Python怎样爬取知乎电影话题回答和采集提及次数前50的电影

# Python怎样爬取知乎电影话题回答和采集提及次数前50的电影

在数据分析和内容运营领域，爬取特定平台的高质量UGC内容具有重要价值。本文将以知乎电影话题为例，详细介绍如何用Python实现回答爬取和电影提及统计，最终生成提及次数TOP50的电影榜单。

## 一、项目需求分析

我们需要完成两个核心目标：

1. 爬取知乎"电影"话题下的高赞回答
2. 从回答文本中提取电影名称并统计出现频次

技术难点包括：
- 知乎反爬机制应对
- 非结构化文本中的实体识别
- 电影别名归一化处理

## 二、技术方案设计

### 2.1 工具选型
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
import jieba.posseg as pseg
from collections import Counter
import pandas as pd
import time
import random

2.2 实现流程

1. 模拟登录获取Cookies
2. 话题页面回答抓取
3. 文本清洗与电影名称识别
4. 频次统计与结果可视化

三、具体实现步骤

3.1 知乎爬虫实现

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
    'Cookie': '您的实际Cookie'
}

def get_answers(topic_id, max_count=1000):
    base_url = f"https://www.zhihu.com/topic/{topic_id}/hot"
    answers = []
    
    for offset in range(0, max_count, 20):
        url = f"{base_url}?offset={offset}"
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers)
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            items = soup.select('.ContentItem')
            
            for item in items:
                content = item.select_one('.RichContent-inner').get_text()
                answers.append(content)
            
            time.sleep(random.uniform(1, 3))
            
        except Exception as e:
            print(f"Error: {e}")
            break
    
    return answers

3.2 电影名称识别

使用jieba分词进行实体识别：

def extract_movies(text):
    # 加载自定义电影词典
    jieba.load_userdict('movies_dict.txt')  
    
    words = pseg.cut(text)
    movies = []
    
    for word, flag in words:
        # 识别名词且长度大于1的词汇
        if flag == 'nz' and len(word) > 1:  
            movies.append(word)
    
    return movies

3.3 数据清洗与统计

def clean_movies(raw_list):
    # 常见别名映射表
    alias_map = {
        '肖申克的救赎': ['肖申克救赎', '刺激1995'],
        '霸王别姬': ['再见我的妾']
    }
    
    cleaned = []
    for name in raw_list:
        for std_name, aliases in alias_map.items():
            if name in aliases:
                name = std_name
                break
        cleaned.append(name)
    
    return cleaned

def get_top50(movies_list):
    counter = Counter(movies_list)
    return counter.most_common(50)

四、完整代码执行

if __name__ == "__main__":
    # 电影话题ID
    topic_id = "19550517"  
    
    # 1. 获取回答内容
    answers = get_answers(topic_id, max_count=500)
    
    # 2. 提取电影名称
    all_movies = []
    for ans in answers:
        all_movies.extend(extract_movies(ans))
    
    # 3. 数据清洗
    cleaned_movies = clean_movies(all_movies)
    
    # 4. 获取TOP50
    top50 = get_top50(cleaned_movies)
    
    # 5. 保存结果
    pd.DataFrame(top50, columns=['电影名称', '提及次数'])\
      .to_csv('zhihu_movie_top50.csv', index=False)

五、结果分析与优化

5.1 典型结果示例

5.2 常见问题解决

1. 反爬应对：

   • 使用代理IP池
   • 随机请求间隔
   • 模拟浏览器行为

2. 识别优化：

   • 构建电影专名词库
   • 添加正则过滤规则
   • 结合豆瓣API校验

3. 性能提升：

   • 采用多线程爬取
   • 使用Redis去重
   • 增量式爬取策略

六、应用扩展

本方案可扩展应用于： - 竞品分析：统计各品牌提及频次 - 热点追踪：监测话题演变趋势 - 用户画像：分析群体偏好特征

通过调整实体识别规则，同样适用于书籍、音乐等其他文化领域的内容分析。

注意事项：爬取行为应当遵守知乎robots.txt规定，控制请求频率，避免对服务器造成压力。建议用于个人学习研究，商业用途需获得平台授权。 “`

本文共计约1250字，完整实现了从数据采集到分析的全流程。实际应用中可根据需要调整爬取规模和识别精度，建议在虚拟环境中测试后再进行大规模采集。