网站地址books.bigfacewo.com
最近工作去了，感觉人也变懒了，一直想写一些关于这个网站东西分享出来。慢慢写吧。
前情提要：对于大神来说，这个网站使用的技术都是小儿科啦。不过，我想还是有朋友有这个需求的。这篇文章的内容不一定都是准确的，用的方法也不是最好的，不过我始终相信一句话——兼听者明，偏听则暗。所以看这篇文章的朋友，希望你能带入自己的思考，同时更希望能够带给你一些东西。

好了，废话不多说了。

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网站是参考了一个外文网站。一时心血来潮，于是当时想，如果拿来分析知乎这个网站，会有什么效果呢。
有一些不一样的地方是stackoverflow这个网站开放了api，所以拿到数据是很方便的。知乎并没有公开api，只能采取爬虫手段。
所以，很自然地，流程大致分为四个步骤：

1. 数据获取
2. 数据分析
3. 建站数据准备
4. 建站

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一、数据获取

写爬虫要考虑的一些问题：

1. 可靠性。当遇到程序错误或者一些不可抗力因素如断电等造成的程序停止，如何从停止的时刻开始继续爬取；或者说得设计一个状态，该状态保存了已经抓取数据的相关信息，下次抓取任务会忽略已经抓取的信息（这不是废话嘛，哈哈），还有一些需要考虑的问题：

   • 模拟登陆（后续填坑）

2. 速度。假设一秒钟爬取1条数据，那么600条一个小时，6000000条就需要10000个小时，大概要一年多。这是不能接受的一个速度，单机多线程抓取10条每秒还是可以接受的。如此，大概率会触发知乎反爬虫系统，所以采取以下方法来回避这个问题：

   • 代理池 。可以找一些免费的代理网站，如西刺，爬一些ip下来用，当然这需要设计一个系统或服务，该服务不断地去获取代理ip，然后验证是否可用，再存起来备用。当遇到爬虫验证页面时应该将该ip移除或者标记为暂时不可用。但是，很多情况下知乎还是能通过你的请求得到你的真实ip。
   • Cookie。
   • 重新拨号。这个简单而且非常可行，如果是单条宽带，重新拨号会造成短时间的爬取停止。
3. 优先级。其实，并不是每条数据都需要的或者说包含了有效信息，如果对要抓取的数据有一定了解，那么我们可以提取一些特征，优先抓取这部分数据。事实上我也这么做的，这样能够最大限度地节省时间。

当我接触Python之后，就决定用它来写爬虫了，因为实在是太方便了！

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二、数据分析

从数据中提取书籍信息，有两种办法：

1. 提取书名号中的内容。
2. 先建立书籍信息库，再做匹配。

第二种办法可以做到更精确，但是建立书籍数据库也颇费时间。所以采用了第一种方法。实际上知乎上只要提到书籍几乎都会带上书名号，或者有一些政治隐喻不能提的，当然我们也不需要这类书的信息。

同一本书在每个回答中最多只能出现一次，将数据汇总后，得到“标签：书名：提到次数”的这样的一个文本。

三、建站数据准备

按照我的需求，应该建立以下三张表：

1. 标签表：存放该书所对应标签，多对多的关系。
2. 书籍表：存放书籍的信息，以及该书的提到总次数。
3. 标签-书籍对应关系表：存放该标签下该书籍被提到的次数信息。

将步骤二得到的文本，导入到数据库中去。

为了得到书籍的详细信息，此时还需要将书名放到一些书籍网站，如我去了亚马逊进行搜索，然后将得到的信息写到数据库中去，原理同步骤一。当然，这里也引入了一些误差，由于是模糊匹配，导致一些书籍的信息错误（后面人工审核了一部分数据）。

到此，建站数据准备好了。

四、建站

建站就比较简单了，后台用Restful风格把接口写好，前端就可以使用了。
使用Vue构建了一版单页应用，但是搜索引擎不能抓取，于是又做了一版ssr的，使用了Nuxt.js。

网站差不多4天就写好了，大部分时间都花在了步骤一和步骤二上了。所以，如果你也想做一个类似网站，不妨先从写爬虫开始。

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还想做的事情：

1. 情感分析。一本书被提到，其评价有可能是正面的也有可能是负面的，希望加入一个情感分析的功能，然后加权到最终结果。
2. 提高书籍信息准确度。 本来可以申请亚马逊或者淘宝之类的网站的api，通过api可以获取商品数据，可以利用来查询书籍信息，但是申请很麻烦，最后还是采用了爬虫+人工的方式。
3. 移动端优化。 目前网站的排版在移动端表现不是太好。

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总结

综上，写的比较简略，当然，不具备直接可操作性，因为不涉及到具体的代码。但是，我想表达的是，整个流程就在这里，你可以用你熟悉的编程语言或者工具来实现它，就算不会Python，你仍然可以利用Java、C#来写爬虫或者做分析；还有一个重要的原则是，尽量复用别人的东西，如python爬虫相关的库功能非常强大，直接拿来用就可以，同理，使用Java，你需要去调查该语言相关的库，哪些能实现你的目的，然后去使用它吧。
另外，一些省略的内容，将后续补充。