Application pratique de Scrapy dans l'exploration et l'analyse des données Twitter

Scrapy est un framework de robot d'exploration Web basé sur Python qui peut analyser rapidement les données d'Internet et fournit des API et des outils simples et faciles à utiliser pour le traitement et l'analyse des données. Dans cet article, nous discuterons des cas d'application pratiques de Scrapy dans l'exploration et l'analyse des données Twitter.

Twitter est une plateforme de médias sociaux avec d'énormes utilisateurs et ressources de données. Les chercheurs, les analystes des médias sociaux et les data scientists peuvent accéder à de grandes quantités de données et découvrir des idées et des informations intéressantes grâce à l'exploration et à l'analyse de données. Cependant, il existe certaines limites à l'obtention de données via l'API Twitter, et Scrapy peut contourner ces limitations en simulant l'accès humain pour obtenir de plus grandes quantités de données Twitter.

Tout d'abord, nous devons créer un compte de développeur Twitter et demander une clé API et un jeton d'accès. Ensuite, nous devons définir les paramètres d'accès à l'API Twitter dans le fichier settings.py de Scrapy, ce qui permettra à Scrapy de simuler un accès manuel à l'API Twitter pour obtenir des données. Par exemple :

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'

Ensuite, nous devons définir un robot Scrapy pour explorer les données Twitter. Nous pouvons utiliser la définition d'élément de Scrapy pour spécifier le type de données à explorer, par exemple :

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

Dans la configuration du robot, nous pouvons définir les mots-clés et la plage de temps à interroger, par exemple :

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

Dans cet exemple de robot, Nous avons utilisé un sélecteur CSS pour extraire tous les tweets concernant les « mots-clés » sur Twitter du 1er janvier 2021 au 31 décembre 2021. Nous stockons les données dans l'objet TweetItem défini ci-dessus et les transmettons au moteur Scrapy via une instruction rendement.

Lorsque nous exécutons le robot d'exploration Scrapy, il simule automatiquement l'accès humain à l'API Twitter, obtient les données Twitter et les stocke dans l'objet TweetItem de type de données défini. Nous pouvons utiliser divers outils et bibliothèques d'analyse de données fournis par Scrapy pour analyser et exploiter les données explorées, telles que :

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'))

Dans cet exemple de code, nous définissons une classe TwitterAnalyzer qui utilise les données de l'objet TweetItem pour nous aider à obtenir diverses informations. et des informations tirées des données Twitter. Nous pouvons utiliser des méthodes de cette classe pour obtenir les balises de hachage les plus fréquemment utilisées dans les tweets, révéler les changements d'heure des utilisateurs actifs et des données d'impression, et bien plus encore.

En bref, Scrapy est un outil très efficace qui peut nous aider à obtenir des données à partir de sites Web tels que Twitter, puis à utiliser des techniques d'exploration et d'analyse de données pour découvrir des informations et des idées intéressantes. Que vous soyez un chercheur universitaire, un analyste des médias sociaux ou un passionné de science des données, Scrapy est un outil qui mérite d'être essayé et utilisé.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!