从爬取到展示，数据科学工具串联练手 第2篇

书接上回（文章 http://blog.csdn.net/a_step_further/article/details/79360613  使用了python去爬取微博评论消息，再使用spark做预处理，用R做可视化），这次再换个姿势练习一下，思路是相近的，换换工具练手的目标仍然是活跃下思维。

任务说明

1. 爬取新浪微博消息；这一次使用java处理
2. 中文文本预处理，这次的聚焦点在于文本中姓名的提取；这一次使用java处理
3. 文字云展示; 这一次仍使用R处理

1. 数据获取

这次我们选取新浪微博春晚官方账号下的评论消息来玩数据，看看大家对于哪些明星提及次数最多 ：）

有了上篇文章的基础，网页上评论内容格式不再赘述，直接上完整代码：

import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;


public class spider {
    public static ArrayList getWeiboComment(String url) throws IOException{
        ArrayList commentStr = new ArrayList();
        Document doc = Jsoup.connect(url).userAgent("User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/604.5.6 (KHTML, like Gecko) Version/11.0.3 Safari/604.5.6").ignoreContentType(true).get();
        //获取纯文本内容，注意不要使用doc.html()，否则返回的是html格式，会自动添加一大堆属性标签，反而不利于后续使用
        JSONObject jo = JSONObject.fromObject(doc.text());
        //根据页面内容的格式，定制化数据解析的方法
        if(! jo.getString("msg").equals("数据获取成功")){
            return commentStr;
        }
        JSONObject innerData = JSONObject.fromObject(jo.get("data"));
        JSONArray ja = JSONArray.fromObject(innerData.get("data").toString());
        for(int i = 0; i < ja.size(); i ++){
            JSONObject j = ja.getJSONObject(i);
            JSONObject user = j.getJSONObject("user");
            String userID = user.getString("id");  //评论者微博ID
            String userWeiboNick = user.getString("screen_name");  //评论者微博账号
            String commentMsg = j.get("text").toString(); //评论消息
//            System.out.println(userID + "\t" + userWeiboNick + "\t" + commentMsg);
            commentStr.add(commentMsg);
        }
        return commentStr;  //这里仅返回评论来使用
    }
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String url = "https://m.weibo.cn/api/comments/show?id=4209863149676685";

    //取前N页评论
        ArrayList allComment = new ArrayList();
        for(int i = 0;i < 30; i++){
            ArrayList tmp = getWeiboComment(url + "&page=" + i);
            allComment.addAll(tmp);
        }

        System.out.println("共爬取到" + allComment.size() + "条微博评论消息,分别为：");
        for(String s: allComment){
            System.out.println(s);
        }

        //写入本地文件
        System.out.println("开始写入本地文件");
        String filename = "~/weibo_comment.txt";
        BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new FileWriter(filename));
        for(String s: allComment){
            bw.write(s + "\n");
        }
        System.out.println("写入本地文件完成");
        bw.close();
    }
}

执行结果如下图所示：

2. 中文文本预处理

有了评论消息后，我们来提取出其中的人名，仍然使用HanLP这个包，它可以识别中国人名，将词性标注为nr: 。 添加maven依赖:

    com.hankcs
    hanlp
    portable-1.2.8

要想提取人名，首先得能识别，运行结果如下图：

可以看到不少人名都被标注为了nr的属性，but, 细看一下，貌似有个“易烊/nr, 千/m, 玺/ng”，这个看上去有点眼熟，百度了一下才知道这四个字是一个完整的人名（请原谅一个80后对于现如今娱乐圈的陌生），通过在分词词典中添加自定义词语可以实现完整的提取，如下所示:

呃，发现这个词被标注为了nz的属性（其他专名），暂时在分词这里忽略它吧，无关大局，重点是知道怎样添加新词到词典中。

以下是完整代码：

import com.hankcs.hanlp.HanLP;
import com.hankcs.hanlp.corpus.tag.Nature;
import com.hankcs.hanlp.dictionary.CustomDictionary;
import com.hankcs.hanlp.seg.Segment;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;

import java.io.*;
import java.util.*;

public class extractName {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String filename = "~/weibo_comment.txt";
        InputStream file = new FileInputStream(new File(filename));

        BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(file,"utf-8"));
        String line;
        ArrayList allComment = new ArrayList();
        while((line = in.readLine()) != null){
            allComment.add(line);
        }

        HashMap nameFreq = new HashMap();
        Segment segment = HanLP.newSegment().enableNameRecognize(true).enableCustomDictionary(true);  //开启姓名识别的选项
        CustomDictionary.add("易烊千玺");
        for(String comment: allComment){
            System.out.println(comment);
            List termList = segment.seg(comment); //分词
            //            System.out.println(termList);
            //对于同一个评论消息，可能反复提及一个人名，为了不重复计数，每条消息中提到的每个人名仅计算1个频次
            HashSet sameMsgName = new HashSet();

            for(Term word: termList){
                if(word.nature.equals(Nature.nr)){
                    String name = word.toString().replace("/nr","");
                    sameMsgName.add(name);
//                    System.out.println(name);
                }
            }

            //统计每个名字的词频
            Iterator it = sameMsgName.iterator();
            while(it.hasNext()){
                String name = it.next().toString();
                if(nameFreq.keySet().contains(name)){
                    nameFreq.put(name, nameFreq.get(name) + 1);
                }else{
                    nameFreq.put(name, 1);
                }
            }
        }


        //同时写入本地文件，便于下个环节的使用
        String writeFile = "~/weibo_comment_name_freq.txt";
        BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new FileWriter(writeFile));

        Iterator it = nameFreq.entrySet().iterator();
        while(it.hasNext()){
            HashMap.Entry entry = (HashMap.Entry) it.next();
            String name = entry.getKey().toString();
            Integer freq = Integer.parseInt(entry.getValue().toString());
//            System.out.println(name + "\t" + freq);
            bw.write(name + "," + freq.toString() + "\n");
        }

        bw.close();
    }
}

3. 文字云可视化

使用与上篇文章同样的方法，

library(wordcloud2)
data = read.delim("文件路径",sep=",",header = FALSE)
wordcloud2(data = data,figPath = "引入一个背景图片")