爬虫技术可以分析数据吗？
2024-05-18 17:02
1. 爬虫技术可以分析数据吗？
目前在不少大数据团队中，数据分析和数据挖掘工程师通常都有明确的分工，数据采集往往并不是数据分析和挖掘工程师的任务，通常做爬虫的是大数据应用开发程序员或者是数据采集工程师（使用爬虫工具）的工作任务。但是对于数据分析工程师来说，掌握爬虫技术也是一个比较普遍的现象，原因有以下几点： 第一：数据分析师往往都会使用Python，而爬虫是Python比较擅长的开发内容。不少数据分析师在学习Python开发的时候都做过爬虫开发，其实不少Python程序员都会使用Python做爬虫，这是学习Python比较常见的实验。 第二：方便。不少数据分析工程师在学习的时候都会自己找数据，而编写爬虫是找数据比较方便的方式，所以很多数据分析工程师往往都会写爬虫。我在早期学数据分析的时候就是自己写爬虫，这是一个比较普遍的情况。 第三：任务需要。现在不少团队针对小型分析任务往往会交给一两个人来完成，这个时候往往既要收集数据、分析数据，还需要呈现数据，这种情况下就必须掌握爬虫技术了。这种情况在大数据分析领域是比较常见的，当然也取决于项目的大小。看一个使用Numpy和Matplotlib做数据分析呈现的小例子： 网络爬虫技术本身并不十分复杂（也可以做的十分复杂），在使用Python开发出一个爬虫程序之后，在很多场景下是可以复用的，只需要调整一些参数就可以了，所以爬虫技术并不难。对于数据分析人员来说，获得数据的方式有很多种，编写爬虫是一个比较方便和实用的手段，建议大数据从业人员都学习一下爬虫技术。
2. 爬虫数据分析案例-评论
前段时间微博上吴某和都某的时间闹得沸沸扬扬，着实让大家吃了不少瓜。Peter从网上获取到了一些用户的评论数据作为数据分析，看看微博用户都是怎么看待这件事情的。至于事情后面怎么发展，等待法律的公平公正与公开，本文仅作为数据呈现和分析使用。
本文中的数据是如何获取到的？
微博评论的数据ajax动态加载的，也就是在地址栏中的URL不变的情况返回不同的数据，但是实际发送请求的URL地址肯定是变化的，在谷歌浏览器中加载了4次，生成了不同的URL地址：
main_url是主评论的url地址，其他的URL地址是明显不同的；url2、url3、url4的差别仅在于max_id的不同。几经周折，终于找到了关键：原来main_url地址下返回的数据中有下页（第二页）max_id的信息：
同样的操作，第二页返回的max_id也是对应到第三页的URL地址中max_id的值。
⚠️总结： 通过前一页返回的数据中max_id的值作为下页url地址中max_id的值 。
给主页main_url发送请求获取到数据，找到我们需要爬取的字段信息（返回数据转成json文件的样子）：
再看看一个用户的数据信息：
本文中爬取的字段数据：
1、用户id
2、用户评论时间：comment_time
3、用户微博注册时间：register_time
4、评论内容：comment
5、评论点赞数：comment_like
6、评论回复人数：comment_reply
7、用户性别：gender
8、用户城市：city
通过pandas库将数据读取进来，我们查看前5条数据：
数据探索部分包含：
对爬取到的数据进行预处理：
对时间的处理，使用的是datetime库，开头已经导入了并缩写成dt。爬取到的数据使用的是 格林威治标准时间 ，做如下转化：
主要是将表情符处理掉：
将数据中的f变成女，m变成男，更加直观容易理解
用户画像主要从不同的维度来分析用户在评论中的情况，包含：性别、城市、微博年龄、评论点赞数和回复数等
根据性格对用户进行分组统计：
虽然主评论只有1000+，但是从结果中可以看到： 吴某某的粉丝还是以女性为主，远高于男性
主要是想知道哪些城市对吴某某的关注度较高。为了方便，我们统一取用户的省份信息：
从条形图中可以看到：
表示的是从用户注册到评论该条微博的时间间隔
用户年龄小结：
主要是想查看哪些微博评论的点赞数靠前
Peter当时爬取的数据是这条评论点赞数最多：滚！！！
多么的简单粗暴！
从结果中我们看到，还是这条评论：滚！
从不同年龄用户的点赞数和回复数中观察到：
使用jieba分词来绘制用户评论的词云图：
绘制全部评论词云图：
我们截图前50个高频词云进行绘图
从全部词云和Top50词云图中观察到：
再次郑重声明：本文仅做数据学习和分析展示，事情的后续结果如何，我们相信法律会有一个公平公正公开的结论🍉
3. 数据爬取技术有哪些做的比较好的？
知道一个数据爬取技术，瑞雪采集云，还是有一些特点的： 瑞雪采集云是一个PaaS在线开发平台，与图形配置化爬虫客户端工具相比，瑞雪采集云提供的是通用采集能力，能够满足企业客户数据采集业务的长期需求。 主要特点如下： （一） 一站式通用能力集成，指数级提高开发效率。平台封装了丰富的通用功能，开发者不需要关心 Ajax和Cookie等底层细节，只需要利用平台封装好API，把主要精力放在业务上，工作效率提供10倍。 （二） 开发自由度高，支持复杂网站的采集。支持Java/Python编写应用插件，借助高级语言的高自由度能够处理复杂网站的采集。平台提供业内首个基于Web浏览器的在线开发环境，无需安装任何客户端，提高应用源代码在客户内部的共享。 （三） 分布式任务调度机制，并发采集效率高。把采集工作分解为多个采集工序，一个大任务被拆解为在不同工序上执行的大量小任务，然后被分配到海量爬虫机集群上被分布式并发执行，确保系统达到最高的采集效率。 （四） 强大的任务管理机制，确保数据完整性。平台拥有强大的任务状态机制，支持任务重发、支持利用结束码管理任务的不同结束状态，根据具体情况选择不同的后续处理，保证不遗漏目标数据，确保最终目标数据的完整性。 （五） 学习时间短，能够支撑业务的快速发展。平台提供丰富的在线帮助文档，开发者能够在1小时内快速掌握平台的基本使用，当有新的数据采集需求时，新的开发者能够立即学习开发采集爬虫程序，快速对应相关业务的发展。 （六） 支持私有化部署，保证数据安全。支持平台所有模块的私有化部署，让客户拥有瑞雪采集云平台的全部能力，保证客户开发的应用插件代码和目标数据的绝对安全。
4. 数据爬取软件有哪些做的比较好的？
知道一个数据爬取软件，瑞雪采集云，还是有一些特点的： 瑞雪采集云是一个PaaS在线开发平台，与图形配置化爬虫客户端工具相比，瑞雪采集云提供的是通用采集能力，能够满足企业客户数据采集业务的长期需求。 主要特点如下： （一） 一站式通用能力集成，指数级提高开发效率。平台封装了丰富的通用功能，开发者不需要关心 Ajax和Cookie等底层细节，只需要利用平台封装好API，把主要精力放在业务上，工作效率提供10倍。 （二） 开发自由度高，支持复杂网站的采集。支持Java/Python编写应用插件，借助高级语言的高自由度能够处理复杂网站的采集。平台提供业内首个基于Web浏览器的在线开发环境，无需安装任何客户端，提高应用源代码在客户内部的共享。 （三） 分布式任务调度机制，并发采集效率高。把采集工作分解为多个采集工序，一个大任务被拆解为在不同工序上执行的大量小任务，然后被分配到海量爬虫机集群上被分布式并发执行，确保系统达到最高的采集效率。 （四） 强大的任务管理机制，确保数据完整性。平台拥有强大的任务状态机制，支持任务重发、支持利用结束码管理任务的不同结束状态，根据具体情况选择不同的后续处理，保证不遗漏目标数据，确保最终目标数据的完整性。 （五） 学习时间短，能够支撑业务的快速发展。平台提供丰富的在线帮助文档，开发者能够在1小时内快速掌握平台的基本使用，当有新的数据采集需求时，新的开发者能够立即学习开发采集爬虫程序，快速对应相关业务的发展。 （六） 支持私有化部署，保证数据安全。支持平台所有模块的私有化部署，让客户拥有瑞雪采集云平台的全部能力，保证客户开发的应用插件代码和目标数据的绝对安全。
5. 数据爬取产品有哪些做的比较好的？
知道一个数据爬取产品，瑞雪采集云，还是有一些特点的： 瑞雪采集云是一个PaaS在线开发平台，与图形配置化爬虫客户端工具相比，瑞雪采集云提供的是通用采集能力，能够满足企业客户数据采集业务的长期需求。 主要特点如下： （一） 一站式通用能力集成，指数级提高开发效率。平台封装了丰富的通用功能，开发者不需要关心 Ajax和Cookie等底层细节，只需要利用平台封装好API，把主要精力放在业务上，工作效率提供10倍。 （二） 开发自由度高，支持复杂网站的采集。支持Java/Python编写应用插件，借助高级语言的高自由度能够处理复杂网站的采集。平台提供业内首个基于Web浏览器的在线开发环境，无需安装任何客户端，提高应用源代码在客户内部的共享。 （三） 分布式任务调度机制，并发采集效率高。把采集工作分解为多个采集工序，一个大任务被拆解为在不同工序上执行的大量小任务，然后被分配到海量爬虫机集群上被分布式并发执行，确保系统达到最高的采集效率。 （四） 强大的任务管理机制，确保数据完整性。平台拥有强大的任务状态机制，支持任务重发、支持利用结束码管理任务的不同结束状态，根据具体情况选择不同的后续处理，保证不遗漏目标数据，确保最终目标数据的完整性。 （五） 学习时间短，能够支撑业务的快速发展。平台提供丰富的在线帮助文档，开发者能够在1小时内快速掌握平台的基本使用，当有新的数据采集需求时，新的开发者能够立即学习开发采集爬虫程序，快速对应相关业务的发展。 （六） 支持私有化部署，保证数据安全。支持平台所有模块的私有化部署，让客户拥有瑞雪采集云平台的全部能力，保证客户开发的应用插件代码和目标数据的绝对安全。
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