Twitter爬虫核心技术:全自动抓取世界上的热门主题以及转推,引用,回复的用户的最新微博.
搜索引擎spider爬虫(蜘蛛)原理

搜索引擎spider爬⾍(蜘蛛)原理做SEO的⼈应该要对搜索引擎的基本原理有⼀些了解,从搜索引擎发现⽹址到该页⾯拥有排名,以及后续更新整个过程中,搜索引擎到底是怎么⼯作的?你都需要了解。
对于专业的算法不必进⾏深⼊的研究,但是对于搜索引擎⼯作中的⽣命⼒和算法原理要有个简单的认知,这样才能更有效地开展SEO⼯作,知其然也要知其所以然;当然也有⼀些朋友不懂这些,照样做昨有声有⾊,但是有对搜索引擎⼯作原理,懂总⽐不懂好⼀点。
以往的SEO书藉中对这内容讲解都⽐较简单,希望在些能够尝试结合SEO实际⼯作和现象,更进⼀步剖析⼀下搜索引擎的⼯作原理,其实当你了解了搜索引擎的⼯作流程、策略和基本算法后,就可以在⼀定程序上避免因为不当操作⽽带来的不必要处罚,同也可以快速分析出很多搜索引擎搜索结果异常的原因。
有搜索⾏为的地⽅就有搜索引擎,站内搜索、全⽹搜索、垂直搜索等都⽤到搜索引擎;接下来,本⽂会根据从业认知,讨论⼀下全⽂搜索引擎的基本架构。
百度、⾕歌等综合搜索巨头肯定有着更为复杂的架构和检索技术,但宏观上基本原理都差不多的。
搜索引擎的⼤概架构如图2-1所⽰。
可以分成虚线左右两个部分:⼀部分是主动抓取⽹页进⾏⼀系列处理后建⽴索引,等待⽤户搜索;另⼀部分是分析⽤户搜索意图,展现⽤户所需要的搜索结果。
搜索引擎主动抓取⽹页,并进⾏内容处理、索引部分的流程和机制⼀般如下:1.派出spider按照⼀定策略把⽹页抓回到搜索引擎服务器;2.对抓回的⽹页进⾏链接抽离、内容处理,削除噪声、提取该页主题⽂本内容等;3.对⽹页的⽂本内容进⾏中⽂分词、去除停⽌词等;4.对⽹页内容进⾏分词后判断该页⾯内容与已索引⽹页是否有重复,剔除重复页,对剩余⽹页进⾏倒排索引,然后等待⽤户的检索。
当有⽤户进⾏查询后,搜索引擎⼯作的流程机制⼀般如下:1.先对⽤户所查询的关键词进⾏分词处理,并根据⽤户的地理位置和历史检索特征进⾏⽤户需求分析,以便使⽤地域性搜索结果和个性化搜索结果展⽰⽤户最需要的内容;2.查找缓存中是否有该关键词的查询结果,如果有,有为最快地呈现查询,搜索引擎会根据当下⽤户的各种信息判断其真正需求,对缓存中的结果进⾏微调或直接呈现给⽤户;3.如果⽤户所查询的关键词在缓存中不存在,那么就在索引库中的⽹页进⾏调取排名呈现,并将该关键词和对应的搜索结果加⼊到缓存中;4.⽹页排名是⽤户的搜索词和搜索需求,对索引库中⽹页进⾏相关性、重要性(链接权重分析)和⽤户体验的⾼低进⾏分析所得出的。
爬虫的简介

爬虫的简介
什么是爬虫,爬虫的简介:
爬虫,也称网络爬虫,又称网络机器人,可以按照我们所写的爬虫算法规则,自动化浏览、获取网络中的信息。
而使用Python可以很方便地编写出爬虫程序,进行互联网信息的自动化检索。
简单来说,我们使用浏览器获取的数据,也可以使用爬虫程序来获取到。
爬虫能做什么
举个例子,我们每天使用的百度、谷歌搜索引擎,其内容其实都是来自于爬虫。
比如百度搜索引擎的爬虫叫做百度蜘蛛(Baiduspider),百度蜘蛛每天会在海量的互联网信息中进行爬取,爬取优质信息并收录,当用户在百度搜索引擎上检索对应关键词时,百度将对关键词进行分析处理,从收录的网页中找出相关网页,按照一定的排名规则进行排序并将结果展现给用户。
从个人来说,假如我们想要批量下载下面一共77页的高清大图壁纸,如果手工一个个去点击下载,非常浪费时间。
又假如我们想要获取图2中将近2万页的全部数据用来做菜价的数据分析,该如何获取呢,总不能复制粘贴吧!
如何学习爬虫
那么爬虫这么厉害,我们该怎么学习呢?其实学习爬虫非常简单,从小爬的学习经历来说,比学习任何其他一门技术的成本都低,并且学习起来还非常有趣。
比如学习其他技术很难找到实践的项目,
学习起来非常枯燥,但是学习爬虫就不一样了,每学一个知识点,都可以马上到一个网站去实践,因此学习起来非常有成就感。
机器人在推特的项目书

机器人在推特的项目书项目名称:机器人在推特的应用1.项目背景和目标:在社交媒体平台推特上,有大量的用户生成的内容,包括文本、图片、视频等。
为了有效地处理这些内容并提供更好的用户体验,我们计划开发一个机器人应用,在推特上执行多种任务和功能。
我们的目标是创建一个机器人系统,通过自动化和智能化的方式来处理推特内容,包括自动回复、推荐相关内容、发布预定的推文等。
通过机器人在推特的应用,我们希望能够提高用户满意度,增加用户互动,并提供更好的推特平台使用体验。
2.主要功能:2.1 自动回复功能:机器人将通过分析推特用户发表的内容,识别关键词和语义,来快速生成并发送适当的回复。
这将帮助用户解决问题,提供有用的信息,并增强用户对推特平台的互动性。
2.2 内容推荐功能:机器人将根据用户的兴趣、关注的领域和历史行为,分析和筛选出最相关和有价值的推特内容,并向用户推荐这些内容。
这将提高用户在推特上的体验,帮助他们发现更多有趣的内容和用户。
2.3 推文发布功能:机器人将预先设定的内容和时机,在适当的时间点发布推文。
这将提高推特账户的活跃度,保持用户的关注和互动,同时也可以用于宣传、推广等目的。
3.关键技术和实施方案:3.1 自然语言处理(NLP)和机器学习:为了实现自动回复功能和内容推荐功能,我们将使用NLP技术来理解用户生成的文本内容,并根据预定义的规则和模型生成相应的回复或推荐。
机器学习算法将用于训练和调优这些模型,以提高机器人的智能度和准确性。
3.2 推特API和数据收集:为了获取推特用户的内容和信息,我们需要使用推特的API来实现数据的获取和分析。
通过获取用户的推文、关注列表和历史行为等数据,我们可以更好地理解用户的兴趣和偏好,并提供更个性化的推荐内容。
4.预期效果和盈利模式:通过机器人在推特上的应用,我们预计可以提高用户的满意度和平台的互动性,帮助用户更好地发现有趣的内容和用户,并增加用户留存和活跃度。
盈利模式可以包括广告推广、合作推广、VIP会员服务等,以推广赞助商的产品、服务和特权,并为用户提供更多个性化的推特体验。
网络爬虫技术及应用考核试卷

A. Item
B. Pipeline
C. Middleware
D. Scheduler
17.以下哪个是网络爬虫的反爬虫策略?()
A.验证码
B.登录限制
C. User-Agent检测
D.所有以上选项
18.以下哪个技术可以帮助网络爬虫绕过登录限制?()
2. BFS从广度入手,遍历兄弟节点,适合抓取相关度高的页面;DFS从深度入手,遍历子节点,适合抓取特定主题。
3.技术挑战包括动态加载、反爬策略、数据去重等。应对策略包括模拟浏览器行为、使用代理、分布式爬取等。
4.爬虫应用于商品价格比较,帮助消费者做出决策。涉及法律和道德问题包括数据准确性、商业竞争、用户隐私等。
( )
2.描述网络爬虫抓取策略中的宽度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS)的区别,并分别说明它们适用的场景。
( )
3.请阐述网络爬虫面临的主要技术挑战及其应对策略。
( )
4.以一个实际应用场景为例,说明网络爬虫如何在该场景中发挥作用,并讨论可能涉及的法律和道德问题。
( )
标准答案
一、单项选择题
1.网络爬虫可以随意爬取任何网站的数据。( )
2.网络爬虫在爬取数据时,不需要考虑网站的服务器负载。( )
3.使用User-Agent检测是网络爬虫的一种反爬虫策略。( )
4.爬虫程序在运行时,应当尽量减少对目标网站的影响。( )
5.网络爬虫只能爬取静态网页的内容。( )
6.分布式爬虫可以同时从多个网站爬取数据。( )
9.以下哪个协议用于告知网络爬虫哪些页面可以爬取,哪些页面不可以爬取?()
网络爬虫技术3篇

网络爬虫技术第一篇:网络爬虫技术介绍网络爬虫技术是从网络上自动获取信息的一种技术,也叫做网页抓取或者网络蜘蛛。
它是一个自动地通过互联网采集网络数据的程序。
网络爬虫技术是搜索引擎的关键技术之一。
搜索引擎的底层就是一系列爬虫,通过爬虫从万维网上收集信息,然后通过算法对这些信息进行分析、处理、归类、排序等操作,最后呈现给用户。
网络爬虫技术的原理是模拟客户端向服务器发起请求,从而获取网络信息,并根据特定的规则,抓取需要的内容,保存到自己的数据库中。
网络爬虫技术的应用非常广泛,可以用于搜索引擎、数据挖掘、价格比较、信息监控等领域。
其中,搜索引擎应用最为广泛。
搜索引擎需要在短时间内从互联网上获取大量的网页,并对这些网页进行处理,将其中的信息提取出来,进行组织、处理、归纳、分析、挖掘,最终返回给用户。
为了避免网络爬虫造成的网站负荷和数据安全问题,很多网站会通过技术手段来限制网络爬虫的访问。
一些常用的限制手段包括:robots.txt文件、访问频率限制、验证码验证,以及反爬虫策略,如IP封锁、JS反爬虫等。
网络爬虫技术不仅有着广泛的应用范围,而且也有着复杂的技术要求。
爬虫涉及到的技术领域非常广泛,包括但不限于:Java开发、Python编程、分布式计算、数据库管理、网络安全等。
同时,最为关键的是对抓取的数据进行分析,得出有效的信息,这需要掌握一定的数据分析技能。
网络爬虫技术的出现,使得人们可以更加方便地获取互联网上的信息,提高了互联网信息的利用价值。
然而,随着人们对网络爬虫技术的使用,也引发了一系列的争议,包括隐私问题、版权问题、以及对于商业利用的限制问题。
总之,网络爬虫技术是互联网信息采集处理与利用的关键技术。
随着人们对它的需求日益增加,未来网络爬虫技术将会得到进一步的发展和应用。
第二篇:网络爬虫技术的发展与挑战网络爬虫技术自20世纪90年代发展以来,一直在不断地发展和创新。
一方面,随着互联网的快速发展和互联网用户行为方式的不断演进,网络爬虫的使用也不断发展出各种新的应用形态;另一方面,各种阻挡网络爬虫的技术和策略也不断更新,对爬虫技术提出了新的挑战。
抽取自媒体新闻热词的技术实现

抽取自媒体新闻热词的技术实现作者:叶宇翔来源:《电脑知识与技术》2018年第17期摘要:通过基于Python语言的网络爬虫对“今日头条”、“一点资讯”的热点推送新闻标题进行抓取,使用基于Python的中文分词工具对新闻标题数据进行分词统计处理。
为了高效获取数据,对不同的网站使用不同的爬虫技术,在为期一个月的时间内对“今日头条”等自媒体新闻网抓取近万条热点新闻标题,在对数据进行分词统计及关键词提取后成功获取当月新闻中的热词。
关键词:网络爬虫;中文分词;自媒体;新闻传播;关键词中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2018)17-0014-03Abstract:Through the Python-based web crawler the Python-based Chinese word segmentation tool to capture the headline data of “” and “”. In order to efficiently obtain data, different spider technologies are used for different websites, and nearly 10,000 hot news headlines were crawled on the “” and other self-media news networks for a period of one month, and word segmentation statistics and keywords are used for the data. After the extraction, the hot words in the news of the current month were successfully obtained.Key words: web crawler; Chinese word segmentation; media; news; keyword在这个信息“大爆炸”的大数据时代,自媒体已成为网民最重要的阅读渠道,通过自媒体进行内容创业也是热门创业方向,大量企业、事业单位也在自媒体平台投入资源。
爬虫技术和网站数据抓取方法

爬虫技术和网站数据抓取方法随着互联网的发展,数据成为了一种可贵的资源,越来越多的人开始关注数据的获取和利用。
在数据的获取中,爬虫技术和网站数据抓取方法已经成为非常流行的方式之一。
本文将简单介绍爬虫技术和网站数据抓取方法,并探讨它们的应用。
一、爬虫技术1.1 爬虫的概念爬虫(Spider)是指一种在互联网上自动获取信息的程序。
它模拟浏览器行为,通过对网页中的链接进行解析和跟踪,自动获取网页中的数据。
爬虫技术主要用于数据抓取、搜索引擎、信息源汇聚等领域。
1.2 爬虫的工作原理爬虫的工作过程可以简单概括为先请求网页,再解析网页,最后抽取数据三个步骤。
首先,爬虫会发送请求到指定网页,获取网页的源代码。
然后,爬虫会对获取的网页源代码进行解析,找到网页中包含的链接和数据。
最后,爬虫会抽取有价值的数据,并进行存储和处理。
1.3 爬虫的分类根据不同的目的和需求,爬虫可以分为通用网页爬虫、数据整合爬虫、社交媒体爬虫和搜索引擎爬虫等。
通用网页爬虫:主要用于搜索引擎,通过搜索引擎抓取尽可能多的网页,并且对网页进行索引,提高搜索引擎的检索效率。
数据整合爬虫:主要用于整合互联网上的数据,如新闻、股票数据、房价数据等,以便于大众获取和使用。
社交媒体爬虫:主要用于在社交媒体平台上获取用户的信息,如微博、微信等。
搜索引擎爬虫:主要是为了让搜索引擎收录网站的数据,从而提升网站排名。
二、网站数据抓取方法2.1 网站数据抓取的目的网站数据抓取主要是为了收集和分析网站上的数据,从而了解网站的性质、变化、趋势,为网站提供参考和决策依据。
2.2 网站数据抓取的工具与技术网站数据抓取可以使用多种工具和技术,如爬虫技术、API接口、网站抓取软件等。
(1)爬虫技术爬虫技术是一种高效的网站数据抓取方式,可以快速有效地获取网站上的数据。
但是需要注意网站的反爬机制,防止被网站封禁或者被告上法庭。
(2)API接口API(Application Programming Interface)接口是一种标准化的数据交换格式,是实现不同应用程序之间的数据传递的重要方式之一。
网络爬虫简介

(c) MetaCamp:是存储和管理信息结构 描述文件的服务器。作为一个应用 (application)部署在Tomcat等Servlet容器 中。 (d) DataStore:是存储和管理信息提取 线索、各种信息提取指令文件和信息提取结 果文件的服务器,集成Lucene v2.3.2技术, 能够为结果文件建立索引。作为一个应用 (application)部署在Tomcat等Servlet容器 中。
教育技术系
网络爬虫
1、网络爬虫简介 2、通用网络爬虫和聚焦爬虫
3、网络爬虫的抓取策略
4、几种常见的网络爬虫
5、Metaseeker
1、网络爬虫简介
1.1 定义
1.2 用途1.3 原理来自1.1 网络爬虫定义网络爬虫(Crawler)又被称为网页蜘蛛, 网络机器人,在FOAF社区中,更经常的被 称为网页追逐者,它是一种按照一定的规则, 自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。
为了解决通用搜索引擎的局限性,定向 抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚 焦爬虫与通用爬虫不同,聚焦爬虫并不追求 大的覆盖,而将目标定为抓取与某一特定主 题内容相关的网页,为面向主题的用户查询 准备数据资源。
2.2 通用网络爬虫
通用网络爬虫从一个或若干初始网页 的URL开始,获得初始网页上的URL,在 抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽 取新的URL放入队列,直到满足系统的一 定停止条件。
爬虫技术介绍

爬虫技术介绍《爬虫技术介绍篇一》嘿,朋友!今天咱们来唠唠爬虫技术,这玩意儿可有点意思呢。
你可能会想,爬虫,是那种在地上爬的小虫子吗?哈哈,那可就大错特错啦。
在互联网的世界里,爬虫就像是一个勤劳的小矿工,在数据的“矿山”里不断挖掘。
简单来说,爬虫技术就是一种能自动抓取网页信息的程序。
就好比你在网上浏览网页,看到好多有用的信息,比如说商品的价格、文章的内容之类的。
但是如果要一个一个手动去复制粘贴,那可不得累死人啊。
这时候,爬虫就闪亮登场了。
它可以按照你设定好的规则,快速地把这些信息都收集起来。
我给你讲个我自己的事儿吧。
有一次我想对比一下各个电商平台上同一款电子产品的价格,我要是一个一个平台去看,眼睛都得看花。
我就想,要是有个东西能帮我把这些价格都整理出来就好了。
然后我就了解到了爬虫技术。
我刚开始学的时候,那真是一头雾水啊,感觉就像是走进了一个迷宫,到处都是代码和规则。
不过,爬虫技术也不是那么简单就能用好的。
它就像一把双刃剑,用得好可以给我们带来很多便利,但是如果使用不当,也可能会带来一些麻烦。
比如说,如果不加节制地去抓取一些网站的数据,可能就会侵犯到别人的权益。
这就好比你未经允许就闯进别人家里拿东西一样,是不道德的,甚至可能是违法的。
而且,网站也不是那么容易就让你爬的。
现在很多网站都有各种各样的反爬虫机制,就像是一道道坚固的防线。
这些机制有的会检测你的访问频率,如果太快了,就会怀疑你是爬虫,然后把你拒之门外。
有的还会通过验证码之类的东西来阻止你。
这时候,你就得像个聪明的特工一样,想办法绕过这些防线。
那爬虫技术有啥用呢?用处可大了去了。
对于商家来说,他们可以用爬虫来监测竞争对手的价格、产品信息等,这样就能及时调整自己的策略。
对于我们普通用户来说,像我刚刚说的比较商品价格就是一个例子。
还有呢,一些做数据分析的人,他们可以通过爬虫收集大量的数据,然后进行分析,得出一些很有价值的结论。
比如说预测某种商品的销量走势之类的。
爬虫对象汇总(国外英文资料)

爬虫对象汇总(国外英文资料)在数字时代,网络爬虫成为了信息收集的重要工具。
它们可以自动地从互联网上抓取大量数据,为研究人员、分析师和开发者提供宝贵的资源。
然而,对于初学者来说,了解哪些网站或平台是爬虫的好对象可能是一个挑战。
本文将汇总一些国外英文资料中提到的爬虫对象,帮助您更好地开展爬虫工作。
一、社交媒体平台1. Twitter:作为一个全球性的微博客平台,Twitter提供了大量的实时信息。
爬虫可以抓取用户的推文、评论、点赞等数据,用于情感分析、舆情监测等研究。
2. Facebook:作为全球最大的社交网络,Facebook拥有庞大的用户群体和丰富的内容。
爬虫可以抓取用户的帖子、评论、点赞等数据,用于社交网络分析、用户行为研究等。
3. Instagram:作为一个图片和视频分享平台,Instagram吸引了大量年轻用户。
爬虫可以抓取用户的图片、视频、评论等数据,用于图像识别、用户行为分析等。
4. LinkedIn:作为一个职业社交平台,LinkedIn提供了大量的职场信息。
爬虫可以抓取用户的简历、工作经历、技能等数据,用于人才招聘、职业发展研究等。
二、新闻网站1. The New York Times:作为美国最著名的报纸之一,The New York Times提供了大量的新闻报道和分析文章。
爬虫可以抓取新闻文章、评论等数据,用于新闻分析、舆情监测等研究。
2. The Guardian:作为英国的一家知名报纸,The Guardian提供了大量的新闻报道和评论文章。
爬虫可以抓取新闻文章、评论等数据,用于新闻分析、舆情监测等研究。
3. CNN:作为一家全球性的新闻机构,CNN提供了大量的新闻报道和视频内容。
爬虫可以抓取新闻文章、视频、评论等数据,用于新闻分析、舆情监测等研究。
4. The Wall Street Journal:作为美国的一家知名报纸,The Wall Street Journal提供了大量的财经新闻报道和分析文章。
制作信息采集神器的原理

制作信息采集神器的原理信息采集神器是一种能够帮助用户自动获取和整理信息的工具。
它可以通过网络爬虫、数据挖掘和人工智能等技术手段,自动从互联网中搜集所需的信息,并将其按照用户需求进行分类、过滤和整理,提供给用户使用。
下面将分别介绍信息采集神器的原理和实现方式。
一、网络爬虫技术1.1 原理介绍网络爬虫技术是信息采集神器的核心技术之一。
它通过模拟用户在浏览器中的行为,访问互联网上的各种网页,并获取网页中的文本、图像、链接等信息。
爬虫程序首先需要指定一个起始的URL,然后按照一定的规则解析网页的结构,提取所需的信息,并继续跟踪和爬取其他相关的网页,直至达到停止条件。
1.2 实现方式网络爬虫的实现方式有多种,常用的有基于HTTP协议的爬虫和基于浏览器引擎的爬虫。
基于HTTP协议的爬虫直接发送HTTP请求获取网页内容,然后使用正则表达式或者XPath等方式解析网页,提取所需信息。
基于浏览器引擎的爬虫则使用浏览器内核的渲染功能,实现更加复杂的页面解析,可以处理网页中使用JavaScript动态生成的内容。
二、数据挖掘技术2.1 原理介绍数据挖掘技术是信息采集神器的另一个重要组成部分。
它通过对大量数据的分析和处理,发现其中隐藏的模式和规律,从而提供有价值的信息。
在信息采集神器中,数据挖掘技术可以用于对采集到的信息进行分类、聚类、关联规则挖掘等操作,进一步提炼和优化所需的内容。
2.2 实现方式数据挖掘的实现方式有多种,常用的有机器学习和自然语言处理。
机器学习可以通过训练模型,将已知的数据特征与所需的信息进行关联,从而实现对新数据的分类、预测等操作。
自然语言处理则可以对采集到的文本信息进行分词、词频统计、情感分析等处理,进一步优化信息的质量及分类方式。
三、人工智能技术3.1 原理介绍人工智能技术在信息采集神器中扮演着重要的角色。
它可以通过机器学习和深度学习等技术,对用户的行为和需求进行分析和预测,从而实现个性化的信息推荐和过滤。
Twitter数据抓取的方法(二)

Twitter数据抓取的⽅法(⼆)Scraping Tweets Directly from Twitters Search Page – Part 2Published January 11, 2015In the we covered effectively the theory of how we can search and extract tweets from Twitter without having to use their API.First, let’s have a quick recap of what we learned in the . We have a URL that we can use to search Twitter with:This includes the following parameters:Key Valueq URL encoded query stringf Type of query (omit for top results or realtime for all)scroll_cursor Allows to paginate through results. If omitted it returns first pageWe also know that Twitter returns the following JSON response:{has_more_items: boolean,items_html: "...",is_scrolling_request: boolean,is_refresh_request: boolean,scroll_cursor: "...",refresh_cursor: "...",focused_refresh_interval: int}Finally, we know that we can extract the following information for each tweet:Embedded Tweet DataSelector Valuediv.original-tweet[data-tweet-id]The authors twitter handlediv.original-tweet[data-name]The name of the authordiv.original-tweet[data-user-id]The user ID of the authorspan._timestamp[data-time]Timestamp of the postspan._timestamp[data-time-ms]Timestamp of the post in msp.tweet-text Text of Tweetspan.ProfileTweet-action–retweet > span.ProfileTweet-Number of RetweetsactionCount[data-tweet-stat-count]span.ProfileTweet-action–favorite > span.ProfileTweet-Number of FavouritesactionCount[data-tweet-stat-count]Ok, recap done, let’s consider some pseudo code to get us started. As the example is going to be in Java, the pseudo code will take on a Java syntax.searchTwitter(String query, long rateDelay) {URL searchURL = createSearchURL(query)TwitterResponse twitterResponseString scrollCursorwhile ( (twitterResponse = executeSearch(searchURL)) != null && twitterResponse.has_more_items && twitterResponse.scroll_cursor != scrollCursor) {List tweets = extractTweest(twitterResponse.items_html)saveTweets(tweets)searchURL = createSearchURL(query, twitterResponse.scroll_cursor)sleep(rateDelay)}}Firstly, we define a function called searchTwitter, where we pass a query value as a string, and a specified time to pause the thread between calls. Given this string, we then pass to a function that creates our search URL based on our query. Then, in a while loop, we execute the search to return a TwitterResponse object that represents the JSON Twitter returns. Checking that the response is not null, it has more items, and we are not repeating the scroll cursor, we proceed to extract tweets from the items html, save them, and create our next search URL. We finally sleep the thread for however long we choose to with rateDelay, so we are not bombarding Twitter with a stupid amount of requests that could be viewed as a very crap DDOS.Now that we’ve got an idea of what algorithm we’re going to use, let’s start coding.I’m going to use Gradle as a the build system, as we are going to use some additional dependencies to make things easier. You can either download it and set it up on your machine if you want, but I’ve also added a Gradle wrapper (gradlew) to the repository so you can run without downloading Gradle. All you’ll need is to make sure that you’re JAVA_HOME Path variable is set up and pointing to wherever Java is located.Lets take a look at the Gradle file.apply plugin: 'java'sourceCompatibility = 1.7version = '1.0'repositories {mavenCentral()}dependencies {compile 'org.apache.httpcomponents:httpclient:4.3.6'compile 'com.google.code.gson:gson:2.3'compile 'org.jsoup:jsoup:1.7.3'compile 'log4j:log4j:1.2.17'testCompile group: 'junit', name: 'junit', version: '4.11'}As this is Java project, we’ve applied the java plugin. This will generate our standard directory structure that we get with Gradle and Maven projects: src/main/java src/test/java.In addition, there are several dependencies I’ve included to help make the task a little easier. HTTPClient provides libraries that make it easier to construct URI’s, GSON is a useful JSON processing library that will allow us to convert the response query from Twitter into a Java object, and finally JSoup is an HTML parsing library that we can use to extract what we need from the inner_html value that Twitter returns to us. Finally, I’ve included JUnit, however I won’t go into unit testing with this example.Lets start writing our code. Again, if you’re not familiar with gradle, the root for your packages should be in src/main/java. If the folders are not already there, you can auto generate, although feel free to look at the example code if you’re still unclear.package uk.co.tomkdickinson.twitter.search;import java.util.Date;public class Tweet {private String id;private String text;private String userId;private String userName;private String userScreenName;private Date createdAt;private int retweets;private int favourites;public Tweet() {}public Tweet(String id, String text, String userId, String userName, String userScreenName, Date createdAt, int retweets, int favourites) {this.id = id;this.text = text;erId = userId;erName = userName;erScreenName = userScreenName;this.createdAt = createdAt;this.retweets = retweets;this.favourites = favourites;}public String getId() {return id;}public void setId(String id) {this.id = id;}public String getText() {return text;}public void setText(String text) {this.text = text;}public String getUserId() {return userId;}public void setUserId(String userId) {erId = userId;}public String getUserName() {return userName;}public void setUserName(String userName) {erName = userName;}public String getUserScreenName() {return userScreenName;}public void setUserScreenName(String userScreenName) {erScreenName = userScreenName;}public Date getCreatedAt() {return createdAt;}public void setCreatedAt(Date createdAt) {this.createdAt = createdAt;}public int getRetweets() {return retweets;}public void setRetweets(int retweets) {this.retweets = retweets;}public int getFavourites() {return favourites;}public void setFavourites(int favourites) {this.favourites = favourites;}}package uk.co.tomkdickinson.twitter.search;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class TwitterResponse {private boolean has_more_items;private String items_html;private boolean is_scrolling_request;private boolean is_refresh_request;private String scroll_cursor;private String refresh_cursor;private long focused_refresh_interval;public TwitterResponse() {}public TwitterResponse(boolean has_more_items, String items_html, boolean is_scrolling_request, boolean is_refresh_request, String scroll_cursor, String refresh_cursor, long focused_refresh_interval this.has_more_items = has_more_items;this.items_html = items_html;this.is_scrolling_request = is_scrolling_request;this.is_refresh_request = is_refresh_request;this.scroll_cursor = scroll_cursor;this.refresh_cursor = refresh_cursor;this.focused_refresh_interval = focused_refresh_interval;}public boolean isHas_more_items() {return has_more_items;}public void setHas_more_items(boolean has_more_items) {this.has_more_items = has_more_items;}public String getItems_html() {return items_html;}public void setItems_html(String items_html) {this.items_html = items_html;}public boolean isIs_scrolling_request() {return is_scrolling_request;}public void setIs_scrolling_request(boolean is_scrolling_request) {this.is_scrolling_request = is_scrolling_request;}public boolean isIs_refresh_request() {return is_refresh_request;}public void setIs_refresh_request(boolean is_refresh_request) {this.is_refresh_request = is_refresh_request;}public String getScroll_cursor() {return scroll_cursor;}public void setScroll_cursor(String scroll_cursor) {this.scroll_cursor = scroll_cursor;}public String getRefresh_cursor() {return refresh_cursor;}public void setRefresh_cursor(String refresh_cursor) {this.refresh_cursor = refresh_cursor;}public long getFocused_refresh_interval() {return focused_refresh_interval;}public void setFocused_refresh_interval(long focused_refresh_interval) {this.focused_refresh_interval = focused_refresh_interval;}public List getTweets() {return new ArrayList();}}You’ll notice the additional method getTweets() in TwitterResponse. For now, just return an empty ArrayList, but we will revisit this later.In addition to these bean classes, we also want to consider an edge case where people might use this to search for an empty, null string, or the query contains characters not allowed in a URL. Therefore to handle this, we will also create a small Exception class called InvalidQueryException.package uk.co.tomkdickinson.twitter.search;public class InvalidQueryException extends Exception{public InvalidQueryException(String query) {super("Query string '"+query+"' is invalid");}}Next, we need to create a TwitterSearch class and it’s basic structure. An important thing to consider here is we are interested in making the code reusable, so in the example I have made this abstract with an abstract method called saveTweets. The nice thing about this is it decouples the saving logic from the extraction logic. In other words, this will allow you to implement your ownsave solution without having to rewrite any of the TwitterSearch code. Additionally, you might also note that I’ve specified that the saveTweets method returns a boolean. This will allow anyone extending this to provide their own exit condition, for example once a certain number of tweets have been extracted. By returning false, we can indicate in our code to stop extracting tweets from Twitter.package uk.co.tomkdickinson.twitter.search;import .URL;import java.util.List;public abstract class TwitterSearch {public TwitterSearch() {}public abstract boolean saveTweets(List tweets);public void search(final String query, final long rateDelay) throws InvalidQueryException {}public static TwitterResponse executeSearch(final URL url) {return null;}public static URL constructURL(final String query, final String scrollCursor) throws InvalidQueryException {return null;}}Finally, lets also create a TwitterSearchImpl. This will contain a small implementation of TwitterSearch so we can test our code as we go along.package uk.co.tomkdickinson.twitter.search;import java.util.List;import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;public class TwitterSearchImpl extends TwitterSearch {private final AtomicInteger counter = new AtomicInteger();@Overridepublic boolean saveTweets(List tweets) {if(tweets!=null) {for (Tweet tweet : tweets) {System.out.println(counter.getAndIncrement() + 1 + "[" + tweet.getCreatedAt() + "] - " + tweet.getText());if (counter.get() >= 500) {return false;}}}return true;}public static void main(String[] args) throws InvalidQueryException {TwitterSearch twitterSearch = new TwitterSearchImpl();twitterSearch.search("babylon 5", 2000);}}All this implementation does is print out our tweets date and text, collecting up to a maximum of 500 where the program should terminate.Now we have the skeleton of our project set up, lets start implementing some of the functionality. Considering our pseudo code from earlier Let’s start with TwitterSearch.class:public void search(final String query, final long rateDelay) {TwitterResponse response;String scrollCursor = null;URL url = constructURL(query, scrollCursor);boolean continueSearch = true;while((response = executeSearch(url))!=null && response.isHas_more_items() && continueSearch) {continueSearch = saveTweets(response.getTweets());scrollCursor = response.getScroll_cursor();try {Thread.sleep(rateDelay);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}url = constructURL(query, scrollCursor);}}As you can probably tell, that is pretty much most of our main pseudo code implemented. Running it will have no effect, as we haven’t implemented any of the actual steps yet, but it is a good start. Lets implement some of our other methods starting with constructURL.public final static String TYPE_PARAM = "f";public final static String QUERY_PARAM = "q";public final static String SCROLL_CURSOR_PARAM = "scroll_cursor";public final static String TWITTER_SEARCH_URL = "https:///i/search/timeline";public static URL constructURL(final String query, final String scrollCursor) throws InvalidQueryException {if(query==null || query.isEmpty()) {throw new InvalidQueryException(query);}try {URIBuilder uriBuilder;uriBuilder = new URIBuilder(TWITTER_SEARCH_URL);uriBuilder.addParameter(QUERY_PARAM, query);uriBuilder.addParameter(TYPE_PARAM, "realtime");if (scrollCursor != null) {uriBuilder.addParameter(SCROLL_CURSOR_PARAM, scrollCursor);}return uriBuilder.build().toURL();} catch(MalformedURLException | URISyntaxException e) {e.printStackTrace();throw new InvalidQueryException(query);}}First, we make a check to see if the query is valid. If not, we’re going to throw that InvalidQuery exception from earlier. Additionally, we may throw a MalformedURLException or URISyntaxexception, both caused by an invalid query string, so when caught we shall throw a new InvalidQuery exception. Next, using a URIBuilder, we build our URL using some constants we specify as variables, and the query and scroll_cursor value we pass. With our initial queries, we will have a null scroll cursor, so we also check for that. Finally, we build the URI and return as a URL, so we can use it to open up an InputStream later on.Lets implement our executeSearch function. This is where we actually call Twitter and parse its response.public static TwitterResponse executeSearch(final URL url) {BufferedReader reader = null;try {reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(url.openConnection().getInputStream()));Gson gson = new Gson();return gson.fromJson(reader, TwitterResponse.class);} catch(IOException e) {e.printStackTrace();} finally {try {reader.close();} catch(NullPointerException | IOException e) {e.printStackTrace();}}return null;}This is a fairly simple method. All we’re doing is opening up a URLConnection for our Twitter query, then parsing that response using Gson as a TwitterResponse object, serializing the JSON into a Java object that we can use. As we’ve already implemented the logic earlier for using the scroll cursor, if we were to run this now, rather than the program terminating after a few seconds, it will keep running till there is no longer a valid response from Twitter. However, we haven’t quite finished yet as we have yet to extract any information from the tweets.The TwitterResponse object is currently holding all the twitter data in it’s items_html variable, so what we now need to do is go back to TwitterResponse and add in some code that lets us extract that data. If you remember from earlier, we added a getTweets() method to the TwitterResponse object, however it’s returning an empty list. We’re going to fully implement that method so that when called, it builds up a list of tweets from the response inner_html.To do this, we are going to be using JSoup, and we can even refer to some of those CSS queries that we noted earlier.public List getTweets() {final List tweets = new ArrayList<>();Document doc = Jsoup.parse(items_html);for(Element el : doc.select("li.js-stream-item")) {String id = el.attr("data-item-id");String text = null;String userId = null;String userScreenName = null;String userName = null;Date createdAt = null;int retweets = 0;int favourites = 0;try {text = el.select("p.tweet-text").text();} catch (NullPointerException e) {e.printStackTrace();}try {userId = el.select("div.tweet").attr("data-user-id");} catch (NullPointerException e) {e.printStackTrace();}try {userName = el.select("div.tweet").attr("data-name");} catch (NullPointerException e) {e.printStackTrace();}try {userScreenName = el.select("div.tweet").attr("data-screen-name");} catch (NullPointerException e) {e.printStackTrace();}try {final String date = el.select("span._timestamp").attr("data-time-ms");if (date != null && !date.isEmpty()) {createdAt = new Date(Long.parseLong(date));}} catch (NullPointerException | NumberFormatException e) {e.printStackTrace();}try {retweets = Integer.parseInt(el.select("span.ProfileTweet-action--retweet > span.ProfileTweet-actionCount").attr("data-tweet-stat-count"));} catch(NullPointerException e) {e.printStackTrace();}try {favourites = Integer.parseInt(el.select("span.ProfileTweet-action--favorite > span.ProfileTweet-actionCount").attr("data-tweet-stat-count"));} catch (NullPointerException e) {e.printStackTrace();}Tweet tweet = new Tweet(id,text,userId,userName,userScreenName,createdAt,retweets,favourites);if (tweet.getId() != null) {tweets.add(tweet);}}return tweets;}Let’s discuss what we’re doing here. First, we’re create a JSoup document from the items_html variable. This allows us to select elements within the document using css selectors. Next, we are going through each of the li elements that represent each tweet, and then extracting all the information that we are interested in. As you can see, there’s a number of catch statements in here as we want to check against edge cases where particular data items might not be there (i.e. user’s real name), while at the same time not using an all encompassing catch statement that will skiptweets if it is just missing a singular piece of information. The only value that we require to save the tweet here is the tweetId, as this allows us to fully extract information about the tweet later on if we so want. Obviously, you can modify this section to your hearts content to meet your own rules.Finally, lets re run our program again. This is the final time, and you should now see tweets being extracted and printed out. That’s it. Job done, finished!Obviously, there are many ways this code can be improved. For example, a more generic error checking methodology could be implemented to check against missing attributes (or you could just use groovy and ?). You could implement runnable in the TwitterSearch class to allow multiple calls to Twitter with a ThreadPool (although, I stress respect rate limits). You could even change TwitterResponse so it serializes the tweets as a list on creation, rather than extracting them from items_html each time you access them.。
搜索引擎工作原理

搜索引擎工作原理搜索引擎是一种用于在互联网上搜索和获取信息的工具,它通过收集、索引和排序互联网上的网页内容,为用户提供相关的搜索结果。
搜索引擎的工作原理可以分为以下几个步骤:爬取、索引和检索。
1. 爬取(Crawling):搜索引擎通过爬虫程序(也称为蜘蛛或机器人)自动访问互联网上的网页,并将网页内容下载到搜索引擎的数据库中。
爬虫程序从一个起始网页开始,按照网页上的链接逐步遍历其他网页,形成一个庞大的网页索引。
2. 索引(Indexing):在爬取的过程中,搜索引擎会将网页内容进行解析和处理,提取出网页的关键词、标题、摘要等信息,并建立一个包含这些信息的索引。
索引是搜索引擎的核心组成部分,它类似于一本巨大的目录,记录了互联网上所有网页的相关信息。
3. 检索(Retrieval):当用户输入关键词进行搜索时,搜索引擎会根据用户输入的关键词在索引中进行匹配,找出与关键词相关的网页。
搜索引擎会根据一定的算法和排名因素对搜索结果进行排序,并将相关度较高的网页展示给用户。
搜索引擎的目标是提供最相关和最有价值的搜索结果。
搜索引擎的工作原理涉及到多个技术和算法,以下是一些常见的搜索引擎算法和技术:1. 关键词匹配算法:搜索引擎会根据用户输入的关键词在索引中进行匹配,找出包含关键词的网页。
关键词匹配算法会考虑关键词的出现频率、位置和相关性等因素,以确定网页的相关度。
2. 倒排索引:搜索引擎使用倒排索引(Inverted Index)来加快搜索速度。
倒排索引是一种将关键词映射到网页的数据结构,它记录了每个关键词出现在哪些网页中。
通过倒排索引,搜索引擎可以快速定位包含关键词的网页。
3. PageRank算法:PageRank是Google搜索引擎中使用的一种排序算法,它根据网页之间的链接关系来评估网页的重要性和权威性。
PageRank算法认为,被其他重要网页链接的网页更有可能是有价值的网页,因此在搜索结果中会优先显示这些网页。
shodan原理 -回复

shodan原理-回复Shodan原理:一步一步回答Shodan,这是一个广为人知的搜索引擎,经常被描述为“互联网上的黑市”。
它与传统搜索引擎不同,不是为了寻找网页上的内容,而是为了寻找互联网上的设备。
它可以搜索各种与互联网相连的设备,包括服务器、路由器、摄像头、工控系统、智能家居设备等等。
Shodan基于网络安全研究人员及黑客之间共享的信息,提供了大量与设备相关的详细信息。
那么,Shodan是如何工作的呢?下面来一步一步解释。
第一步:收集信息Shodan通过在互联网上进行扫描来收集信息。
它使用一种被称为“网络爬虫”的程序,该程序以自动化的方式扫描互联网上的设备。
这意味着Shodan能够访问大量不需要身份验证的设备,如无密码保护的网络摄像头、未加密的服务器等等。
通过扫描互联网上的IP地址,Shodan能够找到可连接的设备。
第二步:识别设备一旦Shodan发现一个设备,它会尝试识别设备的类型。
这可以通过分析设备的网络端口和响应数据来实现。
设备的网络端口是设备上的一个虚拟接口,用于与其他设备交换数据。
通过检查设备的网络端口,Shodan可以获得有关设备的更多信息,如设备类型、操作系统、软件版本等等。
此外,Shodan还可以通过分析设备的响应数据来确定设备的品牌和型号。
第三步:检索设备信息一旦Shodan确定了设备的类型,它会尝试检索与该设备相关的详细信息。
这些信息通常包括设备的IP地址、端口号、国家、城市和地理位置信息、操作系统和软件版本、设备所有者的联系信息等等。
这些信息可以帮助网络安全研究人员和黑客了解设备的安全性,并可能用于潜在的攻击或漏洞利用。
第四步:搜索设备一旦Shodan收集到了大量的设备信息,用户可以使用Shodan的搜索功能来查找特定类型的设备。
用户可以根据设备类型、IP地址、地理位置、操作系统、开放端口等等进行搜索。
例如,用户可以搜索所有使用特定软件版本的服务器,或者搜索特定地理位置上的所有摄像头。
网络爬虫技术

网络爬虫技术一、什么是网络爬虫技术?网络爬虫技术(Web Crawling)是一种自动化的数据采集技术,通过模拟人工浏览网页的方式,自动访问并抓取互联网上的数据并保存。
网络爬虫技术是一种基于Web的信息获取方法,是搜索引擎、数据挖掘和商业情报等领域中不可缺少的技术手段。
网络爬虫主要通过对网页的URL进行发现与解析,在不断地抓取、解析、存储数据的过程中实现对互联网上信息的快速获取和持续监控。
根据获取的数据不同,网络爬虫技术又可以分为通用型和特定型两种。
通用型爬虫是一种全网爬取的技术,能够抓取互联网上所有公开的网页信息,而特定型爬虫则是针对特定的网站或者领域进行数据采集,获取具有指定目标和意义的信息。
网络爬虫技术的应用范围非常广泛,例如搜索引擎、电子商务、社交网络、科学研究、金融预测、舆情监测等领域都能够运用网络爬虫技术进行数据采集和分析。
二、网络爬虫技术的原理网络爬虫技术的原理主要分为URL发现、网页下载、网页解析和数据存储四个过程。
1. URL发现URL发现是指网络爬虫在爬取数据时需要从已知的一个初始URL开始,分析该URL网页中包含的其他URL,进而获取更多的URL列表来完成数据爬取过程。
网页中的URL可以通过下列几个方式进行发现:1)页面链接:包括网页中的超链接和内嵌链接,可以通过HTML标签<a>来发现。
2)JavaScript代码:动态生成的链接需要通过解析JavaScript代码进行分析查找。
3)CSS文件:通过分析样式表中的链接来发现更多的URL。
4)XML和RSS文件:分析XML和RSS文件所包含的链接来找到更多的URL。
2.网页下载在获取到URL列表后,网络爬虫需要将这些URL对应的网页下载到本地存储设备,以便进行后续的页面解析和数据提取。
网页下载过程主要涉及 HTTP 请求和响应两个过程,网络爬虫需要向服务器发送 HTTP 请求,获取服务器在响应中返回的 HTML 网页内容,并将所得到的网页内容存储到本地文件系统中。
API爬虫--Twitter实战

API爬⾍--Twitter实战本篇将从实际例⼦出发,展⽰如何使⽤api爬取twitter的数据。
1. 创建APP2. 确定要使⽤的APItwitter提供多种类型的api,其中常⽤的有和。
前者是常见的api类型,后者则可以跟踪监视⼀个⽤户或者⼀个话题。
REST API下⾯有很多的api,有价值爬取的有以下⼏个:GET statuses/user_timeline:返回⼀个⽤户发的推⽂。
注意twitter⾥回复也相当于发推⽂。
GET friends/ids:返回⼀个⽤户的followees。
GET followers/ids:返回⼀个⽤户的followers。
GET users/show:返回⼀个⽤户的信息。
3. 官⽅类库下载。
说实话,api爬⾍好不好写,全看类库提供的功能强不强。
twitter提供了多种语⾔的类库,本⽂选择java类库。
4. 验证授权凡是访问api,都需要验证授权,也即:。
⼀般流程为:以app的id和key,⽤户的⽤户名和密码为参数访问授权api,返回⼀个token(⼀个字符串),即算是授权完成,之后只需访问其他api时带上这个参数就⾏了。
当然,不同的⽹站授权过程各有不同。
较为繁琐的⽐如⼈⼈⽹需要先跳转⾄回调⽹页,⽤户登陆后再返回token。
twitter的授权过程也不简单(需要多次http请求),但是幸运的是类库中已经帮我们实现了此过程。
例,twitter的Auth1.1授权,其中需要设置的四个参数在app管理界⾯就能看到:ConfigurationBuilder cb = new ConfigurationBuilder();cb.setOAuthAccessToken(accessToken);cb.setOAuthAccessTokenSecret(accessTokenSecret);cb.setOAuthConsumerKey(consumerKey);cb.setOAuthConsumerSecret(consumerSecret);OAuthAuthorization auth = new OAuthAuthorization(cb.build());Twitter twitter = new TwitterFactory().getInstance(auth);twitter还提供⼀种⽆需⽤户授权(需app授权)的选择,访问某些api时可⽤次数⽐Auth1.1授权的要多:ConfigurationBuilder cb = new ConfigurationBuilder();cb.setApplicationOnlyAuthEnabled(true);Twitter twitter = new TwitterFactory(cb.build()).getInstance();twitter.setOAuthConsumer(consumerKey, consumerSecret);try {twitter.getOAuth2Token();} catch (TwitterException e) {e.printStackTrace();}5. 调⽤API授权之后,我们就可以真正地开始爬数据了。
网络爬虫与推荐系统1.网络爬虫简介2.推荐系统简介3.网络爬虫之数据采集4.推荐系统之数据挖掘

网络爬虫与推荐系统1.网络爬虫简介最近一个新鲜的词汇频繁出现,不绝于耳,那就是——爬虫!不过这个爬虫比较特别,是一种关于网络技术的专业名词。
什么是爬虫?网络时代,有一种网络程序,俗称网络机器人。
它可以按照一定的规则代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理,这就是所谓的爬虫。
国内有很多知名的搜索引擎,如百度、360、搜狗等搜索引擎网站,我们可以通过输入一些关键词,就能从中搜索相关信息。
搜索之后出现的相关信息,就得归功于它们的爬虫机器人了。
它们平时会在网络上自动‘爬取’有用的数据,通过一定的选取机制、过滤机制、录用机制等,来丰富它们的数据库。
不过有意思的是,在不同的引擎上搜索相同关键词,搜索到的内容信息是不一样的,因为每个搜索引擎的爬虫机器人都不一样,它们有着自己的一套‘爬取机制’,谁把这个机制优化得最好,那么谁就能更快给到用户真正想要的信息。
比如百度的爬虫机器人叫做百度蜘蛛(Baiduspider ),360的爬虫叫做360 Spider,搜狗的叫做SogouSpider...基于不同的程序爬取算法,它们也拥有不一样的搜索结果。
网络爬虫始于一张被称作种子的统一资源地址(URLs)列表。
当网络爬虫访问这些统一资源定位器时,它们会甄别出页面上所有的超链接,并将它们写入一张"待访列表",即所谓"爬行疆域"(crawl frontier)。
此疆域上的统一资源地址将被按照一套策略循环访问。
如果爬虫在他执行的过程中复制归档和保存网站上的信息,这些档案通常储存,使他们可以被查看。
阅读和浏览他们的网站上实时更新的信息,并保存为网站的“快照”。
大容量的体积意味着网络爬虫只能在给定时间内下载有限数量的网页,所以要优先考虑其下载。
高变化率意味着网页可能已经被更新或者删除。
一些被服务器端软件生成的URLs(统一资源定位符)也使得网络爬虫很难避免检索到重复内容。
简单点说,网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。
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import twitterdef oauth_login():# XXX: Go to /apps/new to create an app and get values # for these credentials that you'll need to provide in place of these# empty string values that are defined as placeholders.# See https:///docs/auth/oauth for more information# on Twitter's OAuth implementation.CONSUMER_KEY = ''CONSUMER_SECRET = ''OAUTH_TOKEN = ''OAUTH_TOKEN_SECRET = ''auth = twitter.oauth.OAuth(OAUTH_TOKEN, OAUTH_TOKEN_SECRET,CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)twitter_api = twitter.Twitter(auth=auth)return twitter_api# Sample usagetwitter_api = oauth_login()# Nothing to see by displaying twitter_api except that it's now a# defined variableprint twitter_apiimport jsondef twitter_trends(twitter_api, woe_id):# Prefix ID with the underscore for query string parameterization.# Without the underscore, the twitter package appends the ID value# to the URL itself as a special-case keyword argument.return twitter_api.trends.place(_id=woe_id)def twitter_search(twitter_api, q, max_results=2000000, **kw):# See https:///docs/api/1.1/get/search/tweets and# https:///docs/using-search for details on advanced# search criteria that may be useful for keyword arguments# See https:///docs/api/1.1/get/search/tweetssearch_results = twitter_api.search.tweets(q=q, count=200000, **kw)statuses = search_results['statuses']# Iterate through batches of results by following the cursor until we# reach the desired number of results, keeping in mind that OAuth users # can "only" make 180 search queries per 15-minute interval. See# https:///docs/rate-limiting/1.1/limits# for details. A reasonable number of results is ~1000, although# that number of results may not exist for all queries.# Enforce a reasonable limitmax_results = min(1000, max_results)for _ in range(10): # 10*100 = 1000try:next_results = search_results['search_metadata']['next_results'] except KeyError, e: # No more results when next_results doesn't exist break# Create a dictionary from next_results, which has the following form:# ?max_id=313519052523986943&q=NCAA&include_entities=1kwargs = dict([ kv.split('=')for kv in next_results[1:].split("&") ])search_results = twitter_api.search.tweets(**kwargs)statuses += search_results['statuses']if len(statuses) > max_results:breakreturn statusesdef extract_tweet_entities(statuses):# See https:///docs/tweet-entities for more details on tweet# entitiesif len(statuses) == 0:return [], [], [], [], []screen_names = [ user_mention['screen_name']for status in statusesfor user_mention in status['entities']['user_mentions'] ]hashtags = [ hashtag['text']for status in statusesfor hashtag in status['entities']['hashtags'] ]urls = [ url['expanded_url']for status in statusesfor url in status['entities']['urls'] ]symbols = [ symbol['text']for status in statusesfor symbol in status['entities']['symbols'] ]# In some circumstances (such as search results), the media entity# may not appearif status['entities'].has_key('media'):media = [ media['url']for status in statusesfor media in status['entities']['media'] ] else:media = []return screen_names, hashtags, urls, media, symbolsdef find_popular_tweets(twitter_api, statuses, retweet_threshold=3):# You could also consider using the favorite_count parameter as part of# this heuristic, possibly using it to provide an additional boost to# popular tweets in a ranked formulationreturn [ statusfor status in statusesif status['retweet_count'] > retweet_threshold ]from collections import Counterdef get_common_tweet_entities(statuses, entity_threshold=3):# Create a flat list of all tweet entitiestweet_entities = [ efor status in statusesfor entity_type in extract_tweet_entities([status])for e in entity_type]c = Counter(tweet_entities).most_common()# Compute frequenciesreturn [ (k,v)for (k,v) in cif v >= entity_threshold]import redef get_rt_attributions(tweet):# Regex adapted from Stack Overflow (http://bit.ly/1821y0J)rt_patterns = pile(r"(RT|via)((?:\b\W*@\w+)+)", re.IGNORECASE)rt_attributions = []# Inspect the tweet to see if it was produced with /statuses/retweet/:id.# See https:///docs/api/1.1/get/statuses/retweets/%3Aid.if tweet.has_key('retweeted_status'):attribution = tweet['retweeted_status']['user']['screen_name'].lower()rt_attributions.append(attribution)# Also, inspect the tweet for the presence of "legacy" retweet patterns# such as "RT" and "via", which are still widely used for various reasons# and potentially very useful. See https:///discussions/2847# and https:///discussions/1748 for some details on how/why.try:rt_attributions += [mention.strip()for mention in rt_patterns.findall(tweet['text'])[0][1].split()]except IndexError, e:pass# Filter out any duplicatesreturn list(set([rta.strip("@").lower() for rta in rt_attributions]))import pymongo # pip install pymongodef save_to_mongo(data, mongo_db, mongo_db_coll, **mongo_conn_kw):# Connects to the MongoDB server running on# localhost:27017 by defaultclient = pymongo.MongoClient(**mongo_conn_kw)# Get a reference to a particular databasedb = client[mongo_db]# Reference a particular collection in the databasecoll = db[mongo_db_coll]# Perform a bulk insert and return the IDsreturn coll.insert(data)def load_from_mongo(mongo_db, mongo_db_coll, return_cursor=False,criteria=None, projection=None, **mongo_conn_kw):# Optionally, use criteria and projection to limit the data that is# returned as documented in# /manual/reference/method/db.collection.find/# Consider leveraging MongoDB's aggregations framework for more# sophisticated queries.client = pymongo.MongoClient(**mongo_conn_kw)db = client[mongo_db]coll = db[mongo_db_coll]if criteria is None:criteria = {}if projection is None:cursor = coll.find(criteria)else:cursor = coll.find(criteria, projection)# Returning a cursor is recommended for large amounts of dataif return_cursor:return cursorelse:return [ item for item in cursor ]#save_to_mongo(results, 'search_results005', q)##load_from_mongo('search_results005', q)import sysimport timefrom urllib2 import URLErrorfrom httplib import BadStatusLinedef make_twitter_request(twitter_api_func, max_errors=10, *args, **kw):# A nested helper function that handles common HTTPErrors. Return an updated # value for wait_period if the problem is a 500 level error. Block until the# rate limit is reset if it's a rate limiting issue (429 error). Returns None# for 401 and 404 errors, which requires special handling by the caller.def handle_twitter_http_error(e, wait_period=2, sleep_when_rate_limited=True):if wait_period > 3600: # Secondsprint >> sys.stderr, 'Too many retries. Quitting.'raise e# See https:///docs/error-codes-responses for common codesif e.e.code == 401:print >> sys.stderr, 'Encountered 401 Error (Not Authorized)'return Noneelif e.e.code == 404:print >> sys.stderr, 'Encountered 404 Error (Not Found)'return Noneelif e.e.code == 429:print >> sys.stderr, 'Encountered 429 Error (Rate Limit Exceeded)'if sleep_when_rate_limited:print >> sys.stderr, "Retrying in 15 minutes...ZzZ..."sys.stderr.flush()time.sleep(60*15 + 5)print >> sys.stderr, '...ZzZ...Awake now and trying again.'return 2else:raise e # Caller must handle the rate limiting issueelif e.e.code in (500, 502, 503, 504):print >> sys.stderr, 'Encountered %i Error. Retrying in %i seconds' % \(e.e.code, wait_period)time.sleep(wait_period)wait_period *= 1.5return wait_periodelse:raise e# End of nested helper functionwait_period = 2error_count = 0while True:try:return twitter_api_func(*args, **kw)except twitter.api.TwitterHTTPError, e:error_count = 0wait_period = handle_twitter_http_error(e, wait_period)if wait_period is None:returnexcept URLError, e:error_count += 1print >> sys.stderr, "URLError encountered. Continuing."if error_count > max_errors:print >> sys.stderr, "Too many consecutive errors...bailing out."raiseexcept BadStatusLine, e:error_count += 1print >> sys.stderr, "BadStatusLine encountered. Continuing."if error_count > max_errors:print >> sys.stderr, "Too many consecutive errors...bailing out."raisedef harvest_user_timeline(twitter_api, screen_name=None, user_id=None, max_results=1000):assert (screen_name != None) != (user_id != None), \"Must have screen_name or user_id, but not both"kw = { # Keyword args for the Twitter API call'count': 200,'trim_user': 'true','include_rts' : 'true','since_id' : 1}if screen_name:kw['screen_name'] = screen_nameelse:kw['user_id'] = user_idmax_pages = 10results = []tweets = make_twitter_request(twitter_er_timeline, **kw)if tweets is None: # 401 (Not Authorized) - Need to bail out on loop entrytweets = []results += tweetsprint >> sys.stderr, 'Fetched %i tweets' % len(tweets)page_num = 1# Many Twitter accounts have fewer than 200 tweets so you don't want to enter# the loop and waste a precious request if max_results = 200.# Note: Analogous optimizations could be applied inside the loop to try and# save requests. e.g. Don't make a third request if you have 287 tweets out of# a possible 400 tweets after your second request. Twitter does do some# post-filtering on censored and deleted tweets out of batches of 'count', though,# so you can't strictly check for the number of results being 200. You might get# back 198, for example, and still have many more tweets to go. If you have the# total number of tweets for an account (by GET /users/lookup/), then you could# simply use this value as a guide.if max_results == kw['count']:page_num = max_pages # Prevent loop entrywhile page_num < max_pages and len(tweets) > 0 and len(results) < max_results:# Necessary for traversing the timeline in Twitter's v1.1 API:# get the next query's max-id parameter to pass in.# See https:///docs/working-with-timelines.kw['max_id'] = min([ tweet['id'] for tweet in tweets]) - 1tweets = make_twitter_request(twitter_er_timeline, **kw)results += tweetsprint >> sys.stderr, 'Fetched %i tweets' % (len(tweets),)page_num += 1print >> sys.stderr, 'Done fetching tweets'return results[:max_results]WORLD_WOE_ID = 1world_trends = twitter_trends(twitter_api, WORLD_WOE_ID)#print json.dumps(world_trends, indent=1)for i in range(10):q=world_trends[0]['trends'][i]['name']print "第",i,"个流行的主题是:", q# See https:///docs/api/1.1/get/search/tweetssearch_results = twitter_api.search.tweets(q=q, count=200000)statuses = search_results['statuses']save_to_mongo(statuses, 'data201609061','search-results')# Iterate through 5 more batches of results by following theprint "第一次爬取", len(statuses),"条tweets"t=len(statuses)for i in range(t):tweets = harvest_user_timeline(twitter_api, screen_name=statuses[i]['user']['screen_name'], \max_results=200)if tweets==[]: # 401 (Not Authorized) - Need to bail out on loop entrycontinue#Save to MongoDB with save_to_mongo or a local file with save_json...#popular_tweets = find_popular_tweets(twitter_api, tweets)#save_to_mongo(tweets, 'data20160827','followers_tweets')save_to_mongo(tweets, 'data201609061','search-results')if 'retweeted_status' in statuses[i]:tweets2 = harvest_user_timeline(twitter_api, screen_name=statuses[i]['retweeted_status']['user']['screen_name'], \max_results=200)if tweets2==[]: # 401 (Not Authorized) - Need to bail out on loop entrycontinuesave_to_mongo(tweets2, 'data201609061','search-results')print "有转推哈哈"if 'quoted_status' in statuses[i]:tweets3 = harvest_user_timeline(twitter_api, screen_name=statuses[i]['quoted_status']['user']['screen_name'], \max_results=200)if tweets3==[]: # 401 (Not Authorized) - Need to bail out on loop entrycontinuesave_to_mongo(tweets3, 'data201609061','search-results')print "有引用哈哈"if statuses[i]['in_reply_to_screen_name']!=None:tweets4 = harvest_user_timeline(twitter_api, screen_name=statuses[i]['in_reply_to_screen_name'], \max_results=200)if tweets4==[]: # 401 (Not Authorized) - Need to bail out on loop entrycontinuesave_to_mongo(tweets4, 'data201609061','search-results')print "有回复哈哈"for _ in range(5000):try:next_results = search_results['search_metadata']['next_results']except KeyError, e: # No more results when next_results doesn't existbreak# Create a dictionary from next_results, which has the following form:# ?max_id=313519052523986943&q=NCAA&include_entities=1kwargs = dict([ kv.split('=') for kv in next_results[1:].split("&") ])results=[]search_results = twitter_api.search.tweets(**kwargs)results= search_results['statuses']save_to_mongo(results, 'data201609061','search-results')print "第二次爬取", len(results),"条tweets"tt=len(results)for ii in range(tt):tweets5 = harvest_user_timeline(twitter_api, screen_name=results[ii]['user']['screen_name'], \max_results=200)if tweets5==[]: # 401 (Not Authorized) - Need to bail out on loop entrycontinue#Save to MongoDB with save_to_mongo or a local file with save_json...#popular_tweets = find_popular_tweets(twitter_api, tweets)#save_to_mongo(tweets, 'data20160827','followers_tweets')save_to_mongo(tweets5, 'data201609061','search-results')if 'retweeted_status' in results[ii]:tweets6 = harvest_user_timeline(twitter_api, screen_name=results[ii]['retweeted_status']['user']['screen_name'], \max_results=200)if tweets6==[]: # 401 (Not Authorized) - Need to bail out on loop entrycontinuesave_to_mongo(tweets6, 'data201609061','search-results')print "还是有转推哈哈"if 'quoted_status' in results[ii]:tweets7 = harvest_user_timeline(twitter_api, screen_name=results[ii]['quoted_status']['user']['screen_name'], \max_results=200)if tweets7==[]: # 401 (Not Authorized) - Need to bail out on loop entrycontinuesave_to_mongo(tweets7, 'data201609061','search-results')print "还是有引用哈哈"if results[ii]['in_reply_to_screen_name']!=None:tweets8 = harvest_user_timeline(twitter_api, screen_name=results[ii]['in_reply_to_screen_name'], \max_results=200)if tweets8==[]: # 401 (Not Authorized) - Need to bail out on loop entrycontinuesave_to_mongo(tweets8, 'data201609061','search-results')print "还是有回复哈哈"。