邱俊杰

摘要：互聯(lián)網(wǎng)自誕生以來(lái)，一直在推動(dòng)信息技術(shù)以及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。據(jù)Intemational Data Corporation（國(guó)際數(shù)據(jù)公司）發(fā)布的《數(shù)據(jù)時(shí)代2025》顯示，從2018年起全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)到了175ZB，相當(dāng)于每天產(chǎn)生491EB的數(shù)據(jù)。在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和人工智能隨之產(chǎn)生，如何從復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息庫(kù)中獲取我們所需要的信息，如何從這些信息中提煉出直觀的數(shù)據(jù)模型和結(jié)論，該文采用Python語(yǔ)言以定向爬取微博為例重點(diǎn)闡釋這兩個(gè)問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：Python;數(shù)據(jù)分析可視化;微博數(shù)據(jù)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）22-0043-02

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

1 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)量日趨龐大，同時(shí)近兩年國(guó)家鼓勵(lì)大眾創(chuàng)業(yè)萬(wàn)眾創(chuàng)新，對(duì)于新晉互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)講，最大的障礙就是推廣產(chǎn)品和吸引流量。很多公司采用信息轟炸的粗暴方式向大范圍用戶推送廣告。顯而易見(jiàn)，這些方法是非常低效、浪費(fèi)資金而且不道德。本文是用大數(shù)據(jù)分析方法，快速高效獲取并分析客戶（互聯(lián)網(wǎng)公司、政府）的指定領(lǐng)域或關(guān)鍵詞，最后反饋分析結(jié)果給客戶（互聯(lián)網(wǎng)公司、政府），根據(jù)分析結(jié)果可以幫助企業(yè)或政府制定相應(yīng)的策略實(shí)現(xiàn)雙贏。

2 選擇Python的原因

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展、物聯(lián)網(wǎng)的興起以及計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)不斷更迭，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、人工智能技術(shù)等學(xué)科應(yīng)運(yùn)而生，新興學(xué)科的發(fā)展讓Python語(yǔ)言有了適合的位置。在機(jī)器爬蟲(chóng)領(lǐng)域，Python可以說(shuō)是占據(jù)霸主地位，將網(wǎng)絡(luò)一切數(shù)據(jù)作為資源，通過(guò)自動(dòng)化程序進(jìn)行有針對(duì)性的數(shù)據(jù)采集、處理。擁有非常便捷高效的爬蟲(chóng)框架，如Scrapy、PySpider、Selenium等等。

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，我們可以將互聯(lián)網(wǎng)比作一張大網(wǎng)，而爬蟲(chóng)便是在這張網(wǎng)上抓取獵物的蜘蛛。[1]Python語(yǔ)言簡(jiǎn)單優(yōu)雅的開(kāi)發(fā)理念，Python比較容易配置，對(duì)字符的處理也有很多種選擇，Py-thon也有豐富的網(wǎng)絡(luò)抓取模塊。Python爬蟲(chóng)從網(wǎng)站某一個(gè)頁(yè)面開(kāi)始，讀取內(nèi)容，找到相關(guān)鏈接地址，然后通過(guò)鏈接地址尋找下一個(gè)網(wǎng)站，一直循環(huán)下去。[2]如果把整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)成一個(gè)網(wǎng)站，那么機(jī)器爬蟲(chóng)就可以把互聯(lián)網(wǎng)上所有的網(wǎng)頁(yè)都抓取下來(lái)。[3]爬蟲(chóng)可以抓取某個(gè)網(wǎng)站或者某個(gè)App的數(shù)據(jù)內(nèi)容，提取有用的信息。也可以模擬用戶在瀏覽器上的操作，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)行。爬蟲(chóng)框架如圖1。

（1）URI管理器：管理待爬取的URL集合和已爬取的URL集合，傳送待爬取的URL給網(wǎng)頁(yè)下載器[4];

（2）網(wǎng)頁(yè)下載器：爬取URL對(duì)應(yīng)的網(wǎng)頁(yè)，存儲(chǔ)成字符串或者JSON格式，然后傳送給網(wǎng)頁(yè)解析器;

（3）Python爬蟲(chóng)通過(guò)URL管理器，判斷是否有待爬的URL，如果有需要爬的URL，通過(guò)調(diào)度器進(jìn)行傳遞給下載器，下載URL包含的內(nèi)容，并通過(guò)調(diào)度器傳送給解析器，解析URL包含的內(nèi)容，并將有價(jià)值數(shù)據(jù)和新的URL列表通過(guò)調(diào)度器傳遞給應(yīng)用程序，并輸出價(jià)值信息的全過(guò)程。[5]

3 爬取對(duì)象與過(guò)程

3.1爬取對(duì)象

本次研究對(duì)象是微博平臺(tái)上與某熱點(diǎn)主題相關(guān)的話題數(shù)據(jù)分析，本次主題以“手機(jī)”為例，爬蟲(chóng)采取的編程語(yǔ)言版本是Python3.7。微博是一個(gè)不同用戶之間可以共享文字、圖片、視頻、音頻等信息的公共平臺(tái)，微博蘊(yùn)藏的數(shù)據(jù)量是十分龐大的，而這些信息的價(jià)值是不可估量的。所以，如何提取出有價(jià)值的信息，是本文的重點(diǎn)部分。

3.2 爬取思路

爬取思路如圖2，與小微企業(yè)不同，由于新浪微博設(shè)置了多種反爬蟲(chóng)機(jī)制，所以我們必須采用IP地址池、限制流量等多種反爬蟲(chóng)機(jī)制，通過(guò)模擬登錄微博，識(shí)別驗(yàn)證碼，自動(dòng)抓取和分析微博網(wǎng)頁(yè)源代碼，自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)微博數(shù)據(jù)自動(dòng)化抓取，最后結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以便日后使用。[6]

3.3 模擬登錄

新浪微博這種公共平臺(tái)為了增加自家用戶流量，限制很多內(nèi)容必須登錄才能查看，而機(jī)器爬蟲(chóng)并沒(méi)有在這些網(wǎng)站上注冊(cè)成為用戶，這時(shí)候就需要使用cookies來(lái)模擬用戶登錄，方法如下：

（1）使用谷歌瀏覽器登錄到新浪微博官網(wǎng)并使用已經(jīng)在新浪服務(wù)器上注冊(cè)的用戶登錄進(jìn)去;

（2）利用瀏覽器的開(kāi)發(fā)者模式找到網(wǎng)頁(yè)源碼中post部分提取cookies字符段;

（3）將cookies字符段加入爬蟲(chóng)程序源碼中。

3.4 內(nèi)容爬取

模擬登錄之后可以進(jìn)行下一步操作，微博平臺(tái)內(nèi)容分類(lèi)多，需事先構(gòu)思好要爬取的目標(biāo)數(shù)據(jù)。首先分析目標(biāo)網(wǎng)站源碼，打開(kāi)微博主頁(yè)，以“手機(jī)”為關(guān)鍵詞搜索為例，獲取當(dāng)前URL，即爬取開(kāi)始頁(yè)。然后導(dǎo)人pymysql、request、re等相關(guān)類(lèi)庫(kù)函數(shù)，根據(jù)網(wǎng)頁(yè)源碼的標(biāo)志詞編寫(xiě)相應(yīng)的正則表達(dá)式，以獲取到用戶內(nèi)容、用戶手機(jī)品牌名稱(chēng)、用戶地區(qū)、性別、生日、評(píng)論數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)等數(shù)據(jù)。最后把獲取到的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)到MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中。

為了保證最后數(shù)據(jù)分析結(jié)論具有研究意義，爬取規(guī)則采取深度優(yōu)先，加大爬取時(shí)間跨度，盡可能多的爬取相關(guān)數(shù)據(jù)，保證分析出的數(shù)據(jù)具有客觀性。

3.5 相關(guān)問(wèn)題

在數(shù)據(jù)爬取的過(guò)程中為了保證爬蟲(chóng)程序的魯棒性，本文對(duì)爬蟲(chóng)程序進(jìn)行多種細(xì)節(jié)修改：1）增加IP地址池，讓程序可以利用多個(gè)IP輪流爬取數(shù)據(jù)，避免被微博平臺(tái)定向封禁;2）為了降低爬蟲(chóng)爬取時(shí)對(duì)服務(wù)器帶寬的影響，降低被系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，利用sleep函數(shù)延遲爬取數(shù)據(jù)，以模擬人為操作的特征;3）利用header函數(shù)，用來(lái)模擬瀏覽器訪問(wèn)平臺(tái)數(shù)據(jù)，以混淆微博的反爬蟲(chóng)機(jī)制。

3.6 數(shù)據(jù)分析與可視化

本文考慮從用戶手機(jī)品牌、評(píng)論轉(zhuǎn)發(fā)、男女占比等維度分析大數(shù)據(jù)，主要依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。具體步驟如下：