python如何爬取知乎并做数据分析

python如何爬取知乎并做数据分析，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

最近用 python 爬虫抓取了知乎用户个人资料（公开信息），去重之后有300+万条记录，为了得到这些数据，还不小心跑崩了一台服务器…… 当然主要是配置太低。

手头有了数据也不能闲着，于是就有了这篇分析报告，这篇报告做了一些浅显的数据分析，主要目的是练练手，大家看个热闹，高手勿笑。

数据量：3,289,329 人。

数据采集工具：分布式 python 爬虫

分析工具：ElasticSearch + Kibana

分析角度包括：地理位置、男女比例、各类排名、所在高校、活跃程度等。

注意：

以下所有分析结果都基于我抓取到的这300万用户的个人信息，非权威分析，仅供参考。

数据抓取时间为2017年7月份，用户数据会随着时间推移而变化，所以该报告具有一定时效性。

知乎的用户个人资料很大程度上是不完整的，因为用户有权只填写部分信息，所以后面分析的时候会筛掉对应指标为空的用户。

下面让我们看看知乎用户分布中有哪些有趣的现象。

知乎的男女比例？

首先来看看知乎用户的男女比例，以当前样本数据统计的结果接近 1:1，其中男生略多一些。（其实还有很大一部分性别不明的用户，被我略掉了 

蓝色为男生，红色为女生。具体数据为：

男生：1,202,234 人，占 51.55%。

女生：1,129,874 人，占 48.45%。

知乎用户都是哪里人？

再来看看全国（全球？）都有哪些地方的人在玩知乎：

由上图可以看到，知乎用户中一线城市用户占较大的比重，北上广深皆在词云的中心位置（文字越大，比重越大）。我们再来看看具体的排名（前十名）：

知乎用户居住地前十名依次是：北京、上海、杭州、成都、南京、武汉、广州、深圳、西安、重庆。

你可能发现了Y坐标里每座城市的用户数并不多，这是因为有大概260万的知乎没有填写“居住地”这一栏~ 以下分析也有可能出现用户没有填写某一栏信息的情况，我会把这些用户忽略掉，以保证展示图表的准确性。

知乎的职业分布？

以下显示知乎主流职业，同样根据知乎用户个人信息里填写的职业为准：

由上图可以看到，知乎用户中学生用户占据多数，其它的比如产品经理、程序员、运营、HR数量也不少。我们看一下具体的排名（前十名）：

由上图可以看到，知乎用户中“学生”的比重独占鳌头，我们把“学生”去掉，来看看正经些的知乎职业排名：

去除学生后，知乎主流职业比重从大到小依次是（前十名）：产品经理、自由职业、程序员、工程师、设计师、腾讯、教师、人力资源（HR）、运营、律师。可以看到，除了一些互联网公司的常见职位外，教师和律师用户在知乎中也占据不小的比重。

下面我们结合 性别 和 居住地 来分析一下知乎的主流职业。

知乎主流职业的性别分布：

上面这张饼图的内圈表示各主流职业在前十名中所占的比重，外圈表示该职业从业者中的男女比例，蓝色为男性，红色为女性。我们再用一张直方图来表示：

同样蓝色代表男性，红色代表女性，从左到右的职业在知乎中的数量依次下降。可以看到，知乎大部分主流职业中主要为男性占主导。前 10 名的主流职业中有 8 个职业的男性从业者比女性多，其中以 程序员 的男女比例差距更为悬殊（-_-|||），以 设计师 男女比例差距最小，看来设计师从业人员男女比例较为均衡。其它的，比如产品经理、自由职业者、律师中，均为男性从业者多于女性。而前 10 名剩下的 2 个职业——教师、人力资源（HR）——女性从业者要多于男性，其中以 人力资源（HR） 男女比例差距更为悬殊，教师的男女比例虽不那么夸张，但女性也远远多于男性（也许是因为男性教师不怎么上知乎？）。

看完了知乎各职业的性别分布，我们再用一张热力图来观察知乎主流职业（前五名）在各个地区的分布情况，颜色越深，代表该职业在该地区的人数越多：

这里我为了展示方便，去掉了产品经理，你只需要知道产品经理在各地人数都是最多的…… 不明白知乎上怎么这么多产品经理，可能是为了方便宣传他们的产品？

从上图可以看出，知乎各主流职业大部分集中在北京和上海两地，更准确地说，大部分都集中在北京，但是人力资源（HR）是个例外，他们更多集中在上海。我们再来看看其他职业，程序员分布最多的城市依次是：北京、上海、广州、杭州、厦门。北京占得比重较大，简直绿的发黑，看来北京是程序员的天堂？其中深圳没有上榜，让我很奇怪。设计师分布最多的城市依次是：北京、上海、杭州、深圳、武汉。设计师的地区分布比较平均，各个城市都有一定数量。

知乎的高校用户

知乎中学生用户占很大的比重，我们来看看他们都来自哪些学校！词云中字体越大，表示所占比重越大。

我们再列出详细的比重排名：

以上展示的结果不一定准确，可能有很大一部分学生用户没有填写自己的学校。仅从上图可以看出，知乎活跃高校用户从大到小依次是：浙江大学、武汉大学、华中科技大学、中山大学、北京大学、上海交通大学、复旦大学、南京大学、四川大学、清华大学。

既然分析到学校了，我们顺便看看各高校的男女比例，嘿嘿。

发现一个有意思的现象，各高校大部分都是男生在玩知乎……

再看一下哪些高校在知乎获得的赞数最多：

第一是同济大学，土木工程，恩，这是哪位大佬撑起来的；第二是华南理工大学，软件工程，这个我知道，轮子哥是皇家理工的嘛；第三，重庆第一工程尸培训基地，恩？？？这是什么鬼（黑人问号）；继续往后看，恩……？？家里蹲大学？？！！还有一个兰州大学，牛肉面工艺专业？？？WHAT？？！！

知乎大佬都这么调皮吗……

这个图似乎不太准，大家忽略就好……

我们再来看看各地区有哪些高校是知乎重度用户，颜色越深代表该学校的知乎用户越多：

北京玩知乎最多的高校依次是：北京大学、北京邮电大学、中国传媒大学、中国人民大学、清华大学。

上海玩知乎最多的高校依次是：上海交通大学、复旦大学、同济大学、上海大学、上海财经大学。

杭州玩知乎最多的高校依次是：浙江大学、浙江工业大学、杭州电子科技大学、浙江大学,计算机科学、浙江大学,软件工程。浙江大学是重度用户啊……

成都玩知乎最多的高校依次是：电子科技大学、四川大学、西南交通大学、电子科技大学,软件工程、四川师范大学。

广州玩知乎最多的高校依次是：中山大学（SYSU）、华南理工大学（SCUT）、华南农业大学(SCAU)、广东外语外贸大学、广东工业大学。

我们再来看一下知乎各高校用户的活跃程度，按每个学校用户回答问题的总数排名：

排名依次是：武汉大学、浙江大学、中山大学、华南理工大学、北京大学、华中科技大学、复旦大学、上海交通大学、西北农林科技大学。

好了，高校分析告一段落，我们再来看看知乎用户的各类排名。

知乎赞数最多的100位大V

下图中词云的字越大，表示收到的赞数越多：

我们再来一张直方图，配合着看：

张佳玮大大无可争议的获得第一名，360+万赞，恐怖。其次是马前卒、唐缺、vczh、肥肥猫、朱炫、Seasee Youl、ze ran、鬼木知、豆子。知乎获赞总数前五名有两位都是作家（张佳玮和唐缺），看来作家在知乎回答问题获赞方面还是很吃香，果然表达能力是观点获得认可的一个重要支撑 。

知乎关注者最多的100位大V

下图词云的字越大，表示关注者越多，看看有没有你熟悉的大V 呢？：

同样我们配合着一张直方图来看：

知乎关注人数最多的前10位大V依次是：张佳玮、李开复、黄继新、周源、张亮、张小北、李淼、朱炫、葛巾、田吉顺。这些是知乎真正的大V，关注者数量极多。关注者最多的张佳玮有137万粉丝（抓取时），他的粉丝还在不断上涨，到现在已经有138万粉丝。关注者最少田吉顺也有57万粉丝，轮子哥（vczh）稍微少一些，排在第11位。

知乎回答问题最多的100位大V

这些大V在知乎很活跃…… 下图词云文字越大，表示回答问题数量越多。

具体的排名为：

知乎回答问题数最多的10位大V从大到小依次为：vczh、李东、赵钢、另一只袜子、四海之内、M3小蘑菇、kun yu、白猫转转风、yskin、肛里拉出个电锯。微软的工作貌似很闲，看轮子哥（vczh）整天刷知乎……

我们再来加上这几位用户在知乎的获得的赞数，看看“回答问题的数量”和“获得的赞数”之间有没有什么联系：

由上图我们可以粗略的得出结论，回答问题的数量和获得赞数的关系没有很大。上图中只有 kun yu 和 vczh 回答问题的数量和获赞数基本持平，榜单前十名的其它用户获得赞数虽然也不少，但和他们回答问题数量的排名比起来，还不在一个量级上。这从侧面也说明了一个问题，回答问题的质量更加重要，某些高质量的会更容易吸引用户点赞。

知乎参加live最多的100位大V

我们再来看一个有意思的统计，知乎参加 live 最多的100位用户，以及他们最多参加过多少场 live。（live 是知乎推出的一种类似于直播的问答形式，大V开一场 live，分享他所在领域的知识，用户买门票参与 live，是一种知识变现的方式）

再来看看他们最多参加过多少场 live：

最多的那个大V竟然参加过 1600+ 场 live，真的很有精力和金钱，哈哈。

看完上述内容，你们掌握python如何爬取知乎并做数据分析的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！