豆瓣图书爬取并进行评论的特征提取

1.运用python爬虫爬取和数据库的持久化存储
2.运用TF-IDF方法进行特征提取

一、scrapy爬虫框架介绍
· Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架，用途非常广泛
· 框架的力量，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便

制作 Scrapy 爬虫 一共需要4步：
1.新建项目 (scrapy startproject xxx)：新建一个新的爬虫项目
2.明确目标 （编写items.py）：明确你想要抓取的目标
3.制作爬虫 （spiders/xxspider.py）：制作爬虫开始爬取网页
4.存储内容 （pipelines.py）：设计管道存储爬取内容

二、文本特征提取简介
TF（Term Frequency）词频，在文章中出现次数最多的词，然而文章中出现次数较多的词并不一定就是关键词，比如常见的对文章本身并没有多大意义的停用词。所以我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。该权重为IDF（Inverse Document Frequency）逆文档频率，它的大小与一个词的常见程度成反比。在我们得到词频（TF）和逆文档频率（IDF）以后，将两个值相乘，即可得到一个词的TF-IDF值，某个词对文章的重要性越高，其TF-IDF值就越大，所以排在最前面的几个词就是文章的关键词。
TF-IDF算法步骤：
（1）、计算词频：
词频 = 某个词在文章中出现的次数
考虑到文章有长短之分，考虑到不同文章之间的比较，将词频进行标准化
词频 = 某个词在文章中出现的次数/文章的总词数
词频 = 某个词在文章中出现的次数/该文出现次数最多的词出现的次数
（2）、计算逆文档频率
需要一个语料库（corpus）来模拟语言的使用环境。
逆文档频率 = log(语料库的文档总数/(包含该词的文档数 + 1))
（3）、计算TF-IDF
TF-IDF = 词频（TF）* 逆文档频率（IDF

三、实验结果展示及分析
1.爬取相关的字段进入到数据库中，一共爬取了50本书的相关字段内容，这里我用Python里很轻量级的sqlite，因为爬取的字段内容量较小，下图为爬取的结果：

2.运用TF-IDF方法进行特征提取，这里我用了TfidfVectorizer库里的方法，最后将每本书提取到的结果放入了一个txt文件夹中，方便后续的分析：

（1）下图是各个书籍评论的特征提取（只展示部分结果），在第二步中，我们进一步打开其中一个

(2)下图是对《红楼梦》进行特种提取时的的结果，（只做部分展示），同时我们看到，一些词语（人心，可悲，天命）的TD-IDF的值到了0.2以上，这些词语代表了广大网友对后楼梦这部著作的评价

四、代码实现
（1）创建工程，scrapy框架在对应目录下用控制台命令创建工程
目录列表如下：

（2）数据解析，scrapy框架通过下载器将start_url中得到的数据传送给response，然后可以利用scrapy中的xpath解析器将相关字段提取出来。代码如下：

item = DoubanBookItem()
# 书名
title = td.xpath('./div[1]/a/text()').extract()
title = ''.join(title).strip()
item['title'] = title
# 作者
author = td.xpath('./p[1]/text()').extract()
author = ''.join(author).split('/', 1)[0].strip()
item['author'] = author
# 评论数
commNum = td.xpath('./div[2]/span[3]/text()').extract()
commNum = ''.join(commNum).split('\n')[1].strip()
item['commNum'] = commNum

（3）翻页爬取：我们最少要爬取50个书本的信息

start_urls = ['https://book.douban.com/top250?start=']
i = 0

def parse(self, response):
    if self.i < 2:
        next_url = 'https://book.douban.com/top250?start={}'.format(self.i * 25)
        self.i += 1
        yield scrapy.Request(url=next_url, callback=self.parse)

（4）多级页面爬取：由于要爬取的评论和数据在在两级页面里，所以评论数据的获取需要将上一级爬取到的评论链接交给scrapy的调度器，调度器将得到的url再放入队列依次交给下载器获取响应

# yield使得函数变为一个生成器，Request里的callback参数将指定分析下一级网页的数据解析函数
yield scrapy.Request(url=link, meta={
     'item': item}, callback=self.DoubanComm)

（5）数据库存储,在scrapy框架中有管道专门用来进行数据的持久化存储，首先定义item，item是scrapy框架定义好的一个字典，相关字段赋给item然后通过管道文件将数据持久化存储。

# 定义item
class DoubanBookItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    commNum = scrapy.Field()
    bookdes = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()

# 持久化存储，将数据写入数据库
class DoubanBookPipeline:
# 连接数据库，只执行一次
    def open_spider(self, spider):
        self.conn = sqlite3.connect("doubanbook.db")
        self.cursor = self.conn.cursor()
        self.conn.commit()
    # 将数据插入数据库
    def process_item(self, item, spider):
        self.s1 = '"' + item['title'] + '"'
        self.s2 = '"' + item['author'] + '"'
        self.s3 = '"' + item['bookdes'] + '"'
        self.s4 = '"' + item['commNum'] + '"'
        self.data = []
        self.data.append(self.s1)
        self.data.append(self.s2)
        self.data.append(self.s3)
        self.data.append(self.s4)
        # print(self.s1,self.s2,self.s3,self.s4)
        # print(item['title'])
        sql = '''
        insert into booktop250(
        info_title,infor_author,infor_des,infor_CommNum)
        values(%s)'''%",".join(self.data)
        self.cursor.execute(sql)
        self.conn.commit()
        return item
    # 关闭数据库，只执行一次
    def close_spider(self, spider):
        self.cursor.close()
        self.conn.close()

（6）特征提取，这里用到了sklearn框架里的TfidfVectorizer库，将提取到的评论进行模型拟合，这个过程涉及到停用词的过滤，最后将特征与对应的TF-IDF的值写到文件中，方便后续的分析

# 过滤停用词的模型拟合，得到TfidfVectorizer对象的实例
stpwrdpath = "C://Users//DELL//Desktop//中文停用词.txt"
with open(stpwrdpath, 'rb') as fp:
    stopword = fp.read().decode('utf-8')  # 停用词提取
stopwordlist = stopword.splitlines()
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words=stopwordlist)

（7）反爬机制，豆瓣图书会检测异常的IP请求，在多次重复爬取时，豆瓣网页提示登录查看，这里我很自然的想到了构建一个代理IP池，
用random模块每次通过不同的IP代理去访问，这里网上免费的代理效果不是很理想，但够用。
I)下面的代码为构建的代理中间件

# 构造代理中间件
import random
from .proxies import proxy_list
class DOubanRadomDownloaderMiddleware(object):
    def process_request(self, request, spider):
        proxy = random.choice(proxy_list)
        request.meta["proxy"] = proxy

    def process_exception(self, request, exception, spider):

        return request

II）代理池列表

proxy_list = [
'http://113.128.8.237:9999',
'http://175.42.68.160:9999',
'http://171.35.174.214:9999',
'http://58.253.154.192:9999',
'http://113.194.50.95:9999',
'http://120.83.111.36:9999',
'http://171.35.213.97:9999',
'http://175.42.158.72:9999',
]

III）还要记得在sitting中将代理中间件加入，并分配相应的优先级

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
     
    'douban_book.middlewares.DoubanBookDownloaderMiddleware': 543,
    'douban_book.middlewares.DOubanRadomDownloaderMiddleware':300,
}