Amalan perangkak buruk: data ruang QQ merangkak untuk analisis rangkaian sosial

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, permintaan orang ramai untuk analisis rangkaian sosial semakin tinggi. Zon QQ ialah salah satu rangkaian sosial terbesar di China, dan rangkak dan analisis datanya amat penting untuk penyelidikan rangkaian sosial. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Scrapy untuk merangkak data QQ Space dan melakukan analisis rangkaian sosial.

1. Pengenalan kepada Scrapy

Scrapy ialah rangka kerja rangkak web sumber terbuka berdasarkan Python Ia boleh membantu kami mengumpul data tapak web dengan cepat dan cekap melalui mekanisme Spider, memproses dan menyimpannya. Rangka kerja Scrapy terdiri daripada lima komponen teras: Enjin, Penjadual, Pemuat Turun, Labah-labah dan Paip Projek ialah komponen teras logik perangkak, yang mentakrifkan cara mengakses tapak web dan cara menyimpan data yang diekstrak.

2. Proses operasi Scrapy

1 Cipta projek Scrapy

Gunakan baris arahan untuk memasuki direktori tempat anda ingin mencipta projek, dan kemudian masukkan yang berikut. arahan:

scrapy startproject qq_zone

Perintah ini akan mencipta projek Scrapy bernama "qq_zone".

2. Cipta Labah-labah

Dalam projek Scrapy, kita perlu mencipta Labah-labah dahulu. Cipta folder bernama "labah-labah" dalam direktori projek dan buat fail Python bernama "qq_zone_spider.py" di bawah folder.

Dalam qq_zone_spider.py, kita perlu terlebih dahulu mentakrifkan maklumat asas Spider, seperti nama, URL permulaan dan nama domain yang dibenarkan. Kodnya adalah seperti berikut:

import scrapy

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

Perlu diambil perhatian bahawa start_urls hendaklah digantikan dengan URL halaman utama ruang QQ untuk dirangkak dan "xxxxxx" hendaklah digantikan dengan ID berangka QQ sasaran nombor.

Kemudian, kita perlu menentukan peraturan pengekstrakan data. Memandangkan QQ Space ialah halaman yang dipaparkan melalui Javascript, kami perlu menggunakan Selenium + PhantomJS untuk mendapatkan data halaman. Kodnya adalah seperti berikut:

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

Seterusnya, anda boleh menggunakan XPath atau CSS Selector untuk mengekstrak data daripada halaman mengikut struktur halaman.

3. Memproses data dan menyimpan

Dalam qq_zone_spider.py, kita perlu menentukan cara memproses data yang diekstrak. Scrapy menyediakan mekanisme saluran paip projek untuk pemprosesan dan penyimpanan data. Kami boleh menghidupkan mekanisme ini dan menentukan saluran paip projek dalam fail settings.py.

Tambah kod berikut dalam fail settings.py:

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

DOWNLOAD_DELAY = 3

Antaranya, DOWNLOAD_DELAY ialah masa tunda semasa merangkak halaman, yang boleh dilaraskan mengikut keperluan.

Kemudian, cipta fail bernama "pipelines.py" dalam direktori akar projek dan tentukan cara memproses dan menyimpan data yang ditangkap.

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()

Dalam kod di atas, kami menggunakan modul json untuk menukar data ke dalam format json dan kemudian menyimpannya ke dalam fail "qq_zone_data.json".

3. Analisis rangkaian sosial

Selepas penangkapan data ruang QQ selesai, kami boleh menggunakan modul NetworkX dalam Python untuk menjalankan analisis rangkaian sosial.

NetworkX ialah perpustakaan Python untuk menganalisis rangkaian yang kompleks. Ia menyediakan banyak alat yang berkuasa, seperti visualisasi graf, tetapan atribut nod dan tepi, penemuan komuniti, dsb. Berikut menunjukkan kod untuk analisis rangkaian sosial yang mudah:

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()

Dalam kod di atas, kami mula-mula membaca data yang ditangkap ke dalam ingatan dan menggunakan NetworkX untuk membina graf tidak terarah, di mana setiap nod mewakili akaun A QQ, setiap tepi mewakili hubungan rakan antara dua akaun QQ.

Kemudian, kami menggunakan algoritma reka letak musim bunga untuk susun atur grafik, dan akhirnya menggunakan matplotlib untuk visualisasi.

4. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Scrapy untuk menangkap data dan menggunakan NetworkX untuk melakukan analisis rangkaian sosial yang mudah. Saya percaya pembaca mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang penggunaan Scrapy, Selenium dan NetworkX. Sudah tentu, data ruang QQ merangkak hanyalah sebahagian daripada analisis rangkaian sosial, dan penerokaan dan analisis data yang lebih mendalam diperlukan pada masa hadapan.

Atas ialah kandungan terperinci Amalan perangkak buruk: data ruang QQ merangkak untuk analisis rangkaian sosial. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!