Scrapy爬虫实践：爬取QQ空间数据进行社交网络分析

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 scrapy

class 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 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 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 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。