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Python を使用して Renren.com で友人関係図を描画する例

Jun 16, 2016 am 08:44 AM

コードの依存関係: networkx matplotlib

コードをコピー コードは次のとおりです:

#! /bin/env python
# -*- コーディング: utf-8 -*-

import urllib
import urllib2
import cookielib
import re
import cPickle as p
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

__author__ = """Reverland (lhtlyy@gmail.com)"""

# パラメータを制御し、編集しますここ
## ログイン
ユーザー名 = 'なし'
パスワード = 'なし'
## グラフを制御し、必要に応じてより良いグラフを編集します
label_flag = True # ラベルを表示するかどうか。注: 中国語の文字用に matplotlibrc を設定します。
remove_isoulated = True # 孤立したノードを削除するかどうか (iso_level 未満の接続)
Different_size = True # ノードのサイズが異なります。大きいほど共有される友達が増えることを意味します
iso_level = 10
node_size = 40 # デフォルトのノード サイズ


def login(username,password):
"""ログインして uid を返します"""
logpage = "http://www .renren.com/ajaxLogin/login"
data = {'email': ユーザー名, 'password': パスワード}
login_data = urllib.urlencode(data)
cj = cookielib.CookieJar()
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))
urllib2.install_opener(opener)
res = opener.open(logpage, login_data)
print "今すぐログイン..."
html = res.read()
#print html

# uid を取得
print "今すぐユーザー ID を取得しています"
res = urllib2.urlopen("http://www. renren.com/home")
html = res.read()
# print html
uid = re.search("'ruid':'(\d+)'", html).group( 1)
# print uid
print "ログインして uid を正常に取得しました"
return uid


def getfriends(uid):
"""uid の友達を取得し、 uid をキー、名前を値とする辞書を返します。"""
print "%s の友達リストを取得します" % str(uid)
pagenum = 0
dict1 = {}
    while True:
        targetpage = "http://friend.renren.com/GetFriendList.do?curpage=" + str(pagenum) + "&id=" + str(uid)
        res = urllib2.urlopen(targetpage)
        html = res.read()

        pattern = '[\\S]*[\\s]\\((.*)\\)'

        m = re.findall(pattern, html)
        #print len(m)
        if len(m) == 0:
            break
        for i in range(0, len(m)):
            no = m[i][0]
            uname = m[i][1]
            #print uname, no
            dict1[no] = uname
        pagenum += 1
    print "Got %s 's friends list successfully." % str(uid)
    return dict1

 
def getdict(uid):
    """cache dict of uid in the disk."""
    try:
        with open(str(uid) + '.txt', 'r') as f:
            dict_uid = p.load(f)
    except:
        with open(str(uid) + '.txt', 'w') as f:
            p.dump(getfriends(uid), f)
        dict_uid = getdict(uid)
    return dict_uid

 
def getrelations(uid1, uid2):
    """receive two user id, If they are friends, return 1, otherwise 0."""
    dict_uid1 = getdict(uid1)
    if uid2 in dict_uid1:
        return 1
    else:
        return 0

 
def getgraph(username, password):
    """Get the Graph Object and return it.
You must specify a Chinese font such as `SimHei` in ~/.matplotlib/matplotlibrc"""
    uid = login(username, password)
    dict_root = getdict(uid) # Get root tree

    G = nx.Graph() # Create a Graph object
    for uid1, uname1 in dict_root.items():
        # Encode Chinese characters for matplotlib **IMPORTANT**
        # if you want to draw Chinese labels,
        uname1 = unicode(uname1, 'utf8')
        G.add_node(uname1)
        for uid2, uname2 in dict_root.items():
            uname2 = unicode(uname2, 'utf8')
            # Not necessary for networkx
            if uid2 == uid1:
                continue
            if getrelations(uid1, uid2):
                G.add_edge(uname1, uname2)

    return G

 
def draw_graph(username, password, filename='graph.txt', label_flag=True, remove_isolated=True, different_size=True, iso_level=10, node_size=40):
    """Reading data from file and draw the graph.If not exists, create the file and re-scratch data from net"""
    print "Generating graph..."
    try:
        with open(filename, 'r') as f:
            G = p.load(f)
    except:
        G = getgraph(username, password)
        with open(filename, 'w') as f:
            p.dump(G, f)
    #nx.draw(G)
    # Judge whether remove the isolated point from graph
    if remove_isolated is True:
        H = nx.empty_graph()
        nx.connected_component_subgraphs(G) の SG の場合:
if SG.number_of_nodes() > iso_level:
H = nx.union(SG, H)
G = H
# より良いプレゼンテーションのためにグラフを調整
if Different_size が True:
L = nx.degree(G)
G.dot_size = {}
for k, v in L.items():
G.dot_size[k] = v
node_size = [G.dot_size[v] * 10 for v in G]
pos = nx.spring_layout(G, iterations=50)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.2)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=node_size, node_color=' r', alpha=0.3)
# label_flag が True の場合、label
を表示するかどうかを判断します:
nx.draw_networkx_labels(G, pos, alpha=0.5)
#nx.draw_graphviz(G)
plt.show()

return G

if __name__ == "__main__":
G =draw_graph(ユーザー名, パスワード)
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