5分钟学会用Python爬取知乎热榜：从零开始的实战指南

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发布于 2025-09-26 15:33:52

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在信息爆炸的时代，知乎热榜作为知识社区的“风向标”，实时反映着用户最关注的热点话题。无论是数据分析、内容创作还是市场调研，掌握爬取知乎热榜的技能都能让你事半功倍。本文将以“小白友好”的方式，通过Python代码分步骤实现知乎热榜的爬取，同时规避常见风险，确保高效稳定运行。

一、环境准备：工具与依赖安装

1. 开发环境选择 推荐使用Python 3.8+版本，因其对异步请求和现代库的支持更完善。建议通过Anaconda管理环境，避免依赖冲突。

2. 核心库安装 通过pip安装以下库：

pip install requests beautifulsoup4 fake-useragent lxml

requests：发送HTTP请求的核心库。
BeautifulSoup：解析HTML的利器。
fake-useragent：随机生成User-Agent，模拟浏览器行为。
lxml：加速HTML解析（可选，但推荐）。

3. 代理IP池（可选但关键） 知乎对频繁请求有反爬机制，建议提前准备代理IP池。可通过免费代理网站（如西刺代理）或付费服务（如站大爷）获取。

二、代码实现：分步骤解析

1. 模拟浏览器请求

知乎会检测User-Agent，需设置随机请求头：

from fake_useragent import UserAgent
import requests

ua = UserAgent()
headers = {
    'User-Agent': ua.random,
    'Referer': 'https://www.zhihu.com',
}

2. 获取热榜页面

知乎热榜URL为https://www.zhihu.com/hot，直接发送GET请求：

url = 'https://www.zhihu.com/hot'
try:
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求失败: {e}")
    exit()

3. 解析HTML内容

使用BeautifulSoup提取热榜标题、链接和热度：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
hot_list = soup.select('.HotList-item')  # 热榜项的CSS选择器

results = []
for item in hot_list[:10]:  # 取前10条
    title = item.select_one('.HotList-itemTitle').text.strip()
    link = 'https://www.zhihu.com' + item.select_one('a')['href']
    hot_value = item.select_one('.HotList-itemMetrics').text.strip()
    results.append({'title': title, 'link': link, 'hot_value': hot_value})

4. 数据存储与输出

将结果保存为CSV文件，便于后续分析：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
hot_list = soup.select('.HotList-item')  # 热榜项的CSS选择器

results = []
for item in hot_list[:10]:  # 取前10条
    title = item.select_one('.HotList-itemTitle').text.strip()
    link = 'https://www.zhihu.com' + item.select_one('a')['href']
    hot_value = item.select_one('.HotList-itemMetrics').text.strip()
    results.append({'title': title, 'link': link, 'hot_value': hot_value})

三、完整代码与运行

整合后的完整代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from fake_useragent import UserAgent
import csv

def fetch_zhihu_hot():
    ua = UserAgent()
    headers = {
        'User-Agent': ua.random,
        'Referer': 'https://www.zhihu.com',
    }
    url = 'https://www.zhihu.com/hot'
    
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
        response.raise_for_status()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求失败: {e}")
        return
    
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    hot_list = soup.select('.HotList-item')
    
    results = []
    for item in hot_list[:10]:
        title = item.select_one('.HotList-itemTitle').text.strip()
        link = 'https://www.zhihu.com' + item.select_one('a')['href']
        hot_value = item.select_one('.HotList-itemMetrics').text.strip()
        results.append({'title': title, 'link': link, 'hot_value': hot_value})
    
    with open('zhihu_hot.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title', 'link', 'hot_value'])
        writer.writeheader()
        writer.writerows(results)
    print("数据已保存至zhihu_hot.csv")

if __name__ == '__main__':
    fetch_zhihu_hot()

运行步骤：

将代码保存为zhihu_hot.py。
在终端执行python zhihu_hot.py。
检查当前目录下的zhihu_hot.csv文件。

四、反爬策略与优化

1. 请求频率控制 知乎对高频请求会触发验证码或封IP，建议：

每次请求间隔3-5秒（time.sleep(3)）。
使用代理IP轮换（需配合requests.Session）。

2. 代理IP管理 示例：从代理池中随机选择IP：

import random

proxies = [
    {'http': 'http://123.123.123.123:8080'},
    {'http': 'http://124.124.124.124:8080'},
]

proxy = random.choice(proxies)
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=10)

3. 动态内容处理（高级）

若知乎改用JavaScript加载数据，需使用selenium或playwright模拟浏览器行为：

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.zhihu.com/hot')
html = driver.page_source
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
# 后续解析逻辑同上

五、常见问题Q&A

Q1：被网站封IP怎么办？ A：立即启用备用代理池，建议使用住宅代理（如站大爷IP代理），配合每请求更换IP策略。若为短期封禁，可暂停请求1-2小时后重试。

Q2：为什么获取的数据为空？ A：可能原因：

知乎页面结构更新，需调整CSS选择器（如.HotList-item）。
请求被拦截，尝试更换User-Agent或代理IP。
未正确处理异步加载内容，需改用selenium。

Q3：如何爬取更多数据（如前50条）？ A：修改代码中的切片范围：

hot_list = soup.select('.HotList-item')[:50] # 取前50条

Q4：是否需要登录知乎账号？ A：热榜页面无需登录即可访问，但若需爬取用户个人数据（如回答），需模拟登录（涉及Cookie管理，复杂度较高）。

Q5：如何避免法律风险？ A：

严格遵守知乎的robots.txt协议（可通过https://www.zhihu.com/robots.txt查看）。
仅用于个人学习或研究，禁止商业用途。
控制请求频率，避免对服务器造成压力。

六、总结与扩展

通过本文，你已掌握用Python爬取知乎热榜的核心技能。关键点包括：模拟浏览器请求、解析HTML结构、处理反爬机制。未来可进一步探索：

结合pandas进行数据分析。
定时任务（如APScheduler）实现自动更新。
部署到云服务器（如阿里云ECS）实现24小时监控。

爬虫的本质是“模拟人类操作”，保持对目标网站的尊重与合规，才能走得更远。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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