文章采集内容(公众号文章数据采集与处理的优化应对与应对)

　　文章采集内容(公众号文章数据采集与处理的优化应对与应对)

　　公众号文章资料采集和处理无处不在。并且数量庞大。我们目前处于数据爆炸的时代，数据采集和处理一直伴随着我们。无论是网站论坛、公众号文章还是朋友圈，每天都会产生数亿条数据、文章、内容等。

　　通过数据采集和处理工具，我们可以采集到我们需要采集的公众号文章的数据。将其保存在本地以进行数据分析或二次创建。

　　数据采集及处理工具操作简单，页面简洁方便。我们只需要鼠标点击即可完成采集的配置，然后启动目标网站采集。支持采集资源标签保留（更好的保存格式）、过滤原文中敏感词（去除电话号码、地址等）、去除原图水印等

　　有时网页抓取还不够；通常需要更深入地挖掘和分析数据，以揭示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和页面跳出率，得出我们在某些环节的网站不足之处。数据还可以用于采集分析竞争对手排名关键词与我们之间的差距，以便我们及时调整，做出更好的优化响应。

　　当然，如果你不喜欢使用工具，我们也可以自己打代码来完成这部分工作：

　　第一步是通过创建蜘蛛从目标中抓取内容：

　　为了保存数据，以 Facebook 为例，我们将定义一个收录三个字段的项目：“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。我们为页面提供的起始 URL。

　　importscrapy

　　来自Facebook_sentiment.itemsimportFacebookSentimentItem

　　类目标蜘蛛（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]

　　退货

　　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，而只是开始。我们将通过单击指向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，我们定义主解析函数，它会从主页面开始，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，对于内容：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，它会得到下一页，所以它可以抓取我们需要的尽可能多的内容。

　　可见，通过代码处理我们的数据采集不仅复杂，还需要更多的专业知识。在网站优化方面，还是要坚持最优解。数据采集的共享和处理到此结束。如有不同意见，请留言讨论。返回搜狐，查看更多