Python 爬虫实战：知乎热榜趋势分析（话题生命周期 + 影响力评估）

一、引言

知乎作为国内知名的问答社区，其热榜功能汇聚了当下最受关注的话题。这些话题的热度变化反映了公众兴趣的动态，对于内容创作者、市场营销人员和数据分析师等具有极高的参考价值。本文将详细介绍如何通过 Python 和 Scrapy 技术实现知乎热榜数据的自动化爬取，并结合数据分析手段进行话题热度分析和趋势预测。

二、目标网站分析

（一）知乎热榜页面结构

知乎热榜页面（https://www.zhihu.com/hot）通过动态加载获取热榜数据。在浏览器开发者工具中查看网络请求，发现热榜数据的 API 地址为 https://www.zhihu.com/api/v3/feed/topstory/hot-lists/total，请求方式为 GET，需要携带特定的请求头和参数。

（二）关键数据字段

热榜数据中包含的关键字段有：热榜排名、热榜标题、热榜链接、热度值、回答数、热榜描述等。热度值是衡量话题热度的重要指标，回答数和关注数也能从侧面反映话题的影响力。

三、Scrapy 爬虫项目创建