python爬虫在情感分析领域的应用

简介: python爬虫在情感分析领域的应用

爬虫可以涉及到生活的方方面面,今天我们来重点分析下在情感分析领域的使用是怎么样。
情感分析又叫意见挖掘, 是一个研究人们对某种事物,例如产品,话题,政策的意见,情绪或者态度的领域。 随着网路上意见型数据的爆发,情感分析也被广泛研究和应用。
简单的一个应用的例子,某公司想调查自己在淘宝上销售的产品的受喜爱程度,就可以从产品评论入手, 用一个训练好的分类器判断每个留下评论用户的对此产品的喜好态度,积极的或者是消极的评价,以此展开,充分挖掘文本内容。
Python爬虫在其中的作用是什么呢?
首选情感分析的第一步是获取数据,而网络尤其是社交网络是存在着丰富而易于获得的意见型数据资源。Python的开源爬虫库scrapy就很好用,这也是作为一个新手上手的首选库。
爬虫应用于实际的例子,比如这里我们爬取豆瓣的影评数据,选择豆瓣一是因为其丰富的语料资源和配备的打分体系,便于分类问题的标签获得。 二是可以避开账户登录,限制少。思路是选取一部特定的电影,然后爬取其所有的短评和评分。这样后期文本就可以作为分类特征,评分则作为分类标签。 这里以《满江红》为例子。豆瓣一直反爬机制还是很严的,特别是针对IP的访问限制,关于网站的各种反爬方式之前的文章分享了很多,这里我们直接通过配置代理访问数据,代理选择了由亿牛云提供的爬虫隧道加强版,关于使用方式这里一并分享给大家参考:

        import base64            
        import sys
        import random

        PY3 = sys.version_info[0] >= 3

        def base64ify(bytes_or_str):
            if PY3 and isinstance(bytes_or_str, str):
                input_bytes = bytes_or_str.encode('utf8')
            else:
                input_bytes = bytes_or_str

            output_bytes = base64.urlsafe_b64encode(input_bytes)
            if PY3:
                return output_bytes.decode('ascii')
            else:
                return output_bytes

        class ProxyMiddleware(object):                
            def process_request(self, request, spider):
                # 代理服务器(产品官网 www.16yun.cn)
                proxyHost = "t.16yun.cn"
                proxyPort = "31111"

                # 代理验证信息
                proxyUser = "username"
                proxyPass = "password"

                # [版本>=2.6.2](https://docs.scrapy.org/en/latest/news.html?highlight=2.6.2#scrapy-2-6-2-2022-07-25)无需添加验证头,会自动在请求头中设置Proxy-Authorization     
                request.meta['proxy'] = "http://{0}:{1}@{2}:{3}".format(proxyUser,proxyPass,proxyHost,proxyPort)

                # 版本<2.6.2 需要手动添加代理验证头
                # request.meta['proxy'] = "http://{0}:{1}".format(proxyHost,proxyPort)
                # request.headers['Proxy-Authorization'] = 'Basic ' +  base64ify(proxyUser + ":" + proxyPass)                    

                # 设置IP切换头(根据需求)
                # tunnel = random.randint(1,10000)
                # request.headers['Proxy-Tunnel'] = str(tunnel)

                # 每次访问后关闭TCP链接,强制每次访问切换IP
                request.header['Connection'] = "Close"
相关文章
|
30天前
|
存储 数据采集 人工智能
Python编程入门:从零基础到实战应用
本文是一篇面向初学者的Python编程教程,旨在帮助读者从零开始学习Python编程语言。文章首先介绍了Python的基本概念和特点,然后通过一个简单的例子展示了如何编写Python代码。接下来,文章详细介绍了Python的数据类型、变量、运算符、控制结构、函数等基本语法知识。最后,文章通过一个实战项目——制作一个简单的计算器程序,帮助读者巩固所学知识并提高编程技能。
|
1月前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫:深入探索1688关键词接口获取之道
在数字化经济中,数据尤其在电商领域的价值日益凸显。1688作为中国领先的B2B平台,其关键词接口对商家至关重要。本文介绍如何通过Python爬虫技术,合法合规地获取1688关键词接口,助力商家洞察市场趋势,优化营销策略。
|
9天前
|
算法 数据处理 Python
高精度保形滤波器Savitzky-Golay的数学原理、Python实现与工程应用
Savitzky-Golay滤波器是一种基于局部多项式回归的数字滤波器,广泛应用于信号处理领域。它通过线性最小二乘法拟合低阶多项式到滑动窗口中的数据点,在降噪的同时保持信号的关键特征,如峰值和谷值。本文介绍了该滤波器的原理、实现及应用,展示了其在Python中的具体实现,并分析了不同参数对滤波效果的影响。适合需要保持信号特征的应用场景。
52 11
高精度保形滤波器Savitzky-Golay的数学原理、Python实现与工程应用
|
5天前
|
数据采集 JavaScript 前端开发
异步请求在TypeScript网络爬虫中的应用
异步请求在TypeScript网络爬虫中的应用
|
9天前
|
数据采集 存储 缓存
如何使用缓存技术提升Python爬虫效率
如何使用缓存技术提升Python爬虫效率
|
10天前
|
数据采集 Web App开发 监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控
|
19天前
|
数据采集 JSON API
如何利用Python爬虫淘宝商品详情高级版(item_get_pro)API接口及返回值解析说明
本文介绍了如何利用Python爬虫技术调用淘宝商品详情高级版API接口(item_get_pro),获取商品的详细信息,包括标题、价格、销量等。文章涵盖了环境准备、API权限申请、请求构建和返回值解析等内容,强调了数据获取的合规性和安全性。
|
24天前
|
数据采集 存储 API
利用Python爬虫获取1688关键词接口全攻略
本文介绍如何使用Python爬虫技术合法合规地获取1688关键词接口数据,包括环境准备、注册1688开发者账号、获取Access Token、构建请求URL、发送API请求、解析HTML及数据处理存储等步骤,强调遵守法律法规和合理使用爬虫技术的重要性。
|
1月前
|
数据采集 JSON 开发者
Python爬虫京东商品详情数据接口
京东商品详情数据接口(JD.item_get)提供商品标题、价格、品牌、规格、图片等详细信息,适用于电商数据分析、竞品分析等。开发者需先注册账号、创建应用并申请接口权限,使用时需遵循相关规则,注意数据更新频率和错误处理。示例代码展示了如何通过 Python 调用此接口并处理返回的 JSON 数据。
|
2月前
|
XML 数据采集 数据格式
Python 爬虫必备杀器,xpath 解析 HTML
【11月更文挑战第17天】XPath 是一种用于在 XML 和 HTML 文档中定位节点的语言,通过路径表达式选取节点或节点集。它不仅适用于 XML,也广泛应用于 HTML 解析。基本语法包括标签名、属性、层级关系等的选择,如 `//p` 选择所有段落标签,`//a[@href=&#39;example.com&#39;]` 选择特定链接。在 Python 中,常用 lxml 库结合 XPath 进行网页数据抓取,支持高效解析与复杂信息提取。高级技巧涵盖轴的使用和函数应用,如 `contains()` 用于模糊匹配。