分三个模块实现贴吧评论敏感词识别及情感分析研究:“评论爬虫抓取”、“评论敏感词识别”、“评论情感分析(积极或消极)”。数据存储于MongoDB中,现设数据库“spiders”,数据集合users。其余两个模块见本人博文。
在贴吧评论敏感词识别及情感分析初级实现里,只涉及最基础的知识,未进行代码的升级以及相应模块的技术完善。
因受限于语料库(“网上购酒体验评论”),现只爬取与语料库相关内容的帖子,如https://tieba.baidu.com/p/6105007639。该模块旨在通过贴吧URL,爬虫抓取全部页面中网民的头像、网名、发表言论以及发表时间。该模块通过分析网页URL,采用递进方式对贴吧特定主题“网上商城购酒体验”(https://tieba.baidu.com/p/6105007639)进行抓取,如:
网页1:https://tieba.baidu.com/p/6105007639?pn=1,
网页2:https://tieba.baidu.com/p/6105007639?pn=2,…
网页n:https://tieba.baidu.com/p/6105007639?pn=n
因此首先获取主题总页数,然后构建该主题下存在的所有网页URL 并对其进行数据抓取。
评论爬虫抓取的数据流图如下所示:
抓取的数据只存储于users集合中,且users集合的组成为:users(username,image,page,time)。
(1)利用网页节点属性获取帖子中的总页数。
from pyquery import PyQuery as pq
#获取总页数
def gettotalpage(url):
url=url+str(1)
doc=pq(url=url)
temp = []
for item in doc('.l_reply_num .red').items():
temp.append(item.text())
return(int(temp[1]))
(2)请求路径获得网页源码。
import requests
def get_one_page(url):
try:
headers={
'User_Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 '
'(KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
}
response=requests.get(url,headers=headers)
if response.status_code==200:
return response.text
return None
except RequestException:
return None
(3)利用正则表达式,提取信息
import re
def parse_one_page(html):
pattern=re.compile('
'.*?)"/>.*?
'.*?target="_blank">(.*?).*?'
'
'\sj_d_post_content.*?">(.*?)
(4)将信息存储于users数据集合中。
from pymongo import MongoClient
'''连接mongodb中的spiders库中的users集合'''
client=MongoClient()
db=client['spiders']
collection1=db['users']
def save_to_mongo(result):
#此时result为字典集
if collection1.insert_many(result):
print('save successful')
(5)根据总页数,爬取该帖子所有网页的用户评论信息。
#抓取所有评论页面,规定不超过十页
def panduan(url,offset):
url=url+str(offset)
if requests.get(url).status_code==200:
html = get_one_page(url)
save_to_mongo(parse_one_page(html))
#for item in parse_one_page(html):
#write_to_file(item)
#抓取所有信息
def total_scrapy(url):
url=url+str('?pn=')
for i in range(1,gettotalpage(url=url)+1):
panduan(url,i)
(1)帖子中的回复评论数据属于Ajax异步加载,没有实现Ajax分析爬取,因此数据不能获取。
(2)不能进行分布式爬取,未使用框架(spiders、scrapy),所用为“三段式”。
(1)崔庆才.python3网络爬虫开发实战[M].北京:人民邮电出版社,2018