Scrapy-Übung: So crawlen Sie Twitter-Daten und analysieren die Benutzerstimmung

Mit der zunehmenden Beliebtheit sozialer Medien haben eine große Anzahl von Benutzern riesige Datenmengen generiert, und diese Daten haben einen enormen Geschäftswert. Um diese Daten besser nutzen zu können, benötigen wir ein Tool, das die Daten automatisch abrufen und analysieren kann. Scrapy ist ein leistungsstarkes Crawler-Framework, mit dem wir schnell große Datenmengen abrufen und verschiedene Formen statistischer Analysen durchführen können.

In diesem Artikel werde ich Ihnen vorstellen, wie Sie mit dem Scrapy-Framework Twitter-Daten crawlen und die Benutzerstimmung durch Analyse analysieren können.

Schritt 1: Scrapy installieren

Zunächst müssen Sie sicherstellen, dass die Python-Umgebung auf Ihrem Computer installiert wurde. Geben Sie dann die folgende Anweisung in die Befehlszeile ein, um Scrapy zu installieren:

pip install scrapy

Dieser Vorgang kann einige Zeit dauern Zeit, da das Scrapy-Installationspaket relativ groß ist.

Schritt 2: Erstellen Sie ein Scrapy-Projekt

Nach der Installation von Scrapy müssen wir ein neues Scrapy-Projekt erstellen. Angenommen, unser Projekt heißt „twitter“, geben Sie in die Befehlszeile ein:

scrapy startproject twitter

Nach der Ausführung wird im aktuellen Verzeichnis ein Ordner mit dem Namen „twitter“ erstellt, der verschiedene vom Scrapy-Framework benötigte Dateien und Ordner enthält.

Schritt 3: Schreiben Sie den Crawler-Code

Nach Abschluss der Erstellung des Scrapy-Projekts müssen wir den Crawler-Code schreiben. In Scrapy wird der Crawler-Code in eine .py-Datei im Spiders-Verzeichnis geschrieben. Gehen Sie davon aus, dass unsere Datei „twitter_spider.py“ heißt ausführen: Nach Abschluss des obigen Befehls wird im Spiders-Verzeichnis eine Datei mit dem Namen „twitter_spider.py“ erstellt, standardmäßig mit „twitter.com“ als anfänglicher URL.

Als nächstes müssen wir Code in „twitter_spider.py“ schreiben, um die Daten der Twitter-Website zu crawlen. Hier ist ein einfaches Beispiel:

scrapy genspider twitter_spider twitter.com

Im Code geben wir den Namen des Crawlers als „twitter_spider“, den Domänennamen, auf den zugegriffen werden darf, als „twitter.com“ und die anfängliche URL als „https:/“ an. /twitter.com/ search?q=feminist&src=typed_query". Wenn der Crawler auf diese URL zugreift, ruft er die Parse-Methode auf, um den Webseiteninhalt zu analysieren. Im Beispiel speichern wir die gecrawlte Webseite lokal und geben den gespeicherten Dateinamen aus.

Schritt 4: Scrapy-Crawler ausführen

Nachdem wir den Crawler-Code geschrieben haben, müssen wir das Scrapy-Framework ausführen, um Crawler-Aufgaben auszuführen. Geben Sie Folgendes ein:

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)

Nach der Ausführung des Befehls beginnt der Crawler mit der Ausführung. Nach Abschluss des Vorgangs werden die gecrawlten Daten lokal gespeichert.

Schritt 5: Benutzerstimmung analysieren

Jetzt haben wir das Scrapy-Framework erfolgreich zum Crawlen von Twitter-Daten eingesetzt. Als nächstes müssen wir die Daten analysieren und die emotionalen Tendenzen der Twitter-Nutzer analysieren.

Bei der Analyse der Benutzerstimmung können wir einige Stimmungsanalysebibliotheken von Drittanbietern verwenden, um den Text zu analysieren und die Intensität der Stimmung zu bestimmen. Beispielsweise kann uns die TextBlob-Stimmungsanalysebibliothek in Python dabei helfen, die im Text enthaltene Stimmung zu bestimmen und den Stimmungswert auszugeben.

Der Code, der TextBlob verwendet, lautet wie folgt:

scrapy crawl twitter_spider

Im Ausgabeergebnis liegt der Emotionswert zwischen -1 und 1. Wenn der Wert -1 ist, bedeutet dies eine vollständig negative Emotion; ein Wert von 0 bedeutet eine neutrale Emotion ; eine Punktzahl von 1, drückt eine völlig positive Emotion aus.

Jetzt können wir diese Stimmungsanalysefunktion auf den von uns gecrawlten Twitter-Datensatz anwenden, die von jedem Benutzer ausgedrückte Stimmungsbewertung erhalten und weiter analysieren, ob die emotionale Tendenz des Benutzers positiv oder negativ ist.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Scrapy ein flexibles und leistungsstarkes Crawler-Framework ist, das uns dabei helfen kann, schnell umfangreiche Daten zu erhalten und bessere Analysen durchzuführen. Durch die Analyse der Stimmung der Twitter-Nutzer können wir die Vorlieben und Einstellungen der Nutzer besser verstehen und dann effektivere Werbestrategien entwickeln.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonScrapy-Übung: So crawlen Sie Twitter-Daten und analysieren die Benutzerstimmung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!