默然，Python中文社区专栏作者。
博客：https://www.zhihu.com/people/moranzcw
GitHub：https://github.com/moranzcw最近用Python编写了一个获取知乎用户主页信息的多线程爬虫。
首先晒一下成果:
爬虫运行一天，大约获取了2.5GB的纯文本数据，约72万知乎用户主页的信息。稍后可能会尝试用Python做一些数据分析和可视化。
程序文件结构
程序文件结构如下：
spider文件夹：爬虫程序文件
proxy.py: 包含getproxy()函数，用于获取代理服务器的IP地址和端口，调用一次返回一个代理IP。
crawl.py: 包含Crawl类，实现用户页面的获取和用户json信息的提取。
datafile.py:包含DataFile类，实现数据文件的管理和存取。
run.py: 程序执行的主要流程，实现了多线程爬虫，其中一个Master线程管理已爬取列表和生成待爬取任务，并响应Worker线程返回的信息；若干Worker线程，数量可设置，用于爬取用户信息并存入数据文件中，同时向Master线程返回一个状态信息。
datafile文件夹：存储数据文件
程序流程
程序流程如下：
这个爬虫的策略是，选择一个用户作为起始点，获取他的关注列表，加入到任务队列中，作为之后将要爬取的用户，继续获取这些用户的关注列表，去重再加入任务队列，如此循环。把知乎的用户关系看作一个图的话，这个策略类似于广度优先搜索。
至于为什么使用关注列表而不是被关注列表，因为通常每个用户关注的用户都是有效用户，而被关注列表中往往存在三零用户，脚本注册的伪用户等，这类用户通常不被其他用户关注。所以这种策略能高效地筛选出知乎的有效用户。
代理
知乎拥有一定的反爬虫机制。在此案例中，知乎的用户页面不需要登录就能查看，所以需要解决的问题就是IP封锁。笔者简单测试，对于一个IP，每秒一次请求，大约5分钟后就会要求输入验证码，可以说非常严格，所以使用IP代理服务来解决IP封锁的问题。
一般来说，我们有两种解决方案，一种是自己搜集免费代理，建立一个IP代理池，第二种是直接使用付费代理服务。无论哪种，我们的获取代理IP并爬取目标网站的流程大致是这样：
通过IP代理服务请求一个IP，再使用这个IP代理服务器转发请求，获取页面。
笔者使用的IP代理服务略有区别，是一种IP代理隧道，流程大致是这样的：
对于爬虫来说，就省略了一个获取IP的步骤，只需要直接将请求发送到指定的IP代理服务就可以了。
如果需要使用使用上一种通用的IP代理模式，那么只需要再proxy.py中重写getproxies函数就可以了。
用户信息获取
通常一个请求/响应不能加载一个完整页面，所以需要一组请求/响应来完成html文本，JavaScript代码，图片/音频等资源文件的加载。不过这个爬虫案例中，我们在第一次请求/响应中获取的html文档就包含我们需要的所有信息。
以用户vczh为例，其主页为https://www.zhihu.com/people/excited-vczh ，这个页面下还有anwsers，asks，posts等标签页，我们直接访问following（关注列表）标签页，即https://www.zhihu.com/people/excited-vczh/following ， 这样一次请求/响应即可同时获得用户信息和用户关注列表。
打开chrome调试工具，查看第一次请求/响应的详细内容：
得到html文本后，在html接近末尾的一个div标签中，有一个data-state属性，它用json存储了信息，我们需要的用户信息和用户关注列表都在其中：
数据存储
数据采用csv文件存储，对于pandas等数据分析工具，csv格式非常方便。
由于程序使用了多线程，所以程序在存取数据时保证了线程安全。
运行爬虫一段时间后，将会在项目目录下的datafile文件夹中找到存储数据的csv文件。
每个csv文件100MB，以方便数据分析，同时降低文件意外损坏带来的损失。
数据格式为典型的表格：
第一行为表头，表格一共三列：
第一列为用户的url token，即用户主页url中的id，如用户vczh的主页链接：https://www.zhihu.com/people/excited-vczh，那么vczh的token就是excited-vczh，这个token具有唯一性。
第二列为对应用户的数据，数据是json格式的，因为知乎在页面中是以json来传送用户信息的，所以就直接存储了这个json，Python内置json读写函数，非常方便数据分析。
以下是整理格式后，用户vczh的数据:
可以看到，用户vczh的大部分基本信息都被包含了。
3、第三列保存每个用户的关注用户列表，每个用户只保存20个，此列不用作为数据，只作为爬虫中断后恢复现场和任务队列地用处。分析数据时可以忽略。
并发
程序使用多线程来解决网络IO阻塞导致CPU空闲的问题。
由于Python原生解释器的GIL锁，Python的多线程只是在一个CPU上切换运行，而不是在多个CPU上并行运行，所以使用场景有一些限制。换句话说，对于一颗四核心的CPU，一个Python程序实例最高只有25%的占用率。
不过对于此爬虫案例，GIL锁并不是瓶颈，笔者测试，此程序在使用某个付费代理服务时，在200线程的情况下，能保持100请求/s的并发，CPU占用率约在17%-22%（笔记本四核i7），带宽占用不足1MB/s。
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