Python知乎回答爬虫，轻松实现数据自动化获取

　　如果你需要获取大量的高质量数据，那么知乎回答是一个不错的选择。但是，手动复制粘贴显然不是一个明智的选择。那么，我们可以通过编写爬虫来实现自动化获取数据的目标。

　　下面将介绍如何使用Python编写知乎回答爬虫，并且通过优采云进行SEO优化。

　　1.确定目标

　　在编写任何爬虫之前，我们需要确定自己需要爬取哪些数据。对于知乎回答来说，这些数据包括：问题标题、问题描述、回答内容、回答点赞数、回答评论数等等。我们需要将这些信息保存到一个文件中，以便后续处理和分析。

　　2.准备工作

　　

　　在编写代码之前，我们需要确保已经安装了Python，并且安装了必要的库。

　　python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd

　　3.获取页面信息

　　为了获取页面信息，我们可以使用requests库向网站发送GET请求，并使用BeautifulSoup库解析HTML代码。

　　

　　python

url ='https://www.zhihu.com/question/59699726/answer/337432709'

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')

　　4.解析页面信息

　　在获取页面信息之后，我们需要解析页面并提取相关信息。对于每个回答来说，我们需要提取回答内容、点赞数和评论数。

　　python

answer_content = soup.find('div',{'class':'RichContent-inner'}).get_text().strip()

vote_count = soup.find('button',{'class':'VoteButton--up'}).find('span',{'class':'Button--count'}).get_text().strip()

comment_count = soup.find('button',{'class':'Button--plain'}).get_text().strip()

　　

　　5.保存数据

　　为了方便后续处理和分析，我们可以将提取出来的数据保存到一个文件中。

　　python

data ={'content': answer_content,'votes': vote_count,'comments': comment_count}

df = pd.DataFrame(data, index=[0])

df.to_csv('zhihu_answers.csv', mode='a', header=False)

　　6.自动化运行

　　为了避免手动运行程序，我们可以使用Python内置的定时器模块，每隔一段时间运行一次程序。同时，为了更好地管理程序输出，我们可以使用优采云进行SEO优化。

　　以上就是如何使用Python编写知乎回答爬虫的全部内容。希望本文能够帮助你快速获取海量高质量数据。