Scrapy クローラーの実践: ソーシャル ネットワーク分析のための QQ スペース データのクロール

近年、ソーシャル ネットワーク分析に対する人々の需要はますます高まっています。 QQ Zone は中国最大のソーシャル ネットワークの 1 つであり、そのデータのクローリングと分析はソーシャル ネットワークの調査において特に重要です。この記事では、Scrapy フレームワークを使用して QQ Space データをクロールし、ソーシャル ネットワーク分析を実行する方法を紹介します。

1. Scrapy の概要

Scrapy は、Python をベースにしたオープンソースの Web クローリング フレームワークで、Spider メカニズムを通じて Web サイト データを迅速かつ効率的に収集し、処理して保存するのに役立ちます。 Scrapy フレームワークは、エンジン、スケジューラー、ダウンローダー、スパイダー、プロジェクト パイプラインの 5 つのコア コンポーネントで構成されています。スパイダーは、Web サイトへのアクセス方法、Web ページからのデータの抽出、および抽出されたデータの保存方法を定義するクローラー ロジックのコア コンポーネントです。

2. Scrapy の操作プロセス

1. Scrapy プロジェクトの作成

コマンド ラインを使用してプロジェクトを作成するディレクトリを入力し、次のように入力します。コマンド:

scrapy startproject qq_zone

このコマンドは、「qq_zone」という名前の Scrapy プロジェクトを作成します。

2. スパイダーの作成

Scrapy プロジェクトでは、最初にスパイダーを作成する必要があります。プロジェクトのディレクトリに「spiders」という名前のフォルダーを作成し、そのフォルダーの下に「qq_zone_spider.py」という名前の Python ファイルを作成します。

qq_zone_spider.py では、まず名前、開始 URL、許可されるドメイン名などの Spider の基本情報を定義する必要があります。コードは次のとおりです。

import scrapy

class QQZoneSpider(scrapy.Spider):
    name = "qq_zone"
    start_urls = ['http://user.qzone.qq.com/xxxxxx']
    allowed_domains = ['user.qzone.qq.com']

start_urls はクロールする QQ スペースのメイン ページの URL に置き換える必要があり、「xxxxxx」はターゲット QQ の数値 ID に置き換える必要があることに注意してください。番号。

次に、データ抽出ルールを定義する必要があります。 QQ Space は Javascript を通じてレンダリングされるページであるため、ページ データを取得するには Selenium PhantomJS を使用する必要があります。コードは次のとおりです。

from scrapy.selector import Selector
from selenium import webdriver

class QQZoneSpider(scrapy.Spider):
    name = "qq_zone"
    start_urls = ['http://user.qzone.qq.com/xxxxxx']
    allowed_domains = ['user.qzone.qq.com']

    def __init__(self):
        self.driver = webdriver.PhantomJS()

    def parse(self, response):
        self.driver.get(response.url)
        sel = Selector(text=self.driver.page_source)
        # 爬取数据的代码

次に、XPath または CSS セレクターを使用して、ページ構造に従ってページからデータを抽出できます。

3. データの処理と保存

qq_zone_spider.py では、抽出されたデータの処理方法を定義する必要があります。 Scrapy は、データの処理と保存のためのプロジェクト パイプライン メカニズムを提供します。このメカニズムを有効にして、settings.py ファイルでプロジェクト パイプラインを定義できます。

settings.py ファイルに次のコードを追加します。

ITEM_PIPELINES = {
    'qq_zone.pipelines.QQZonePipeline': 300,
}

DOWNLOAD_DELAY = 3

このうち、DOWNLOAD_DELAY はページをクロールするときの遅延時間で、必要に応じて調整できます。

次に、プロジェクトのルート ディレクトリに「pipelines.py」という名前のファイルを作成し、キャプチャしたデータの処理方法と保存方法を定義します。

import json

class QQZonePipeline(object):

    def __init__(self):
        self.file = open('qq_zone_data.json', 'w')

    def process_item(self, item, spider):
        line = json.dumps(dict(item)) + "
"
        self.file.write(line)
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()

上記のコードでは、json モジュールを使用してデータを json 形式に変換し、「qq_zone_data.json」ファイルに保存します。

3. ソーシャル ネットワーク分析

QQ スペース データのキャプチャが完了したら、Python の NetworkX モジュールを使用してソーシャル ネットワーク分析を実行できます。

NetworkX は、複雑なネットワークを分析するための Python ライブラリであり、グラフの視覚化、ノードとエッジの属性設定、コミュニティの検出など、多くの強力なツールを提供します。以下は、単純なソーシャル ネットワーク分析コードを示しています。

import json
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()

with open("qq_zone_data.json", "r") as f:
    for line in f:
        data = json.loads(line)
        uid = data["uid"]
        friends = data["friends"]
        for friend in friends:
            friend_name = friend["name"]
            friend_id = friend["id"]
            G.add_edge(uid, friend_id)

# 可视化
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=20)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.4)
plt.axis('off')
plt.show()

上記のコードでは、まずキャプチャされたデータをメモリに読み取り、NetworkX を使用して無向グラフを構築します。このグラフでは、各ノードが QQ アカウント、各エッジを表します。は 2 つの QQ アカウント間の友達関係を表します。

次に、スプ​​リング レイアウト アルゴリズムを使用してグラフィックスをレイアウトし、最後に matplotlib を使用して視覚化します。

4. 概要

この記事では、データ キャプチャに Scrapy フレームワークを使用し、単純なソーシャル ネットワーク分析に NetworkX を使用する方法を紹介します。読者の皆様は Scrapy、Selenium、NetworkX の使用についてより深く理解していると思います。もちろん、QQ スペース データのクローリングはソーシャル ネットワーク分析の一部にすぎず、将来的にはデータのより詳細な調査と分析が必要になります。

以上がScrapy クローラーの実践: ソーシャル ネットワーク分析のための QQ スペース データのクロールの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。