Scrapy-Crawler-Praxis: Crawlen von QQ-Space-Daten für die Analyse sozialer Netzwerke

In den letzten Jahren ist die Nachfrage der Menschen nach der Analyse sozialer Netzwerke immer größer geworden. QQ Zone ist eines der größten sozialen Netzwerke in China, und das Crawlen und Analysieren von Daten ist für die Forschung in sozialen Netzwerken besonders wichtig. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit dem Scrapy-Framework QQ-Space-Daten crawlen und eine Analyse sozialer Netzwerke durchführen.

1. Einführung in Scrapy

Scrapy ist ein auf Python basierendes Open-Source-Web-Crawling-Framework. Es kann uns helfen, Website-Daten schnell und effizient über den Spider-Mechanismus zu sammeln, zu verarbeiten und zu speichern. Das Scrapy-Framework besteht aus fünf Kernkomponenten: Engine, Scheduler, Downloader, Spider und Project Pipeline. Spider ist die Kernkomponente der Crawler-Logik, die definiert, wie auf die Website zugegriffen wird und wie die extrahierten Daten gespeichert werden.

2. Scrapy-Betriebsprozess

1. Erstellen Sie ein Scrapy-Projekt. Geben Sie über die Befehlszeile das Verzeichnis ein, in dem Sie das Projekt erstellen möchten, und geben Sie dann den folgenden Befehl ein:

scrapy startproject qq_zone

. Mit diesem Befehl wird ein Scrapy-Projekt erstellt mit dem Namen „qq_zone“.

2. Spinne erstellen

Im Scrapy-Projekt müssen wir zuerst eine Spinne erstellen. Erstellen Sie im Verzeichnis des Projekts einen Ordner mit dem Namen „spiders“ und unter dem Ordner eine Python-Datei mit dem Namen „qq_zone_spider.py“.

In qq_zone_spider.py müssen wir zunächst die grundlegenden Informationen von Spider definieren, wie z. B. Name, Start-URL und zulässige Domänennamen. Der Code lautet wie folgt:

import scrapy

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

Es ist zu beachten, dass start_urls durch die URL der zu crawlenden QQ-Space-Hauptseite und „xxxxxx“ durch die numerische ID der Ziel-QQ-Nummer ersetzt werden sollten.

Dann müssen wir Datenextraktionsregeln definieren. Da es sich bei QQ Space um eine über Javascript gerenderte Seite handelt, müssen wir Selenium + PhantomJS verwenden, um Seitendaten abzurufen. Der Code lautet wie folgt:

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

Als nächstes können Sie XPath oder CSS Selector verwenden, um Daten entsprechend der Seitenstruktur aus der Seite zu extrahieren.

3. Daten verarbeiten und speichern

In qq_zone_spider.py müssen wir definieren, wie die extrahierten Daten verarbeitet werden sollen. Scrapy bietet einen Projekt-Pipeline-Mechanismus für die Datenverarbeitung und -speicherung. Wir können diesen Mechanismus aktivieren und die Projektpipeline in der Datei „settings.py“ definieren.

Fügen Sie den folgenden Code in die Datei „settings.py“ ein:

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

DOWNLOAD_DELAY = 3

Unter anderem ist DOWNLOAD_DELAY die Verzögerungszeit beim Crawlen der Seite, die nach Bedarf angepasst werden kann.

Dann erstellen Sie eine Datei mit dem Namen „pipelines.py“ im Stammverzeichnis des Projekts und legen Sie fest, wie die erfassten Daten verarbeitet und gespeichert werden sollen.

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()

Im obigen Code verwenden wir das JSON-Modul, um die Daten in das JSON-Format zu konvertieren und sie dann in der Datei „qq_zone_data.json“ zu speichern.

3. Analyse sozialer Netzwerke

Nachdem die QQ-Space-Datenerfassung abgeschlossen ist, können wir das NetworkX-Modul in Python verwenden, um eine Analyse sozialer Netzwerke durchzuführen.

NetworkX ist eine Python-Bibliothek zur Analyse komplexer Netzwerke. Sie bietet viele leistungsstarke Tools, wie z. B. Diagrammvisualisierung, Knoten- und Kantenattributeinstellungen, Community-Erkennung usw. Das Folgende zeigt den Code für eine einfache Analyse sozialer Netzwerke:

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()

Im obigen Code lesen wir zunächst die erfassten Daten in den Speicher und erstellen mit NetworkX einen ungerichteten Graphen, in dem jeder Knoten eine QQ-Zahl darstellt eine Freundschaftsbeziehung zwischen den beiden QQ-Konten.

Dann verwenden wir den Spring-Layout-Algorithmus zum Layouten der Grafiken und verwenden schließlich matplotlib zur Visualisierung.

4. Zusammenfassung

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie das Scrapy-Framework für die Datenerfassung und NetworkX für eine einfache Analyse sozialer Netzwerke verwenden. Ich glaube, dass die Leser ein tieferes Verständnis für die Verwendung von Scrapy, Selenium und NetworkX haben. Natürlich ist das Crawlen von QQ-Space-Daten nur ein Teil der Analyse sozialer Netzwerke, und in Zukunft sind eingehendere Untersuchungen und Analysen der Daten erforderlich.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonScrapy-Crawler-Praxis: Crawlen von QQ-Space-Daten für die Analyse sozialer Netzwerke. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!