Praktische Anwendung von Scrapy beim Crawlen und Analysieren von Twitter-Daten

Scrapy ist ein Python-basiertes Webcrawler-Framework, das schnell Daten aus dem Internet crawlen kann und einfache und benutzerfreundliche APIs und Tools für die Datenverarbeitung und -analyse bereitstellt. In diesem Artikel besprechen wir praktische Anwendungsfälle von Scrapy beim Crawlen und Analysieren von Twitter-Daten.

Twitter ist eine Social-Media-Plattform mit riesigen Nutzer- und Datenressourcen. Forscher, Social-Media-Analysten und Datenwissenschaftler können durch Data Mining und Analyse auf große Datenmengen zugreifen und interessante Erkenntnisse und Informationen gewinnen. Es gibt jedoch einige Einschränkungen beim Abrufen von Daten über die Twitter-API, und Scrapy kann diese Einschränkungen umgehen, indem es den menschlichen Zugriff simuliert, um größere Mengen an Twitter-Daten zu erhalten.

Zuerst müssen wir ein Twitter-Entwicklerkonto erstellen und einen API-Schlüssel und ein Zugriffstoken beantragen. Als nächstes müssen wir die Twitter-API-Zugriffsparameter in der Datei „settings.py“ von Scrapy festlegen, die es Scrapy ermöglichen, den manuellen Zugriff auf die Twitter-API zu simulieren, um Daten abzurufen. Zum Beispiel:

TWITTER_CONSUMER_KEY = 'your_consumer_key'
TWITTER_CONSUMER_SECRET = 'your_consumer_secret'
TWITTER_ACCESS_TOKEN = 'your_access_token'
TWITTER_ACCESS_TOKEN_SECRET = 'your_access_token_secret'

Als nächstes müssen wir einen Scrapy-Crawler definieren, um Twitter-Daten zu crawlen. Wir können die Item-Definition von Scrapy verwenden, um den Typ der zu crawlenden Daten anzugeben, zum Beispiel:

class TweetItem(scrapy.Item):
    text = scrapy.Field()
    created_at = scrapy.Field()
    user_screen_name = scrapy.Field()

In der Crawler-Konfiguration können wir die Schlüsselwörter und den Zeitbereich festlegen, die abgefragt werden sollen, zum Beispiel:

class TwitterSpider(scrapy.Spider):
    name = 'twitter'
    allowed_domains = ['twitter.com']
    start_urls = ['https://twitter.com/search?f=tweets&q=keyword%20since%3A2021-01-01%20until%3A2021-12-31&src=typd']

    def parse(self, response):
        tweets = response.css('.tweet')
        for tweet in tweets:
            item = TweetItem()
            item['text'] = tweet.css('.tweet-text::text').extract_first().strip()
            item['created_at'] = tweet.css('._timestamp::text').extract_first()
            item['user_screen_name'] = tweet.css('.username b::text').extract_first().strip()
            yield item

In diesem Beispiel-Crawler: Wir haben einen CSS-Selektor verwendet, um alle Tweets zum Thema „Keywords“ auf Twitter vom 1. Januar 2021 bis 31. Dezember 2021 zu extrahieren. Wir speichern die Daten im oben definierten TweetItem-Objekt und übergeben sie über eine Yield-Anweisung an die Scrapy-Engine.

Wenn wir den Scrapy-Crawler ausführen, simuliert er automatisch den menschlichen Zugriff auf die Twitter-API, ruft Twitter-Daten ab und speichert sie im definierten Datentyp-TweetItem-Objekt. Wir können verschiedene von Scrapy bereitgestellte Tools und Datenanalysebibliotheken verwenden, um die gecrawlten Daten zu analysieren und zu extrahieren, wie zum Beispiel:

class TwitterAnalyzer():
    def __init__(self, data=[]):
        self.data = data
        self.texts = [d['text'] for d in data]
        self.dates = [dt.strptime(d['created_at'], '%a %b %d %H:%M:%S %z %Y').date() for d in data]

    def get_top_hashtags(self, n=5):
        hashtags = Counter([re.findall(r'(?i)#w+', t) for t in self.texts])
        return hashtags.most_common(n)

    def get_top_users(self, n=5):
        users = Counter([d['user_screen_name'] for d in self.data])
        return users.most_common(n)

    def get_dates_histogram(self, step='day'):
        if step == 'day':
            return Counter(self.dates)
        elif step == 'week':
            return Counter([date.fromisoformat(str(dt).split()[0]) for dt in pd.date_range(min(self.dates), max(self.dates), freq='W')])

analyzer = TwitterAnalyzer(data)
print(analyzer.get_top_hashtags())
print(analyzer.get_top_users())
print(analyzer.get_dates_histogram('day'))

In diesem Beispielcode definieren wir eine TwitterAnalyzer-Klasse, die die Daten im TweetItem-Objekt verwendet, um uns beim Erhalten verschiedener Informationen zu helfen und Erkenntnisse aus Twitter-Daten. Wir können Methoden dieser Klasse verwenden, um die am häufigsten verwendeten Hash-Tags in Tweets abzurufen, Zeitänderungen bei aktiven Benutzern und Impressionsdaten aufzudecken und vieles mehr.

Kurz gesagt, Scrapy ist ein sehr effektives Tool, das uns dabei helfen kann, Daten von Websites wie Twitter zu erhalten und dann mithilfe von Data-Mining- und Analysetechniken interessante Informationen und Erkenntnisse zu entdecken. Egal, ob Sie ein akademischer Forscher, ein Social-Media-Analyst oder ein Data-Science-Enthusiast sind, Scrapy ist ein Tool, das es wert ist, ausprobiert und verwendet zu werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPraktische Anwendung von Scrapy beim Crawlen und Analysieren von Twitter-Daten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!