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知乎问题爬虫数据集（十万条，已进行初步清理）

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简介：
本数据集包含超过十万条知乎问题记录，并已完成初步清理工作，便于研究和分析使用。适合开展各类基于文本的数据挖掘与机器学习项目。 手动爬取的知乎问题数据共十万条，已做过简单清洗。数据集格式如下：id | 标题 | 回答数 | 关注数 | 浏览数 | 标签【仅供学习使用，请勿商用】。

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  • 知乎问题爬虫数据集（十万条，已进行初步清理）
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    本数据集包含超过十万条知乎问题记录，并已完成初步清理工作，便于研究和分析使用。适合开展各类基于文本的数据挖掘与机器学习项目。 手动爬取的知乎问题数据共十万条，已做过简单清洗。数据集格式如下：id | 标题 | 回答数 | 关注数 | 浏览数 | 标签【仅供学习使用，请勿商用】。
     
  • 知乎问题爬虫代码示例（完整版）
    优质
    本项目提供了一个完整的Python程序示例，用于从知乎网站抓取问题数据。该代码适用于学习网络爬虫技术，并能帮助开发者快速入门和理解如何与大型问答社区互动获取信息。 这是一款根据知乎问题编号爬取问题答案的爬虫。
     
  • 知乎话题爬虫：获取知乎所有话题的相关问答内容
    优质
    本项目旨在开发一款知乎话题爬虫工具，用于高效地收集和整理知乎平台上各类话题下的相关问答内容。 Zhihu是一个知乎话题内容的爬虫工具，能够抓取知乎所有相关的话题问答数据。该爬虫采用Scrapy框架编写，并使用MongoDB进行存储。鉴于知乎话题下的问答信息量庞大（达到亿级），本项目仅针对“阅读”话题及其子话题中的精华问题与回答的信息进行了采集。 运行环境为Windows 10专业版，Python版本为3.5，使用的Scrapy版本是1.5.0，MongoDB的版本则是3.4.7。该项目依赖于Requests、Pymongo和Faker（用于随机切换User-Agent）等第三方库的支持。 知乎话题广场包含有共计33个父话题，每个父话题下拥有不同的子话题数量；而每一个子话题又关联着众多精华问题，这些问题之下还会有不同数目的回答。若要全面地爬取所有问答数据，则由于其庞大的信息量和长时间的耗时需求，并不现实。 因此，在本项目中选择了“阅读”这一特定的话题来进行数据采集工作。知乎上的子话题、精华问答等内容均通过动态加载的方式呈现，经过对相关动态加载链接的研究分析后完成了抓取任务。
     
  • Python爬虫项目：知乎数据抓取.zip
    优质
    本项目为使用Python编写的爬虫程序，专注于从知乎网站抓取各类公开数据。通过解析HTML文档和运用相关库函数实现高效的数据采集与处理。 Python爬虫项目之爬取知乎数据
     
  • 知乎的爬虫代码
    优质
    本项目旨在提供一个简单的Python爬虫示例，用于抓取知乎网站上的公开数据。它采用Selenium和BeautifulSoup库实现，并严格遵守用户协议与法律法规。适合初学者学习网页抓取技术。 使用scrapy结合selenium和PhantomJS进行模拟登录以爬取知乎话题的评论，并生成关键词词云展示。
     
  • Python知乎爬虫的代码
    优质
    本项目提供了一段使用Python语言编写的爬虫程序，用于从知乎网站抓取数据。通过解析HTML文档，可以轻松获取用户信息、问题和回答等内容。 利用Python网络数据采集技术的爬虫代码示例可以为初学者提供参考。
     
  • 银行问答数据集（4万条）.rar
    优质
    本资源为《银行问答数据集》，包含四万余条问题及答案对，涵盖银行业务常见咨询与解答，适用于智能客服系统训练。 自然语言处理数据集包含近四万条银行问答数据，适用于问答系统的智能实验。
     
  • 十万条微博的数据集.rar
    优质
    该数据集包含来自新浪微博的十万条评论或话题讨论内容，旨在为社交媒体研究、自然语言处理及用户行为分析等提供丰富的语料资源。 我们收集了103个微博用户的原创微博数据，截止日期为2019年8月。每个用户的数据以CSV文件的形式存储，并且根据性别（48位女性和55位男性）分别存放于不同的文件夹中。每条记录包含以下信息：id、微博正文、原始图片URL、原始视频URL、发布日期、发布工具、点赞数、评论数、转发数、话题以及@用户。整个数据集包括超过十多万条微博，可以用于性别分类等自然语言处理任务的数据分析和研究工作。
     
  • Python爬虫实践——知乎爬虫与断点续爬测试.zip
    优质
    本资源为《Python爬虫实践——知乎爬虫与断点续爬测试》压缩包，内含利用Python编写抓取知乎信息及实现断点续爬的技术教程和代码示例。适合学习网络数据采集的开发者参考使用。 在Python编程领域，爬虫是一项重要的技能，尤其对于数据挖掘和数据分析来说至关重要。在这个名为“python爬虫-爬虫项目实战之知乎爬虫+断点续爬尝试”的压缩包中，包含了一个具体的实战项目，旨在教授如何利用Python编写爬虫来抓取和处理知乎网站上的数据，并实现断点续爬功能。 首先我们要理解Python爬虫的基本原理。Python 爬虫是通过模拟浏览器发送HTTP请求到服务器，获取响应的HTML或JSON等格式的数据，然后解析这些数据提取我们需要的信息。在 Python 中，常用的库如 `requests` 用于发送 HTTP 请求，而 `BeautifulSoup` 或 `lxml` 则用来解析 HTML 文档。 本项目中我们将使用 `requests` 库来实现对知乎网站的访问。需要构造一个 URL 指向知乎页面，并通过调用 `requests.get()` 方法发送 GET 请求。为防止因频繁请求而导致 IP 被封，我们可以设置请求头以模拟浏览器行为，并利用 `time.sleep()` 控制请求间隔。 解析 HTML 是爬虫的关键步骤。`BeautifulSoup` 库能够帮助我们解析HTML文档，找到我们需要的数据。例如，可以查找特定的类名、ID 或标签来提取问题、答案和用户信息等。在知乎爬虫中，可能需要关注的问题、回答及作者等元素分布在不同的HTML节点下；因此熟练运用CSS选择器或XPath定位这些数据是必要的。 接下来断点续爬是一个实用的功能，它使得在爬虫运行中断后可以从上次停止的地方继续，而不是重新开始。这通常涉及到两个方面：数据存储和状态记录。可以将数据保存至本地文件、数据库或云存储中，并通过跟踪已抓取的 URL 来避免重复工作。使用 `pickle` 或 `json` 库序列化和反序列化爬虫的状态可以帮助实现这一点。 在知乎爬虫过程中，我们可能会遇到网站设置的各种防爬机制，比如验证码、登录限制等。对于登录限制问题可以利用 `requests.Session` 进行会话管理来保存登录状态；而面对验证码则可能需要使用OCR技术进行识别。同时，在编写和运行爬虫时合理的伦理规范及遵守目标网站的robots.txt文件也是必要的。 项目实战部分将涉及如何组织代码结构，采用模块化的方式管理和增强爬虫程序，并处理异常情况以确保其稳定性。此外如果数据量较大，则可以考虑通过多线程或异步请求（如使用 `concurrent.futures` 或 `asyncio` 库）来提高抓取效率。 这个压缩包中的项目涵盖了Python 爬虫的基本流程，包括网络请求、HTML解析、数据存储、断点续爬以及应对反爬策略等多个方面。通过实践该项目可以深入理解爬虫的工作原理，并能灵活地应用于其他网站的数据采集任务中。