公众号文章数据采集与处理_147SEO

公众号文章数据采集与处理_147SEO

公众号文章数据采集与处理无处不在。并且数量庞大。我们目前处于数据爆炸的时代，数据采集与处理随时伴随着我们。不管是网站论坛、公众号文章还是朋友圈，每天都会产生数以亿条数据、文章、内容等。

通过数据采集与处理工具，我们可以对我们需要采集的公众号文章数据进行收集。本地保存，进行数据分析或进行二次创作等操作。

数据采集与处理工具操作简单，页面简洁方便，只需要我们鼠标进行点选就可以完成采集配置，即可开始目标网址采集。支持采集资源标签保留（更好的保存格式）、原文敏感词过滤（电话号码地址等去除）、原文图片水印祛除等。

有时网页抓取是不够的；通常需要更深入地挖掘和分析数据来解开数据背后的真正含义并发现有价值的见解。数据和内容的分析利用可以说与我们的工作生活息息相关。

以网站SEO为例，通过数据分析，我们可以统计出网站每天的流量变化以及页面的跳出率，得出我们网站某些环节的不足。也可以通过数据采集分析我们竞争对手的关键词排名与我们的差距，让我们能及时调整做出更好的优化应对。

当然，如果不喜欢用工具，我们也可以通过自行敲代码完成这部分工作：

第一步是通过创建蜘蛛从目标抓取内容：

为了保存数据，以脸书为例，我们将定义一个包含三个字段的项目：“title”、“content”和“stars”：

importscrapy

classFacebookSentimentItem(scrapy.Item):

title=scrapy.Field()

content=scrapy.Field()

stars=scrapy.Field()

我们还创建了一个蜘蛛来填充这些项目。我们给页面的起始URL。

importscrapy

fromFacebook_sentiment.itemsimportFacebookSentimentItem

class目标Spider(scrapy.Spider):

name="目标"

start_urls=[域名]

然后，我们定义一个函数来解析单个内容并保存其数据：

defparse_review(self,response):

item=FacebookSentimentItem()

item['title']=response.xpath('//div[@class="quote"]/text()').extract()[0][1:-1]#stripthequotes(firstandlastchar)

item['content']=response.xpath('//div[@class="entry"]/p/text()').extract()[0]

item['stars']=response.xpath('//span[@class="ratesprite-rating_srating_s"]/img/@alt').extract()[0]

returnitem

之后，我们定义一个函数来解析内容页面，然后传递页面。我们会注意到，在内容页面上，我们看不到整个内容，只是开始。我们将通过点击完整内容的链接并使用parse_review从该页面抓取数据来解决此问题：

defparse_Facebook(self,response):

forhrefinresponse.xpath('//div[@class="quote"]/a/@href'):

url=response.urljoin(href.extract())

yieldscrapy.Request(url,callback=self.parse_review)

next_page=response.xpath('//div[@class="unifiedpagination"]/child::*[2][self::a]/@href')

ifnext_page:

url=response.urljoin(next_page[0].extract())

yieldscrapy.Request(url,self.parse_Facebook)

最后，我们定义了主要的解析函数，它将从主页开始，并且将解析其所有内容：

defparse(self,response):

forhrefinresponse.xpath('//div[@class="listing_title"]/a/@href'):

url=response.urljoin(href.extract())

yieldscrapy.Request(url,callback=self.parse_Facebook)

next_page=response.xpath('//div[@class="unifiedpaginationstandard_pagination"]/child::*[2][self::a]/@href')

ifnext_page:

url=response.urljoin(next_page[0].extract())

yieldscrapy.Request(url,self.parse)

所以，要内容：我们告诉蜘蛛从主页开始，点击每条内容的链接，然后抓取数据。完成每一页后，它将获得下一个页面，因此它将能够抓取我们需要的尽可能多的内容。

可以看出，通过代码进行我们的数据采集，不仅复杂，而且需要比较专业的知识。在网站优化方面我们还是应该秉承最优解，对于数据采集与处理的分享就到这里结束了，如果有不同意见，不妨留言讨论。