Amalan buruk: cara merangkak data Twitter dan menganalisis sentimen pengguna

Dengan peningkatan populariti media sosial, sebilangan besar pengguna telah menjana sejumlah besar data, dan data ini mengandungi nilai perniagaan yang besar. Untuk menggunakan data ini dengan lebih baik, kami memerlukan alat yang boleh mendapatkan data secara automatik dan menganalisisnya. Scrapy ialah rangka kerja perangkak yang begitu hebat dapat membantu kami mendapatkan sejumlah besar data dan melakukan pelbagai bentuk analisis statistik.

Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan kepada anda cara menggunakan rangka kerja Scrapy untuk merangkak data Twitter dan menganalisis sentimen pengguna melalui analisis.

Langkah 1: Pasang Scrapy

Mula-mula, anda perlu memastikan bahawa persekitaran Python telah dipasang pada komputer anda, dan kemudian masukkan pernyataan berikut pada baris arahan untuk memasang Scrapy:

pip install scrapy

Proses ini mungkin mengambil sedikit masa kerana pakej pemasangan Scrapy agak besar.

Langkah 2: Buat projek Scrapy

Selepas memasang Scrapy, kita perlu mencipta projek Scrapy baharu. Andaikan bahawa projek kami dinamakan "twitter". Masukkan:

scrapy startproject twitter

pada baris arahan Selepas pelaksanaan, folder bernama "twitter" akan dibuat dalam direktori semasa, yang mengandungi maklumat yang diperlukan oleh rangka kerja Scrapy. . daripada pelbagai fail dan folder.

Langkah 3: Tulis kod perangkak

Selepas melengkapkan penciptaan projek Scrapy, kita perlu menulis kod perangkak. Dalam Scrapy, kod crawler ditulis dalam fail .py dalam direktori spiders Kita perlu mencipta fail .py baharu dahulu. Andaikan fail kami dinamakan "twitter_spider.py" dan masukkan:

scrapy genspider twitter_spider twitter.com

pada baris arahan. .

Selepas melaksanakan perintah di atas, fail bernama "twitter_spider.py" akan dibuat dalam direktori labah-labah, dengan "twitter.com" sebagai URL awal secara lalai.

Seterusnya, kita perlu menulis kod dalam "twitter_spider.py" untuk merangkak data tapak web Twitter. Berikut ialah contoh mudah:

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)

Dalam kod, kami menyatakan nama perangkak sebagai "twitter_spider", nama domain yang dibenarkan untuk diakses sebagai "twitter.com", dan URL awal ditetapkan sebagai "https:// twitter.com/search?q=feminist&src=typed_query". Apabila perangkak mengakses URL ini, ia akan memanggil kaedah parse untuk menghuraikan kandungan halaman web. Dalam contoh, kami menyimpan halaman web yang dirangkak secara setempat dan mengeluarkan nama fail yang disimpan.

Langkah 4: Jalankan perangkak Scrapy

Selepas menulis kod perangkak, kita perlu menjalankan rangka kerja Scrapy untuk melaksanakan tugas perangkak. Masukkan:

scrapy crawl twitter_spider

dalam baris arahan Selepas melaksanakan arahan, perangkak akan mula berjalan Selepas operasi selesai, data yang dirangkak akan disimpan secara setempat.

Langkah 5: Analisis sentimen pengguna

Kini, kami telah berjaya menggunakan rangka kerja Scrapy untuk merangkak data Twitter. Seterusnya, kita perlu menganalisis data dan menganalisis kecenderungan emosi pengguna Twitter.

Dalam menganalisis sentimen pengguna, kami boleh menggunakan beberapa perpustakaan pihak ketiga untuk analisis sentimen untuk menghuraikan teks dan menentukan keamatan sentimen. Contohnya, perpustakaan analisis sentimen TextBlob dalam Python boleh membantu kami menentukan sentimen yang terkandung dalam teks dan mengeluarkan skor sentimen.

Kod menggunakan TextBlob adalah seperti berikut:

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

Dalam hasil keluaran, skor sentimen adalah antara -1 dan 1. Jika skor adalah -1, ini bermakna sentimen negatif sepenuhnya; skor adalah 0, Menunjukkan neutraliti emosi; skor 1 menunjukkan emosi positif sepenuhnya.

Kini, kami boleh menggunakan fungsi analisis sentimen ini pada set data Twitter yang kami rangkak untuk mendapatkan skor sentimen yang dinyatakan oleh setiap pengguna, dan seterusnya menganalisis sama ada kecenderungan emosi pengguna adalah positif atau negatif.

Ringkasnya, Scrapy ialah rangka kerja perangkak yang fleksibel dan berkuasa yang boleh membantu kami mendapatkan data yang besar dengan cepat dan membuat analisis yang lebih baik. Dengan menganalisis sentimen pengguna Twitter, kami boleh lebih memahami pilihan dan sikap pengguna, dan kemudian membangunkan strategi promosi yang lebih berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Amalan buruk: cara merangkak data Twitter dan menganalisis sentimen pengguna. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!