今天一时兴起，想用python爬爬自己的博客，通过数据聚合，制作高逼格的云图(对词汇出现频率视觉上的展示)，看看最近我到底写了啥文章。
一、直接上几张我的博客数据的云图
1.1 爬取文章的标题的聚合
1.2 爬取文章的摘要的聚合
1.3 爬取文章的标题+摘要的聚合
我最近写了SpringCloud系列教程，还有一些微服务架构方面，从云图上看，基本吻合。你若不信，可以进我的博客看看，数据还是非常准确的
二、技术栈
- 开发工具: pycharm
- 爬虫技术：bs64、requsts、jieba
- 分析工具：wordArt
三、爬虫构架设计
整个爬虫架构非常简单：
- 爬取我的博客：http://blog.csdn.net/forezp
- 获取数据
- 将数据用“结巴”库，分词。
- 将得到的数据在在artword上制作云图。
- 将制作出来的云图展示给用户。
四、具体实现
先根据博客地址爬去数据：
url = 'http://blog.csdn.net/forezp'
titles=set()
def download(url):
if url is None:
return None
try:
response = requests.get(url, headers={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36',
})
if (response.status_code == 200):
return response.content
return None
except:
return None
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
解析标题
def parse_title(html):
if html is None:
return None
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
links = soup.find_all('a', href=re.compile(r'/forezp/article/details'))
for link in links:
titles.add(link.get_text())
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
解析摘要：
def parse_descrtion(html):
if html is None:
return None
soup=BeautifulSoup(html, "html.parser")
disciptions=soup.find_all('div',attrs={'class': 'article_description'})
for link in disciptions:
titles.add(link.get_text())
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
用“结巴”分词，”激8”分词怎么用，看这里：https://github.com/fxsjy/jieba/
def jiebaSet():
strs=''
if titles.__len__()==0:
return
for item in titles:
strs=strs+item;
tags = jieba.analyse.extract_tags(strs, topK=100, withWeight=True)
for item in tags:
print(item[0] + '\t' + str(int(item[1] * 1000)))- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
因为数据比较少，所以我直接打印在控制台，并把它复制下来，更好的方法是存在mongodb中。
制作云图：
用 artword在线工具，地址：https://wordart.com
首先：
导入从控制台复制过来的数据：
令人尴尬的是，这个网站在绘制图的时候不支持中文，需要你从c:/windows/fonts下选择一个支持中文的字体，mac 用户从windows拷下文件夹也可以，或者在网上下。
然后点击Visulize就可以生成高逼格的云图了。讲解完毕，有什么需要改进的请大家留言。
源码下载：https://github.com/forezp/ZhihuSpiderMan/tree/master/blogspider
