python——博客园首页信息提取与分析

python——博客园首页信息提取与分析

 

 

前言

前两天写了博客，然后发到了博客园首页，然后看着点击量一点点上升，感觉怪怪的。

然后就产生了一点好奇：有多少人把博客发表到了首页上？每天博客园首页会发表多少文章？谁发表的文章最多？评论和阅读数量的对应关系是多少？

有了好奇之后，就在想，怎样才能知道答案？

1. 寻路第一步

通过浏览博客园发现，在博客园最多能看到200页。所以，能不能先把这200页给下载下来。之前有写过一篇博客，批量下载图片，所以可以用博客中类似的方法把这些网页下载下来。

from html.parser import HTMLParser
import os,urllib.request,sys

#通过博客园NEXT按钮，可以获取下一个网页的地址，这样一直循环，就可以将200个网页下载下来。

#setp 1. 通过解析网页，获取下一个网页的地址。
class LinkParser(HTMLParser):
  def __init__(self,strict=False,domain=''):
    HTMLParser.__init__(self,strict)
    self.value=''
    self.domain=domain
    self.next=[]
  def handle_starttag(self,tag,attrs):
    if tag=='a':
      for i in attrs:
        if i[0]=='href':
          self.value=i[1]
  def handle_data(self,data):
    if data.startswith('Next'):
      if (self.domain!='' )and ('://' not in self.value):
        self.next.append(self.domain+self.value)
      else:
        self.next.append(self.value)

#setp 2. 下载当前网页，并根据解析结果，下载下一个网页。
def getLinks(url,domain):
  doing=[url]
  done=[]
  cnt=0;
  while len(doing)>=1:
    x=doing.pop();
    done.append(x)
    cnt=cnt+1;
    print('start:',x)
    try:
      f=urllib.request.urlopen(x,timeout=120)
      s=f.read()
      f.close()
      fx=open(os.path.join(os.getcwd(),'data','{0}.html'.format(str(cnt))),'wb') #需要在当前目录建立data文件夹
      fx.write(s)
      fx.close()
      parser=LinkParser(strict=False,domain=domain)
      parser.feed(s.decode())
      for i in parser.next:
        if i not in done:
          doing.insert(0,i)
      parser.next=[]
      print('ok:',x)
    except:
      print('error:',x)
      print(sys.exc_info())
      continue
  return done

if __name__=='__main__':
  getLinks('http://www.cnblogs.com/','http://www.cnblogs.com/')

2. 从网页抽取信息

网页已经下载下来了，现在需要把信息从网页上抽取出来。

经过分析，每个网页上列出了20条记录，每条记录包含标题，作者，发布时间，推荐等信息。

怎样把这些给抽取出来呢？

先写一个小的程序，看看Python是怎么解析这些数据的：

数据：

 

代码：

from html.parser import HTMLParser
import os,urllib.request,sys

#一个简单的html解析器，主要用于看看Python对html的解析步骤
class TestParser(HTMLParser):
  def __init__(self,strict=False):
    HTMLParser.__init__(self,strict)
    self.current=0
  def handle_starttag(self,tag,attrs):
    print(tag,':',attrs)
  def handle_data(self,data):
    print(self.current,'data:',data.strip())
    self.current=self.current+1

if __name__=='__main__':
  parser=TestParser(strict=False)
  f=open(os.path.join(os.getcwd(),'test.txt'),encoding='utf-8')
  s=f.read()
  f.close()
  parser.feed(s)

通过小程序，确定好处理顺序之后，然后就可以将这些数据一步一步地抽取出来了。之前有一篇博客python——有限状态机写到怎么提取信息。

代码：

from html.parser import HTMLParser
import os,urllib.request,sys

#parser of content
class ContentParser(HTMLParser):
  def __init__(self,strict=False):
    HTMLParser.__init__(self,strict)
    self.state=0
    self.title=''
    self.author=''
    self.time=''
    self.comment=''
    self.view=''
    self.result=[]
  def handle_starttag(self,tag,attrs):
    if self.state==0:
      if tag=='a':
        for i in attrs:
          if i[0]=='class' and i[1]=='titlelnk':
            self.state=1   #title          
    elif self.state==2:
      if tag=='div':
        for i in attrs:
          if i[0]=='class' and i[1]=='post_item_foot':
            self.state=3
    elif self.state==3:
      if tag=='a':
         self.state=4  #author
    elif self.state==5:
      if tag=='span':
        for i in attrs:
          if i[0]=='class' and i[1]=='article_comment':
            self.state=6
    elif self.state==6:
      if tag=='span':
        for i in attrs:
          if i[0]=='class' and i[1]=='article_view':
            self.state=7
  def handle_data(self,data):
    if self.state==1:
      self.title=data.strip()
      self.state=2
    elif self.state==4:
      self.author=data.strip()
      self.state=5
    elif self.state==5:
      self.time=data.strip()[-16:]
    elif self.state==6:
      self.comment=data.strip()[3:-1]
    elif self.state==7:
      self.view=data.strip()[3:-1]
      self.result.append((self.title,self.author,self.time,self.comment,self.view))
      self.state=0

def getContent(file_name):
  parser=ContentParser(strict=False)
  f=open(os.path.join(os.getcwd(),'data',file_name),encoding='utf-8')
  s=f.read()
  f.close()
  parser.feed(s)
  f=open(os.path.join(os.getcwd(),'result.txt'),'a')
  for i in parser.result:
    f.write('{0}\t{1}\t{2}\t{3}\t{4}\n'.format(i[0],i[1],i[2],i[3],i[4]))
  f.close()
  
if __name__=='__main__':
  for i in os.listdir(os.path.join(os.getcwd(),'data')):
    print(i)
    getContent(i)

这样，就将结果提取出来了。

3. 分析这些数据

因为我们是以tab键分割这些数据的，所以可以导入到excel中：

经统计：

从2013-05-22 16:22到2013-08-20 19:57近3个月的时间里：
有1356个人发布4000篇博客到博客园首页，平均每天44.4篇，每人3篇；
其中，最高的一人发布了55篇；
所有的文章总共被查看4661643次，评论35210次，平均132次查看会有一次评论

 

抛砖引玉

1. 除了上述统计信息之外，是否可以找到一个星期中，那一天博客发表的最多？那一天最少？哪个人的评论最多？哪些主题关注度最大？

2. 互联网的数据有很多，只要肯动手，就能获取想要的信息。不仅仅是博客园的这些统计信息，也可以是其他网站的。

 

当python模式遇见cedet

 

TAG: emacs, python, cedet, semantic, ctags 
DATE: 2013-08-20

我用Emacs 24写python程序。 发现屏幕不时有些闪动，MiniBuffer有消息一闪而过。 我打开 *Messages* buffer，发现有许多这样的消息：

CTAGS/movie-scheduling.py...
Can't guess python-indent-offset, using defaults: 4
Mark set [7 times]
CTAGS/movie-scheduling.py...
Can't guess python-indent-offset, using defaults: 4
Mark set [7 times]
CTAGS/movie-scheduling.py...
Can't guess python-indent-offset, using defaults: 4
Mark set [7 times]
... ...

每当我修改python程序，就会不停出现类似上面的消息。消息增加得很快，几乎两秒增 加一次。有时会占用许多CPU，导致输入程序有延迟。

不知道这是 python-mode 的问题，还是 semantic 在分析文件。

如果是 semantic 在分析文件， 在我写 c/c++/java 程序时， semantic的活动又没有这么频繁。

通过以下的分析，发现不是 python-mode 的问题，也不是semantic的问题，具体来说 是semantic启用ctags辅助产生的问题。

1. 不启用cedet，编辑python程序，不会出现上面说的问题，说明不是python模式的问 题。

2. 启用cedet，编辑python程序，问题又出现。每次一改动python程序，就会出现问题 中描述的信息。但是semantic分析文件，怎么会调用ctags呢？

   我发现我的.emacs中，cedet的设置有这样一句：

   (semantic-load-enable-all-exuberent-ctags-support)
   

   应该就是它了，注释掉这一句，重启emacs，再编辑python程序，不再出现上面的问题了。

3. 要想保留ctags对semantic的支持，也可以保留上面的配置，再加一句也可以解决问题。

   (global-semantic-idle-scheduler-mode nil)
   

   不让semantic利用空闲时间分析文件，它也就不会频繁地调用ctags分析python文件 了。 这样做的坏处就是，当你要访问某个tag时，semantic可能要临时分析，花的 时间较长。 不过可以忍受

 

 

分类: tools.emacs, coding.python

标签: Emacs, python, cedet, semantic, ctags

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标签: python, 文本处理, 数据挖掘