今天用递归写了个抓取知乎所有用户信息的爬虫，源代码放在了github上，有兴趣的同学可以上去下载一下看看，这里介绍一下代码逻辑以及分页分析，首先看网页，这里本人随便选了一个大V作为入口，然后点开他的关注列表，如图
注意，本人爬虫的全称都是处于非登录状态的。这里的粉丝列表以及关注者列表都是后台ajax请求得到的数据（没有听过ajax的童鞋别慌，ajax请求跟普通浏览器的请求没有区别，它主要就是在我们 浏览网页时候偷偷给服务器发送的请求，就是为了节省流量以及减少请求数，不然每次看点新数据都全部刷新网页，服务器压力很大的，所以有了这玩意），然后我们找到粉丝列表以及关注者列表的URL，这个很简单，在chrome浏览器下面点击一下页数切换就可以找到，如图
找到关注者以及粉丝的URL就好办理，下面看一看这些数据，这里以粉丝的数据举例，如图，是一段json
这里找到了粉丝的数据，不过这里不是用户的详细信息，只有部分数据，不过他提供了一个token_url,我们就可以获取这个ID访问用户的详细信息了，我们看看每个用户的详细信息怎么提取。这里楼主发现，在观看粉丝或者关注列表的时候，网页是会自动触发该用户详细信息的请求，如图
这次获得的是用户详细信息查询的URL，这里看一看这个详细信息的URL，如图
上面介绍了网页的基础分析，下面说一下代码的思路，这次爬虫用到了递归，本次用的scrapy抓取以及mogodb数据库存储的。
首先本人是用了一个大V作为爬虫第一个网页，然后分三步，第一步是爬了该大V的详细信息然后存入数据库，第二步是爬取了该大V的粉丝，第三是爬取了该大V 的关注者（其实就是爬取粉丝或者关注者的token_url），完成之后，利用爬取的粉丝以及关注者的数据构造他们每个人详细信息的url，然后挖取详细 信息存入数据库。到这里递归第一步算是完成了，然后爬虫会从每一个粉丝和关注者入手，分别爬取他们的粉丝以及关注者的详细数据，不断递归
在代码里面还有加入了一些自动翻页的功能，有兴趣可以看看。下面是我们item里面定义要抓取的数据：
import scrapyclass ZhihuUserItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
answer_count = scrapy.Field()
#回答数量
articles_count = scrapy.Field()
#写过的文章数
follower_count = scrapy.Field()
#粉丝数量
following_count = scrapy.Field()
#关注了多少人
educations=scrapy.Field()
#教育背景
description = scrapy.Field()
#个人描述
locations = scrapy.Field()
#所在地
url_token =scrapy.Field()
#知乎给予的每个人用户主页唯一的ID
name=scrapy.Field()
#用户昵称
employments = scrapy.Field()
#工作信息
business=scrapy.Field()
#一些工作或者商业信息的合集
user_type =scrapy.Field()
#用户类型，可以是个人，也可以是团体等等
headline =scrapy.Field()
#个人主页的标签
voteup_count = scrapy.Field()
#获得的赞数
thanked_count=scrapy.Field()
#获得的感谢数
favorited_count = scrapy.Field()
#被收藏次数
avatar_url = scrapy.Field()
#头像URl代码一共不足80行，运行了一分钟就抓了知乎一千多个用户的信息，这里上张结果图
最近忙完别的事了，终于可以天天写爬虫了，不知道大家这篇有什么问题不，可以随便向我提
最后提一提，爬取一定要伪装好headers，里面有些东西服务器每次都会检查。
原文发布时间为：2017-04-09
本文作者：蜗牛仔
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