有时候没有实际需求，那学习就只能从爱好入手了。
目前我所想到的一些感兴趣的任务有：
- B站所有用户
- B站视频下载
- B站弹幕和评论分析
- 虎牙和斗鱼直播视频和弹幕实时获取
- 网易云评论获取和分析
- 招聘网站全站爬虫和分析
- ****关注所有与Python有关的博主
第三个就有点意思了，弹幕和评论是可以知道是谁发的，那么当你有了B站所有弹幕和评论的时候，你就可以从一个人发的弹幕和评论分析这个人的性格特点，不过想要所有数据，这几乎是不可能的，一天几十块的优质代理我可买不起。
第四个的话主要是没时间去看，只能下下来空闲的时候看，弹幕的获取主要是为了分析主播目前的状态，比如马老师变捞(老)了)、骚男是不是又和小姐姐聊骚了、神超的不当人教学等。
上面这些内容应该都会在近期发布出来，目前只踩点了一部分，而且也没有实现。
今天我们来抓取B站所有用户信息，包括( ‘mid’: 用户ID, ‘name’: 用户昵称, ‘sex’:性别, ‘sign’: 简介, ‘level’: 等级, ‘birthday’: 生日, ‘coins’:硬币数，‘following’:关注数, ‘follower’: 粉丝数，“archive”:视频总播放量,“article”:这个好像是文章阅读量)。
其实想获取单个用户的这些信息很简单，只需要对网站抓一下包就能知道数据来源了(谷歌浏览器按F12，然后一条一条请求看返回的数据，或者先看请求的链接筛选)。分析了过B站之后(不只是B站用户)，发现B站对于爬虫是比较友好的，并没有什么加密机制，大部分数据都是以api接口返回json格式的数据。甚至反爬也仅仅是验证UA头和IP频率限制。所以要想得到大量数据，只需要代理好就行了。
不过，当爬虫的数据量到达一定量级的时候，效率就显得极为重要了，粗略估计B站用户有4亿多，其中两亿多是僵尸用户，没有任何有价值的信息，但爬取的时候并不能直接区分。也就是说想要获取B站所有的用户，需要发出3*4亿个http请求(为什么是3呢，因为抓取的信息分布在3个api里)。这种量级的数据用requests是难以达到的。使用scrapy有点大材小用了，于是我选择了asyncio+aiohttp，这是一个神器，效率是真的高，但出错也多(多看官方文档和百度就行)。
代码：/kanadeblisst/aioBUser
如果不是商用，优质代理的价格实在是有点高。作为学生党只能买一些测试级代理，这样一天也就拿不到多少数据了。另外，关于代理的利用率，我想到的是先创建两个Redis数据库集合，一个放所有提取的代理，一个放有效的代理，每次检查从接口返回的代理是否在数据库中，不在则验证其有效性，然后将有用的存入数据库。这样爬虫程序只需要从有效代理池中随机取出代理。如果爬虫出现异常或者非200状态码，就将代理从数据库中移除。不过就算这样，爬虫的效率还是太低了，主要是因为代理的可用率太低(云代理太坑了，建议后来者不要踩坑)，有效的代理每次都只有一百多个，这样运行了五天才得到400多万的数据，照这个速度也就四百多天就完成了。
目前数据比较分散，要一段时间后才能公布数据(也就400天吧) 。如果想要目前的数据，请留言邮箱或者发邮件到kanade@ 。
11/29更新
因为没有优质代理，我很早就放弃抓全站数据了。而已抓取的数据中，ID很分散（协程不会按顺序执行），没有什么价值，我已经删除了。现在看有几个人想要数据，我重新抓取了一些量，b站反爬更新了，对同时访问次数有限制，所以不能开多线程或者协程了，使用单线程每天的抓取量也就十一二万，所以只抓前一百万的数据供大家分析(后续如果有时间会扩展到前一千万数据)。
数据下载链接：/i7q3e8d （包含json和csv格式）
字段含义如下(CSV格式的文件忘了加第一行的字段了，自己加吧，顺序和下面的一样)
_id: 用户ID，
name: 用户名,
sex: 性别,
sign: 个性签名,
rank: 不清楚,
level: 等级,
birthday: 生日,
vtype: 会员类型(0非会员, 1会员，2年度大会员),
vcount: 发布视频数量,
artcount: 发布文章数量,
pcount: 发布图片数量,
acount: 发布音频数量,
archive: 视频总播放量,
article: 文章总阅读量,
likes: 总点赞数,
following: 关注人数,
follower: 粉丝数
最后，我正在学习一些机器学习的算法，对于一些我需要记录的内容我都会分享到博客和微信公众号，欢迎关注。平时的话一般分享一些爬虫或者Python的内容。
