Python爬虫-面向知乎的答案提取和图片下载

需求描述：爬取知乎的答案，爬取并下载一个问题下所有回答中的图片。

实现平台：开发工具PyCharm2017，语言版本Python3.6，Chrome谷歌浏览器。

基本原理：1.发送请求，获取网页HTML源码；解析HTML，获取数据；保存数据。2

模拟浏览器登录，获取并解析HTML，获取数据。利用Python中的库即可便捷实现。

功能实现1：知乎答案爬取

实现思路：

1. 首先实现安装好第三方模块requests和bs4并调用。

2. 其次设置Http请求头，利用requests访问网页获取到源代码，利用bs模块中的BeautifulSoup得到解析过后的html。

3. 随后，分别通过对照网页源代码中标签内容进行匹配，分别获取问题标题、问题内容、点赞数以及答案等内容。

4. 最后进行包括知乎答案等信息的打印。

分别对应上述思路进行代码编写。

1. 调用第三方模块。

#-*- coding: UTF-8 -*-

# 爬取知乎答案

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

2. 设置Http请求头：可以在Chrome谷歌浏览器的网页中的任意地方按下F12，打开chrome自带的调试工具，在调试工具中选择network标签，F5刷新网页后在左边找到该网页url，点击该url，选择Headers，就可以看到当前网页的Http头。复制到header={}中。

获取源代码并解析：利用requests和BeautifulSoup实现，并返回解析后的body。

#获取网页body里的内容

def get_content(url , data = None):

# 设置Http请求头，根据自己电脑查一下

header={

'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',

'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',

'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',

'Connection': 'keep-alive',

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.235'

}

req = requests.get(url, headers=header)

req.encoding = 'utf-8'

bs = BeautifulSoup(req.text, "html.parser") # 创建BeautifulSoup对象

body = bs.body #

return body

3. 标签内容进行class匹配：问题标题——QuestionHeader-title，问题内容——RichText ztext，点赞量——Button VoteButton VoteButton—up，问题回答——ContentItem-time。

#获取问题标题

def get_title(html_text):

data = html_text.find('h1', {'class':' QuestionHeader-title '}) #匹配标签

return data.string.encode('utf-8')

#获取问题内容

def get_question_content(html_text):

data = html_text.find('span', {'class': 'RichText ztext'})

print (data.string)

if data.string is None:

out = ''

for datastring in data.strings:

datastring = datastring.encode('utf-8')

out = out + datastring.encode('utf-8')

print ('内容：\n' + out)

else:

print ('内容：\n' + data.string.encode('utf-8'))

#获取点赞数

def get_answer_agree(body):

agree = body.find('button',{'class': 'Button VoteButton VoteButton--up'})

agree_html = BeautifulSoup(str(agree), "html.parser")

all_buttons = agree_html.find_all("button", {"class": "Button VoteButton VoteButton--up"})

one_button = all_buttons[0]

agree_number = one_button["aria-label"]

print(agree_number)

#获取答案

def get_response(html_text):

out1 = ''

response = html_text.find_all('div', {'class': 'ContentItem-time'})

for index in range(len(response)):

#获取标签

answerhref = response[index].find('a', {'target': '_blank'})

if not(answerhref['href'].startswith('javascript')):

url = 'http:' + answerhref['href']

body = get_content(url)

get_answer_agree(body)

answer = body.find('span', {'class': 'RichText ztext CopyrightRichText-richText css-hnrfcf'})

if answer.string is None:

out = ''

for datastring in answer.strings:

datastring = datastring.encode('utf-8')

out = out + '\n' + str(datastring,encoding = 'utf-8')

else:

print (answer.string.encode('utf-8'))

out1 = out1 + '\n' + out

return url + '\n' + out1

4. 结果输出打印：以一个网址为例，调用之前编写的函数，进行信息的获取和打印。

# 输入要爬取的网址

URL_target = 'https://www.zhihu.com/question/505503990/answer/2276487889'

html_text = get_content(URL_target)

title = get_title(html_text)

print ("标题：" + str(title,encoding = 'utf-8') + '\n')

data = get_response(html_text)

print (data)

功能实现2：知乎图片下载

实现思路：

1. 首先实现安装好chromedriver模拟人为登录浏览器，模拟登录网页，中途拿手机扫码登录。

2. 安装好模块selenium、time、urllib.request 、bs4 和html.parser并调用。

3. 利用chromedriver打开浏览器并登录知乎，利用bs模块中的BeautifulSoup得到解析过后的html。

4. 随后，找到照片并进行下载。

5. 保存所有图片。

思路是先模拟登录网页，(中途拿手机扫码登录)，然后逐步爬取所有回答。

1.下载对应Chrome版本的chromedriver。

通过chrome://version/查看版本，下载chromedriver后解压安装。详细可以参考这个说明。

selenium 安装与 chromedriver 安装 ：https://www.cnblogs.com/lfri/p/10542797.html

我的Chrome版本是：94.0.4606.71(正式版本)（64 位），对应文件夹应该放在

C:\Program Files\Google\Chrome\Application

2.分别对应上述思路进行代码编写，安装好模块并调用。

#　爬取知乎问题下的所有图片　

from selenium import webdriver

import time

import urllib.request

from bs4 import BeautifulSoup

import html.parser

3.自动化打开浏览器并扫码登录知乎，并解析网页 HTML 信息，查找所有的noscript标签。

def main():

# 确保文件夹中有chromedriver.exe，有的在C:\Program Files x86

chromedriver = 'C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe'

driver = webdriver.Chrome(chromedriver)

time.sleep(5)

driver.get("https://www.zhihu.com/question/287084175") # 打开想要爬取的知乎页面

time.sleep(5)

# 模拟用户操作

def execute_times(times):

for i in range(times):

driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")

time.sleep(3)

try:

driver.find_element_by_css_selector('button.QuestionMainAction').click()

print("page" + str(i))

time.sleep(1)

except:

break

# 执行次数

execute_times(5)

# 原网页的信息

result_raw = driver.page_source # 这是原网页 HTML 信息

result_soup = BeautifulSoup(result_raw, 'html.parser')# 然后将其解析

result_bf = result_soup.prettify() # 结构化原 HTML 文件

with open("D:/python安装包/PycharmProjects/zhihutupian/raw_result.txt", 'w',encoding="utf-8") as raw_result: # 存储路径里的文件夹需要事先创建。

raw_result.write(result_bf)

raw_result.close()

print("爬取回答页面成功!!!")

with open("D:/python安装包/PycharmProjects/zhihutupian/noscript_meta.txt", 'wb') as noscript_meta:

noscript_nodes = result_soup.find_all('noscript') # 找到所有<noscript>node

noscript_inner_all = ""

for noscript in noscript_nodes:

noscript_inner = noscript.get_text() # 获取<noscript>node内部内容

noscript_inner_all += noscript_inner + "\n"

noscript_all = html.parser.unescape(noscript_inner_all).encode('utf-8') # 将内部内容转码并存储

noscript_meta.write(noscript_all)

noscript_meta.close()

print("爬取noscript标签成功!!!")

4.查找所有图片并命名下载。

img_soup = BeautifulSoup(noscript_all, 'html.parser')

img_nodes = img_soup.find_all('img')

with open("D:/python安装包/PycharmProjects/zhihutupian/img_meta.txt", 'w') as img_meta:

count = 0

for img in img_nodes:

if img.get('src') is not None:

img_url = img.get('src')

line = str(count) + "\t" + img_url + "\n"

img_meta.write(line)

urllib.request.urlretrieve(img_url, "D:/python安装包/PycharmProjects/zhihutupian/" + str(count) + ".jpg") # 一个一个下载图片

count += 1

img_meta.close()

print("图片下载成功")

if __name__ == '__main__':

main()

5.最后进行包括知乎图片的保存。

最后,有相关爬虫需求欢迎通过公众号联系我们.

公众号: 320科技工作室