Pratique du robot d'exploration Scrapy : exploration des données de l'espace QQ pour l'analyse des réseaux sociaux

Ces dernières années, la demande des gens en matière d'analyse des réseaux sociaux est devenue de plus en plus élevée. QQ Zone est l'un des plus grands réseaux sociaux en Chine, et l'exploration et l'analyse de ses données sont particulièrement importantes pour la recherche sur les réseaux sociaux. Cet article expliquera comment utiliser le framework Scrapy pour explorer les données spatiales QQ et effectuer une analyse des réseaux sociaux.

1. Introduction à Scrapy

Scrapy est un framework d'exploration Web open source basé sur Python. Il peut nous aider à collecter rapidement et efficacement les données d'un site Web via le mécanisme Spider, à les traiter et à les enregistrer. Le framework Scrapy se compose de cinq composants principaux : Engine, Scheduler, Downloader, Spider et Project Pipeline. Il s'agit du composant principal de la logique du robot d'exploration, qui définit comment accéder au site Web et comment stocker les données extraites.

2. Processus d'opération Scrapy

1. Créez un projet Scrapy

Utilisez la ligne de commande pour entrer dans le répertoire dans lequel vous souhaitez créer le projet, puis entrez la commande suivante :

scrapy startproject qq_zone

Cette commande créera un projet Scrapy. nommé "qq_zone".

2. Créer une araignée

Dans le projet Scrapy, nous devons d'abord créer une araignée. Créez un dossier nommé "spiders" dans le répertoire du projet et créez un fichier Python nommé "qq_zone_spider.py" sous le dossier.

Dans qq_zone_spider.py, nous devons d'abord définir les informations de base de Spider, telles que le nom, l'URL de départ et les noms de domaine autorisés. Le code est le suivant :

import scrapy

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

Il est à noter que start_urls doit être remplacé par l'URL de la page principale de l'espace QQ à explorer, et "xxxxxx" doit être remplacé par l'ID numérique du numéro QQ cible.

Ensuite, nous devons définir des règles d'extraction des données. Puisque QQ Space est une page rendue via Javascript, nous devons utiliser Selenium + PhantomJS pour obtenir les données de la page. Le code est le suivant :

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

Ensuite, vous pouvez utiliser XPath ou CSS Selector pour extraire les données de la page en fonction de la structure de la page.

3. Traiter les données et stocker

Dans qq_zone_spider.py, nous devons définir comment traiter les données extraites. Scrapy fournit un mécanisme de pipeline de projets pour le traitement et le stockage des données. Nous pouvons activer ce mécanisme et définir le pipeline du projet dans le fichier settings.py.

Ajoutez le code suivant dans le fichier settings.py :

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

DOWNLOAD_DELAY = 3

Parmi eux, DOWNLOAD_DELAY est le délai d'exploration de la page, qui peut être ajusté selon les besoins.

Ensuite, créez un fichier nommé "pipelines.py" dans le répertoire racine du projet et définissez comment traiter et stocker les données capturées.

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()

Dans le code ci-dessus, nous utilisons le module json pour convertir les données au format json puis les stockons dans le fichier "qq_zone_data.json".

3. Analyse des réseaux sociaux

Une fois la capture des données spatiales QQ terminée, nous pouvons utiliser le module NetworkX en Python pour effectuer une analyse des réseaux sociaux.

NetworkX est une bibliothèque Python pour analyser des réseaux complexes. Elle fournit de nombreux outils puissants, tels que la visualisation graphique, les paramètres d'attributs de nœuds et de bords, la découverte de communauté, etc. Ce qui suit montre le code pour une analyse simple des réseaux sociaux :

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()

Dans le code ci-dessus, nous lisons d'abord les données capturées dans la mémoire et utilisons NetworkX pour construire un graphe non orienté, dans lequel chaque nœud représente un nombre QQ. Chaque arête représente. une relation d'amitié entre les deux comptes QQ.

Ensuite, nous utilisons l'algorithme de mise en page Spring pour disposer les graphiques, et enfin utilisons matplotlib pour la visualisation.

4. Résumé

Cet article présente comment utiliser le framework Scrapy pour la capture de données et NetworkX pour une analyse simple des réseaux sociaux. Je pense que les lecteurs ont une compréhension plus approfondie de l'utilisation de Scrapy, Selenium et NetworkX. Bien entendu, l’exploration des données spatiales QQ n’est qu’une partie de l’analyse des réseaux sociaux, et une exploration et une analyse plus approfondies des données sont nécessaires à l’avenir.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!