Scrapy 연습: Twitter 데이터를 크롤링하고 사용자 감정을 분석하는 방법

소셜 미디어의 인기가 높아짐에 따라 수많은 사용자가 엄청난 양의 데이터를 생성했으며, 이 데이터에는 막대한 비즈니스 가치가 담겨 있습니다. 이 데이터를 더 잘 활용하려면 자동으로 데이터를 획득하고 분석할 수 있는 도구가 필요합니다. Scrapy는 매우 강력한 크롤러 프레임워크로, 대량의 데이터를 신속하게 수집하고 다양한 형태의 통계 분석을 수행하는 데 도움이 됩니다.

이 글에서는 Scrapy 프레임워크를 사용하여 트위터 데이터를 크롤링하고 분석을 통해 사용자 감성을 분석하는 방법을 소개하겠습니다.

1단계: Scrapy 설치

먼저 Python 환경이 컴퓨터에 설치되어 있는지 확인한 다음 명령줄에 다음 명령문을 입력하여 Scrapy를 설치해야 합니다.

pip install scrapy

이 프로세스는 다소 시간이 걸릴 수 있습니다. 시간은 Scrapy 설치 패키지가 상대적으로 크기 때문입니다.

2단계: Scrapy 프로젝트 만들기

Scrapy를 설치한 후 새 Scrapy 프로젝트를 만들어야 합니다. 프로젝트 이름이 "twitter"라고 가정하고 명령줄에 다음을 입력합니다.

scrapy startproject twitter

실행 후에는 Scrapy 프레임워크와 폴더에 필요한 다양한 파일이 포함된 "twitter"라는 폴더가 현재 디렉터리에 생성됩니다.

3단계: 크롤러 코드 작성

Scrapy 프로젝트 생성이 완료되면 크롤러 코드를 작성해야 합니다. Scrapy에서 크롤러 코드는 spiders 디렉터리의 .py 파일에 작성됩니다. 먼저 새 .py 파일을 만들어야 합니다. 파일 이름이 "twitter_spider.py"라고 가정합니다. 명령줄에

scrapy genspider twitter_spider twitter.com

를 입력합니다. 실행하려면 위 명령을 완료하면 spiders 디렉터리에 "twitter_spider.py"라는 파일이 생성되며 기본적으로 초기 URL은 "twitter.com"입니다.

다음으로 Twitter 웹사이트 데이터를 크롤링하기 위해 "twitter_spider.py"에 코드를 작성해야 합니다. 다음은 간단한 예입니다.

import scrapy

class TwitterSpider(scrapy.Spider):
    name = "twitter_spider"
    allowed_domains = ["twitter.com"]
    start_urls = ["https://twitter.com/search?q=feminist&src=typed_query"]

    def parse(self, response):
        filename = response.url.split("/")[-2] + ".html"
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(response.body)
        self.log('保存文件: %s' % filename)

코드에서 크롤러 이름을 "twitter_spider"로 지정하고, 액세스가 허용된 도메인 이름을 "twitter.com"으로 지정하며, 초기 URL은 "https:/"로 설정됩니다. /twitter.com/search?q=feminist&src=typed_query". 크롤러가 이 URL에 액세스하면 구문 분석 메소드를 호출하여 웹페이지 콘텐츠를 구문 분석합니다. 예제에서는 크롤링된 웹페이지를 로컬에 저장하고 저장된 파일 이름을 출력합니다.

4단계: Scrapy 크롤러 실행

크롤러 코드를 작성한 후에는 Scrapy 프레임워크를 실행하여 크롤러 작업을 수행해야 합니다. 다음을 입력하세요.

scrapy crawl twitter_spider

명령줄에서 명령을 실행하면 크롤러가 실행되기 시작합니다. 작업이 완료되면 크롤링된 데이터가 로컬에 저장됩니다.

5단계: 사용자 감정 분석

이제 Scrapy 프레임워크를 사용하여 Twitter 데이터를 크롤링하는 데 성공했습니다. 다음으로 데이터를 분석하여 트위터 사용자의 감정적 성향을 분석해야 합니다.

사용자 감정을 분석할 때 일부 타사 감정 분석 라이브러리를 사용하여 텍스트를 구문 분석하고 감정의 강도를 결정할 수 있습니다. 예를 들어 Python의 TextBlob 감정 분석 라이브러리는 텍스트에 포함된 감정을 확인하고 감정 점수를 출력하는 데 도움이 될 수 있습니다.

TextBlob을 사용한 코드는 다음과 같습니다.

from textblob import TextBlob
blob = TextBlob("I love this place.")
print(blob.sentiment)

출력 결과에서 감정 점수는 -1과 1 사이입니다. 점수가 -1이면 완전히 부정적인 감정을 의미하고, 0점은 중립 감정을 의미합니다. ; 1점, 완전히 긍정적인 감정을 표현합니다.

이제 우리가 크롤링한 트위터 데이터 세트에 이 감정 분석 기능을 적용하고, 각 사용자가 표현한 감정 점수를 얻고, 사용자의 감정 경향이 긍정적인지 부정적인지 추가로 분석할 수 있습니다.

요약하자면 Scrapy는 대규모 데이터를 신속하게 확보하고 더 나은 분석을 수행하는 데 도움이 되는 유연하고 강력한 크롤러 프레임워크입니다. 트위터 사용자 정서 분석을 통해 사용자의 선호도와 태도를 더 잘 이해하고 보다 효과적인 프로모션 전략을 개발할 수 있습니다.

위 내용은 Scrapy 연습: Twitter 데이터를 크롤링하고 사용자 감정을 분석하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!