【php爬虫】百万级别知乎用户数据爬取与分析

这次抓取了110万的用户数据,数据分析结果如下:

PHP爬虫 数据抓取 数据分析 爬虫抓取数据

开发前的准备

安装linux系统(Ubuntu14.04),在VMWare虚拟机下安装一个Ubuntu;

安装PHP5.6或以上版本;

安装curl、pcntl扩展。

使用PHP的curl扩展抓取页面数据

PHP的curl扩展是PHP支持的允许你与各种服务器使用各种类型的协议进行连接和通信的库。

本程序是抓取知乎的用户数据,要能访问用户个人页面,需要用户登录后的才能访问。当我们在浏览器的页面中点击一个用户头像链接进入用户个人中心页面的时候,之所以能够看到用户的信息,是因为在点击链接的时候,浏览器帮你将本地的cookie带上一齐提交到新的页面,所以你就能进入到用户的个人中心页面。因此实现访问个人页面之前需要先获得用户的cookie信息,然后在每次curl请求的时候带上cookie信息。在获取cookie信息方面,我是用了自己的cookie,在页面中可以看到自己的cookie信息:

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一个个地复制,以"__utma=?;__utmb=?;"这样的形式组成一个cookie字符串。接下来就可以使用该cookie字符串来发送请求。

初始的示例:

    $url = 'http://www.zhihu.com/people/mora-hu/about'; 
//
此处mora-hu代表用户ID $ch = curl_init($url);
//
初始化会话 curl_setopt($ch, CURLOPT_HEADER, 0);
curl_setopt(
$ch, CURLOPT_COOKIE, $this->config_arr['user_cookie']);
//
设置请求COOKIE curl_setopt($ch, CURLOPT_USERAGENT, $_SERVER['HTTP_USER_AGENT']);
curl_setopt(
$ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); //将curl_exec()获取的信息以文件流的形式返回,而不是直接输出。 curl_setopt($ch, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, 1);
$result = curl_exec($ch);
return
$result; //抓取的结果

运行上面的代码可以获得mora-hu用户的个人中心页面。利用该结果再使用正则表达式对页面进行处理,就能获取到姓名,性别等所需要抓取的信息。

图片防盗链

在对返回结果进行正则处理后输出个人信息的时候,发现在页面中输出用户头像时无法打开。经过查阅资料得知,是因为知乎对图片做了防盗链处理。解决方案就是请求图片的时候在请求头里伪造一个referer。

在使用正则表达式获取到图片的链接之后,再发一次请求,这时候带上图片请求的来源,说明该请求来自知乎网站的转发。具体例子如下:

function getImg($url, $u_id){    
if (file_exists('./images/' . $u_id . ".jpg"))
{
return "images/$u_id" . '.jpg'; } if (empty($url))
{
return '';
}
$context_options = array(
'http' => array(
'header' => "Referer:http://www.zhihu.com"//带上referer参数   )
  );
$context = stream_context_create($context_options);
$img = file_get_contents('http:' . $url, FALSE, $context);
file_put_contents('./images/' . $u_id . ".jpg", $img);
return "images/$u_id" . '.jpg';}

爬取更多用户

抓取了自己的个人信息后,就需要再访问用户的关注者和关注了的用户列表获取更多的用户信息。然后一层一层地访问。可以看到,在个人中心页面里,有两个链接如下:

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这里有两个链接,一个是关注了,另一个是关注者,以“关注了”的链接为例。用正则匹配去匹配到相应的链接,得到url之后用curl带上cookie再发一次请求。抓取到用户关注了的用于列表页之后,可以得到下面的页面:

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分析页面的html结构,因为只要得到用户的信息,所以只需要框住的这一块的div内容,用户名都在这里面。可以看到,用户关注了的页面的url是:

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不同的用户的这个url几乎是一样的,不同的地方就在于用户名那里。用正则匹配拿到用户名列表,一个一个地拼url,然后再逐个发请求(当然,一个一个是比较慢的,下面有解决方案,这个稍后会说到)。进入到新用户的页面之后,再重复上面的步骤,就这样不断循环,直到达到你所要的数据量。