前言
前一两个月的时候在弄一个project，需要爬取知乎的数据。从头开始实现一个爬虫感觉十分地繁琐又十分耗费时间，于是在GitHub上面搜索了一下已有的知乎的爬虫资源，找到zhihu-python这个包，感觉封装地挺不错的，想要拉取的数据都已经有了相对应的方法实现，想要修改、增加一些东西都挺方便，于是决定使用这个包。
zhihu-python是单线程实现的，由于要爬取的数据较多，所以会耗费较多的时间，于是想提高一下速度。苦于没有集群，只好采用多进程的方式进行，使用multiprocessing这个库来实现。
好像知乎没有使用反爬虫机制，爬取过程还算蛮顺利的，就是学校的网络连回大陆不怎么稳定，速度一般。。。
数据需求
我想通过一个种子用户A，爬取A以及以他为起点的关注网络。所需的数据有：
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用户的基本信息：id，收到的赞同数，收到的感谢数，关注的人的数量，关注他的人的数量，回答过的问题数量等
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用户关注的人
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用户回答过的问题的编号
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问题对应的话题
一些说明
结果的保存：每个进程保存自己的结果在单独的文件。在程序执行过程中将出错的任务保存到一个队列中，在全部任务结束后由主进程将该队列中的内容输出到一个文件中。
关于layer
根据zhihu-python的实现方式以及数据之间的联系，可将数据爬取分为两个阶段–用户数据的爬取、问题话题数据的爬取，这样代码编写实现起来会快一些，出现问题也方便更快地解决。
用户数据爬取
对于第一阶段，采用广度优先的方式，维护一个队列（使用multiprocessing.JoinableQueue)，里面存放任务信息。一开始的时候首先将种子用户任务信息放进去。
主进程的流程
子进程的流程
结束条件
子进程先从任务队列里面获取到一个任务项，当正常处理或者错误处理完成之后，会调用任务队列的task_done方法。任务队列对象中会记录自己还有多少个未完成的任务项，每次调用一次 task_done 方法都会将未完成项的数量减一，该数量为0即说明队列中所有的项都被处理过了，这时所有的子进程就可以结束然后退出了。
在所有子进程开始之后，主进程会阻塞直至任务队列中所有项都完成，可见Queue.join。当所有任务完成之后，主进程将一个共享标志位置位，告诉给子进程任务已经结束。子进程的循环中会判断该标志位是否被置位，如果标志位被置位则跳出循环并结束本进程。
话题数据爬取
对于第二阶段，首先根据第一阶段获取到的问题id数据构建任务队列。跟第一阶段不同的是，这个队列在任务开始的时候就是确定了的，任务执行过程中并不会往队列里添加新的队列项。
主进程的流程
子进程的流程
结束条件
本阶段的任务队列在一开始的时候就已填充完毕，也可以使用第一阶段的方式来结束子进程，不过我尝试了另一种做法。由于使用的是 queue.get(False) ，每次尝试向队列获取任务项时，如果互斥锁已被其他进程获取，则会触发队列空异常，故不能一出现队列空异常就结束。可以使用一个计数器，记录连续捕获队列空异常的次数，如果大于一个合适的阈值，则说明队列中所有的项都已被处理完，可以结束了。
错误处理
采用的错误处理方式基本上就是重试，如果是连接异常，就不断重试。如果是遇到其他异常，对于一个任务项，如果连续5次都出现其他异常，则将该任务项记录起来。在回到主进程之后全部输出到文件。
后注
知乎可能会不时修改一些页面html元素、样式什么的，11月底的时候我的代码还可以抓数据的，这几天整理的时候发现有问题，然后花了一些时间改了下代码。
如果遇到问题，可以去zhihu-python的GitHub页面看一下有没有相关的issue解决方法，尽量保持auth.py和zhihu.py这两个文件跟zhihu-python上的保持同步。这两个文件，我改动的地方都加了注释标记。