


Pelaksanaan rangka kerja Scrapy untuk merangkak data Twitter
Pelaksanaan rangka kerja Scrapy untuk merangkak data Twitter
Dengan perkembangan Internet, media sosial telah menjadi salah satu platform yang digunakan secara meluas oleh orang ramai. Sebagai salah satu rangkaian sosial terbesar di dunia, Twitter menjana sejumlah besar maklumat setiap hari. Oleh itu, cara menggunakan cara teknikal sedia ada untuk mendapatkan dan menganalisis data secara berkesan di Twitter telah menjadi sangat penting.
Scrapy ialah rangka kerja sumber terbuka Python yang direka untuk merangkak dan mengekstrak data pada tapak web tertentu. Berbanding dengan rangka kerja lain yang serupa, Scrapy mempunyai kebolehskalaan dan kebolehsuaian yang lebih tinggi, dan boleh menyokong platform rangkaian sosial yang besar seperti Twitter. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Scrapy untuk merangkak data Twitter.
- Sediakan persekitaran
Sebelum memulakan kerja merangkak, kita perlu mengkonfigurasi persekitaran Python dan rangka kerja Scrapy. Mengambil sistem Ubuntu sebagai contoh, anda boleh menggunakan arahan berikut untuk memasang komponen yang diperlukan:
sudo apt-get update && sudo apt-get install python-pip python-dev libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev sudo pip install scrapy
- Buat projek
Langkah pertama untuk menggunakan rangka kerja Scrapy untuk merangkak data Twitter adalah untuk mencipta projek Scrapy. Masukkan arahan berikut dalam terminal:
scrapy startproject twittercrawler
Arahan ini akan mencipta folder projek bernama "twittercrawler" dalam direktori semasa, yang termasuk beberapa fail dan folder yang dijana secara automatik.
- Projek konfigurasi
Buka projek Scrapy dan kita boleh melihat fail bernama "settings.py". Fail ini mengandungi pelbagai pilihan konfigurasi perangkak, seperti masa tunda perangkak, tetapan pangkalan data, pengepala permintaan, dsb. Di sini, kita perlu menambah maklumat konfigurasi berikut:
ROBOTSTXT_OBEY = False USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36' DOWNLOAD_DELAY = 5 CONCURRENT_REQUESTS = 1
Fungsi pilihan konfigurasi ini ialah:
- ROBOTSTXT_OBEY: Menunjukkan sama ada untuk mengikuti protokol robots.txt, ditetapkan di sini untuk Salah, jangan ikut perjanjian.
- USER_AGENT: Menunjukkan jenis dan versi penyemak imbas yang digunakan oleh perangkak kami.
- DOWNLOAD_DELAY: Menunjukkan masa kelewatan setiap permintaan, yang ditetapkan kepada 5 saat di sini.
- CONCURRENT_REQUESTS: Menunjukkan bilangan permintaan yang dihantar pada masa yang sama Ia ditetapkan kepada 1 di sini untuk memastikan kestabilan.
- Membuat perangkak
Dalam rangka kerja Scrapy, setiap perangkak dilaksanakan melalui kelas yang dipanggil "Spider". Dalam kelas ini, kita boleh menentukan cara merangkak dan menghuraikan halaman web dan menyimpannya secara setempat atau dalam pangkalan data. Untuk merangkak data di Twitter, kami perlu mencipta fail yang dipanggil "twitter_spider.py" dan mentakrifkan kelas TwitterSpider di dalamnya. Berikut ialah kod TwitterSpider:
import scrapy from scrapy.http import Request class TwitterSpider(scrapy.Spider): name = 'twitter' allowed_domains = ['twitter.com'] start_urls = ['https://twitter.com/search?q=python'] def __init__(self): self.headers = { 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.5', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36', 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest' } def parse(self, response): for tweet in response.xpath('//li[@data-item-type="tweet"]'): item = {} item['id'] = tweet.xpath('.//@data-item-id').extract_first() item['username'] = tweet.xpath('.//@data-screen-name').extract_first() item['text'] = tweet.xpath('.//p[@class="TweetTextSize js-tweet-text tweet-text"]//text()').extract_first() item['time'] = tweet.xpath('.//span//@data-time').extract_first() yield item next_page = response.xpath('//a[@class="js-next-page"]/@href').extract_first() if next_page: url = response.urljoin(next_page) yield Request(url, headers=self.headers, callback=self.parse)
Dalam kelas TwitterSpider, kami menentukan nama domain dan URL permulaan tapak web untuk dirangkak. Dalam fungsi permulaan, kami menetapkan pengepala permintaan untuk mengelak daripada disekat oleh anti-perakak. Dalam fungsi parse, kami menggunakan ungkapan XPath untuk menghuraikan halaman web yang diperoleh satu demi satu dan menyimpannya ke dalam kamus Python. Akhir sekali, kami menggunakan pernyataan hasil untuk mengembalikan kamus supaya rangka kerja Scrapy boleh menyimpannya secara setempat atau dalam pangkalan data. Selain itu, kami juga menggunakan fungsi rekursif mudah untuk memproses "halaman seterusnya" hasil carian Twitter, yang membolehkan kami memperoleh lebih banyak data dengan mudah.
- Jalankan perangkak
Selepas kita selesai menulis kelas TwitterSpider, kita perlu kembali ke terminal, masukkan folder "twittercrawler" yang baru kita buat dan jalankan arahan berikut untuk Mulakan perangkak:
scrapy crawl twitter -o twitter.json
Arahan ini akan memulakan perangkak bernama "twitter" dan menyimpan hasilnya ke fail bernama "twitter.json".
- Kesimpulan
Setakat ini, kami telah memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Scrapy untuk merangkak data Twitter. Sudah tentu, ini hanyalah permulaan, kita boleh terus melanjutkan kelas TwitterSpider untuk mendapatkan lebih banyak maklumat, atau menggunakan alat analisis data lain untuk memproses data yang diperolehi. Dengan mempelajari penggunaan rangka kerja Scrapy, kami boleh memproses data dengan lebih cekap dan memberikan sokongan yang lebih berkuasa untuk kerja analisis data seterusnya.
Atas ialah kandungan terperinci Pelaksanaan rangka kerja Scrapy untuk merangkak data Twitter. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Masa yang diperlukan untuk mempelajari crawler Python berbeza dari orang ke orang dan bergantung pada faktor seperti keupayaan pembelajaran peribadi, kaedah pembelajaran, masa pembelajaran dan pengalaman. Mempelajari crawler Python bukan sekadar mempelajari teknologi itu sendiri, tetapi juga memerlukan kemahiran mengumpul maklumat yang baik, kemahiran menyelesaikan masalah dan kemahiran kerja berpasukan. Melalui pembelajaran dan latihan berterusan, anda akan berkembang secara beransur-ansur menjadi pembangun perangkak Python yang cemerlang.

Perkembangan pesat teknologi blockchain telah membawa keperluan untuk alat analisis yang boleh dipercayai dan cekap. Alat ini adalah penting untuk mengekstrak pandangan berharga daripada urus niaga blockchain untuk lebih memahami dan memanfaatkan potensi mereka. Artikel ini akan meneroka beberapa alat analisis data blockchain terkemuka di pasaran, termasuk keupayaan, kelebihan dan batasan mereka. Dengan memahami alat ini, pengguna dapat memperoleh pandangan yang diperlukan untuk memaksimumkan kemungkinan teknologi blockchain.

Amalan perangkak Java: Cara merangkak data halaman web dengan cekap Pengenalan: Dengan perkembangan pesat Internet, sejumlah besar data berharga disimpan dalam pelbagai halaman web. Untuk mendapatkan data ini, selalunya perlu untuk mengakses setiap halaman web secara manual dan mengekstrak maklumat satu demi satu, yang sudah pasti tugas yang membosankan dan memakan masa. Untuk menyelesaikan masalah ini, orang ramai telah membangunkan pelbagai alat crawler, antaranya Java crawler adalah salah satu yang paling biasa digunakan. Artikel ini akan membawa pembaca memahami cara menggunakan Java untuk menulis perangkak web yang cekap dan menunjukkan amalan melalui contoh kod tertentu. 1. Pangkal reptilia

DeepSeek, enjin carian yang komprehensif yang menyediakan pelbagai hasil dari pangkalan data akademik, laman web berita dan media sosial. Lawati laman web rasmi DeepSeek https://www.deepseek.com/, daftar akaun dan log masuk, dan kemudian anda boleh mula mencari. Gunakan kata kunci tertentu, frasa yang tepat, atau pilihan carian lanjutan untuk menyempitkan carian anda dan mendapatkan hasil yang paling relevan.

Bitget Exchange menawarkan pelbagai kaedah log masuk, termasuk e -mel, nombor telefon bimbit dan akaun media sosial. Artikel ini memperincikan pintu masuk dan langkah terkini untuk setiap kaedah log masuk, termasuk mengakses laman web rasmi, memilih kaedah log masuk, memasukkan kelayakan log masuk, dan melengkapkan log masuk. Pengguna perlu memberi perhatian untuk menggunakan laman web rasmi semasa log masuk dan betul menyimpan kelayakan log masuk.

Cryptocurrency ini tidak mempunyai nilai kewangan, dan nilainya bergantung sepenuhnya kepada sokongan komuniti. Pelabur mesti menyiasat dengan teliti sebelum melabur, kerana ia tidak mempunyai penggunaan praktikal dan model ekonomi yang menarik. Sejak token dikeluarkan bulan lepas, pelabur kini hanya boleh membeli melalui pertukaran yang terdesentralisasi. Harga masa nyata duit syiling MRI ialah $ 0.000045 ¥ 0.00033MRI harga sejarah Coin pada 13:51 pada 24 Februari 2025, harga duit syiling MRI ialah $ 0.000045. Angka berikut menunjukkan trend harga token dari Februari 2022 hingga Jun 2024. Penilaian Risiko Pelaburan Koin MRI Pada masa ini, MRI Coin belum disenaraikan di mana -mana pertukaran dan harganya telah ditetapkan semula kepada sifar dan tidak boleh dibeli lagi. Walaupun projek itu

Perkongsian kemahiran praktikal: Ketahui dengan pantas cara merangkak data halaman web dengan perangkak Java Pengenalan: Dalam era maklumat hari ini, kami berurusan dengan sejumlah besar data halaman web setiap hari, dan kebanyakan data ini mungkin betul-betul seperti yang kami perlukan. Untuk mendapatkan data ini dengan cepat, belajar menggunakan teknologi perangkak telah menjadi kemahiran yang diperlukan. Artikel ini akan berkongsi kaedah untuk mempelajari perangkak Java dengan pantas untuk merangkak data halaman web dan melampirkan contoh kod khusus untuk membantu pembaca menguasai kemahiran praktikal ini dengan cepat. 1. Kerja-kerja penyediaan Sebelum mula menulis crawler, kita perlu menyediakan perkara-perkara berikut

Langkah-langkah untuk menulis crawler dalam nodejs: 1. Pasang Node.js 2. Buat fail bernama `crawler.js` 3. Tentukan URL halaman web untuk dirangkak 4. Gunakan `axios.get(); kaedah ` untuk menghantar permintaan HTTP GET untuk mendapatkan kandungan halaman selepas mendapatkan kandungan, gunakan kaedah `cheerio.load()` untuk menukarnya menjadi objek DOM yang boleh dikendalikan 5. Simpan dan jalankan fail `crawler.js`;
