Scrapy爬蟲實作：爬取QQ空間資料進行社群網路分析

近年來，人們對社群網路分析的需求越來越高。而QQ空間又是中國最大的社群網路之一，其資料的爬取和分析對於社群網路研究來說尤其重要。本文將介紹如何使用Scrapy框架爬取QQ空間數據，並進行社會網絡分析。

一、Scrapy介紹

Scrapy是一個基於Python的開源Web爬取框架，它可以幫助我們快速且有效率地透過Spider機制採集網站數據，並對其進行處理和保存。 Scrapy框架由五個核心元件組成：引擎(Engine)、調度器(Scheduler)、下載器(Downloader)、Spider和專案管道(Pipeline)，其中Spider是爬蟲邏輯的核心元件，它定義瞭如何存取網站、從網頁中提取資料以及如何儲存提取到的資料。

二、Scrapy操作流程

1.建立Scrapy專案

#使用命令列進入要建立專案的目錄，然後輸入下列命令：

scrapy startproject qq_zone

該指令將建立一個名為「qq_zone」的Scrapy專案。

2.創建Spider

在Scrapy專案中，我們需要先建立一個Spider。在該專案的目錄下建立一個名為「spiders」的資料夾，並在該資料夾下建立一個名為「qq_zone_spider.py」的Python檔案。

在qq_zone_spider.py中，我們需要先定義Spider的基本訊息，如名稱、起始URL和允許的網域名稱。程式碼如下：

import scrapy

class QQZoneSpider(scrapy.Spider):
    name = "qq_zone"
    start_urls = ['http://user.qzone.qq.com/xxxxxx']
    allowed_domains = ['user.qzone.qq.com']

要注意的是，start_urls應該替換為待爬取QQ空間主頁面的URL，其中「xxxxxx」應該替換為目標QQ號的數字ID。

然後，我們需要定義資料擷取規則。由於QQ空間是一個透過Javascript渲染的頁面，我們需要使用Selenium PhantomJS來取得頁面資料。程式碼如下：

from scrapy.selector import Selector
from selenium import webdriver

class QQZoneSpider(scrapy.Spider):
    name = "qq_zone"
    start_urls = ['http://user.qzone.qq.com/xxxxxx']
    allowed_domains = ['user.qzone.qq.com']

    def __init__(self):
        self.driver = webdriver.PhantomJS()

    def parse(self, response):
        self.driver.get(response.url)
        sel = Selector(text=self.driver.page_source)
        # 爬取数据的代码

接下來就可以依照頁面結構，使用XPath或CSS Selector對頁面進行資料抽取了。

3.處理資料並儲存

在qq_zone_spider.py中，我們需要定義如何處理抽取的資料。 Scrapy提供了一個專案管道(pipeline)機制用於資料處理和儲存。我們可以在settings.py檔案中開啟該機制並定義專案管道。

在settings.py檔案中加入以下程式碼：

ITEM_PIPELINES = {
    'qq_zone.pipelines.QQZonePipeline': 300,
}

DOWNLOAD_DELAY = 3

其中，DOWNLOAD_DELAY是爬取頁面時的延遲時間，可以根據需要進行調整。

然後，在專案根目錄下建立一個名為「pipelines.py」的文件，並在其中定義如何處理和儲存抓取的資料。

import json

class QQZonePipeline(object):

    def __init__(self):
        self.file = open('qq_zone_data.json', 'w')

    def process_item(self, item, spider):
        line = json.dumps(dict(item)) + "
"
        self.file.write(line)
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()

在上面的程式碼中，我們使用json模組將資料轉換為json格式，然後儲存到「qq_zone_data.json」檔案中。

三、社群網路分析

在QQ空間資料抓取完成後，我們可以使用Python中的NetworkX模組進行社群網路分析。

NetworkX是一個用於分析複雜網路的Python函式庫，它提供了許多功能強大的工具，如圖形視覺化、節點和邊的屬性設定、社群發現等。下面展示一個簡單的社交網路分析的程式碼：

import json
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.Graph()

with open("qq_zone_data.json", "r") as f:
    for line in f:
        data = json.loads(line)
        uid = data["uid"]
        friends = data["friends"]
        for friend in friends:
            friend_name = friend["name"]
            friend_id = friend["id"]
            G.add_edge(uid, friend_id)

# 可视化
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=20)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.4)
plt.axis('off')
plt.show()

在上面的程式碼中，我們先將抓取到的資料讀入內存，並使用NetworkX建立一個無向圖，其中每個節點代表一個QQ號，每條邊代表這兩個QQ號之間有好友關係。

然後，我們使用spring佈局演算法對圖形進行排版，最後使用matplotlib進行視覺化。

四、總結

本文介紹如何使用Scrapy框架進行資料擷取並使用NetworkX進行簡單的社群網路分析。相信讀者已經對Scrapy、Selenium以及NetworkX的使用有了更深入的了解。當然，QQ空間資料的爬取只是社交網路分析的一部分，後續也需要對資料進行更深入的探索與分析。

以上是Scrapy爬蟲實作：爬取QQ空間資料進行社群網路分析的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！