近年来，人们对社交网络分析的需求越来越高。而qq空间又是中国最大的社交网络之一，其数据的爬取和分析对于社交网络研究来说尤为重要。本文将介绍如何使用scrapy框架来爬取qq空间数据，并进行社交网络分析。
一、scrapy介绍
scrapy是一个基于python的开源web爬取框架，它可以帮助我们快速高效地通过spider机制采集网站数据，并对其进行处理和保存。scrapy框架由五个核心组件组成：引擎(engine)、调度器(scheduler)、下载器(downloader)、spider和项目管道(pipeline)，其中spider是爬虫逻辑的核心组件，它定义了如何访问网站、从网页中提取数据以及如何存储提取到的数据。
二、scrapy操作流程
1.创建scrapy项目
使用命令行进入要创建项目的目录，然后输入以下命令：
scrapy startproject qq_zone
该命令将创建一个名为“qq_zone”的scrapy项目。
2.创建spider
在scrapy项目中，我们需要先创建一个spider。在该项目的目录下创建一个名为“spiders”的文件夹，并在该文件夹下创建一个名为“qq_zone_spider.py”的python文件。
在qq_zone_spider.py中，我们需要先定义spider的基本信息，如名称、起始url和允许的域名。代码如下：
import scrapyclass qqzonespider(scrapy.spider): name = "qq_zone" start_urls = ['http://user.qzone.qq.com/xxxxxx'] allowed_domains = ['user.qzone.qq.com']
需要注意的是，start_urls应该替换为待爬取qq空间主页面的url，其中“xxxxxx”应该替换为目标qq号的数字id。
然后，我们需要定义数据抽取规则。由于qq空间是一个通过javascript渲染的页面，我们需要使用selenium + phantomjs来获取页面数据。代码如下：
from scrapy.selector import selectorfrom selenium import webdriverclass 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
接下来就可以根据页面结构，使用xpath或css selector对页面进行数据抽取了。
3.处理数据并存储
在qq_zone_spider.py中，我们需要定义如何处理抽取到的数据。scrapy提供了一个项目管道(pipeline)机制用于数据处理和存储。我们可以在settings.py文件中开启该机制并定义项目管道。
在settings.py文件中添加以下代码：
item_pipelines = { 'qq_zone.pipelines.qqzonepipeline': 300,}download_delay = 3
其中，download_delay是爬取页面时的延迟时间，可以根据需要进行调整。
然后，在项目根目录下创建一个名为“pipelines.py”的文件，并在其中定义如何处理和储存抓取的数据。
import jsonclass 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()
在上面的代码中，我们使用json模块将数据转换为json格式，然后存储到“qq_zone_data.json”文件中。
三、社交网络分析
在qq空间数据抓取完成后，我们可以使用python中的networkx模块进行社交网络分析。
networkx是一个用于分析复杂网络的python库，它提供了很多功能强大的工具，如图形可视化、节点和边的属性设置、社区发现等。下面展示一个简单的社交网络分析的代码：
import jsonimport networkx as nximport matplotlib.pyplot as pltg = 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()
在上面的代码中，我们先将抓取到的数据读入内存，并使用networkx构建一个无向图，其中每个节点代表一个qq号，每条边代表这两个qq号之间存在好友关系。
然后，我们使用spring布局算法对图形进行排版，最后使用matplotlib进行可视化。
四、总结
本文介绍了如何使用scrapy框架进行数据抓取并使用networkx进行简单的社交网络分析。相信读者已经对scrapy、selenium以及networkx的使用有了更深入的了解。当然，qq空间数据的爬取仅仅是社交网络分析的一部分，后续还需要对数据进行更加深入的探索和分析。
以上就是scrapy爬虫实践：爬取qq空间数据进行社交网络分析的详细内容。