一、爬取目标

前些天我分享过一篇微博的爬虫：https://blog.csdn.net/solo_msk/article/details/132776303

但是知乎平台和微博平台的不同之处在于，微博平台的数据用于分析社会舆论热点事件是极好的，毕竟是个偏娱乐化的社交平台。但知乎平台的评论更加客观、讨论内容更加有深度，更加有专业性，基于此想法，我开发出了这个知乎评论的爬虫。

二、展示爬取结果

我在知乎上搜索了5个关于”考研“的知乎回答，爬取了回答下方的评论数据，共计2300+条数据。

https://www.zhihu.com/question/291278869/answer/930193847
https://www.zhihu.com/question/291278869/answer/802226501
https://www.zhihu.com/question/291278869/answer/857896805
https://www.zhihu.com/question/291278869/answer/910489150
https://www.zhihu.com/question/291278869/answer/935352960

爬取字段，含：
回答url、页码、评论作者、作者性别、作者主页、作者头像、评论时间、评论内容、评论级别、点赞数、IP属地。

部分数据截图：
爬取结果

三、爬虫代码讲解

3.1 分析知乎页面

任意打开一个知乎回答，点开评论界面：

同时打开chrome浏览器的开发者模式，评论往下翻页，就会找到目标链接：

作为爬虫开发者，看到这种0-19的json数据，一定要敏感，这大概率就是评论数据了。猜测一下，每页有20条评论，逐级打开json数据：

基于此数据结构，开发爬虫代码。

3.2 爬虫代码

首先，导入用到的库：

import requests
import time
import pandas as pd
import os

从上面的截图可以看到，评论时间created_time是个10位时间戳，因此，定义一个转换时间的函数：

def trans_date(v_timestamp):
	"""10位时间戳转换为时间字符串"""
	timeArray = time.localtime(v_timestamp)
	otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray)
	return otherStyleTime

作者的性别gender是0、1，所以也定义一个转换函数：

def tran_gender(gender_tag):
	"""转换性别"""
	if gender_tag == 1:
		return '男'
	elif gender_tag == 0:
		return '女'
	else:  # -1
		return '未知'

准备工作做好了，下面开始写爬虫。
请求地址url，从哪里得到呢？
打开Headers，找到Request URL，直接复制下来，然后替换：

先提取出一共多少评论，用于计算后面的翻页次数：

url0 = 'https://www.zhihu.com/api/v4/answers/{}/root_comments?order=normal&limit=20&offset=0&status=open'.format(answer_id)
r0 = requests.get(url0, headers=headers)  # 发送请求
total = r0.json()['common_counts']  # 一共多少条评论
print('一共{}条评论'.format(total))

计算翻页次数，直接用评论总数除以20就好了：

# 判断一共多少页（每页20条评论）
max_page = int(total / 20)
print('max_page:', max_page)

下面，再次发送请求，获取评论数据：

url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/answers/{}/root_comments?order=normal&limit=20&offset={}&status=open'.format(answer_id,str(offset))
r = requests.get(url, headers=headers)
print('正在爬取第{}页'.format(i + 1))
j_data = r.json()
comments = j_data['data']

现在，所有数据都在comments里面了，开始for循环遍历处理：
字段过多，这里以评论作者、评论性别为例，其他字段同理：

for c in comments:  # 一级评论
	# 评论作者
	author = c['author']['member']['name']
	authors.append(author)
	print('作者：', author)
	# 作者性别
	gender_tag = c['author']['member']['gender']
	genders.append(tran_gender(gender_tag))

其他字段不再赘述。
需要注意的是，知乎评论分为一级评论和二级评论（二级评论就是一级评论的回复评论），所以，为了同时爬取到二级评论，开发以下逻辑：（同样以评论作者、评论性别为例，其他字段同理）

if c['child_comments']:  # 如果二级评论存在
	for child in c['child_comments']:  # 二级评论
		# 评论作者
		print('子评论作者：', child['author']['member']['name'])
		authors.append(child['author']['member']['name'])
		# 作者性别
		genders.append(tran_gender(child['author']['member']['gender']))

待所有字段处理好之后，把所有字段的列表数据拼装到DataFrame，to_csv保存到csv文件里，完毕！

df = pd.DataFrame(
	{
		'回答url': answer_urls,
		'页码': [i + 1] * len(answer_urls),
		'评论作者': authors,
		'作者性别': genders,
		'作者主页': author_homepages,
		'作者头像': author_pics,
		'评论时间': create_times,
		'评论内容': contents,
		'评论级别': child_tag,
		'点赞数': vote_counts,
		'IP属地': ip_list,
	}
)
# 保存到csv文件
df.to_csv(v_result_file, mode='a+', index=False, header=header, encoding='utf_8_sig')

完整代码中还涉及到避免数据重复、字段值拼接、判断翻页终止等细节逻辑，详细了解请见文末。