-outputs-elasticsearch.html
 elasticsearch {
    action => "index"          #The operation on ES
    hosts  => "localhost:9200"   #ElasticSearch host, can be array.
    index  => "zhihu"         #The index to write data to.
  }
}

九、结语

从爬取的用户数据可分析的地方很多，比如地域、学历、年龄等等，我就不一一列举了。另外，我觉得爬虫是一件非常有意思的事情，在这个内容消费升级的年代，如何在广阔的互联网的数据海洋中挖掘有价值的数据，是一件值得思考和需不断践行的事情。最后，本文仅用作交流学习，一切数据归知乎所有。如果知乎告知我侵权，我会立刻删除本文。

本文转载自简书，原文作者为志朋，如有漏洞，欢迎指正，并最后致谢作者的辛苦付出。