文章备份（2020-11-14）

零、项目简要介绍

本项目为python爬虫课的课程设计

从疫情爆发，到国内疫情迅速被控制，好奇是否刷新了国外对中国的认知。爬取近几年Quora上关于中国的话题，做文本情感分析，得出可视化数据。

本人python, java , 前端都为初学状态，有什么问题，欢迎大家一起讨论。

0. 演示地址

https://map.qdu.life

1. 文件结构

├── python相关
│   ├── answerModel.py #python模型
│   ├── chromedriver   
│   ├── connectChrome.py # 浏览器设置
│   ├── getAnswer.py  # 获取答案的文件
│   ├── getQuestionsURL.py # 获取标题
│   ├── main.py #主函数
│   ├── pySql.py #python与数据库沟通的文件
│   └── topics
├── 前端相关
│   ├── css
│   ├── images
│   ├── index.html
│   └── js
├── 后端相关
│   ├── pom.xml
│   └── src
│       ├── main
│       │   ├── java
│       │   │   └── qdu
│       │   │       └── life
│       │   │           ├── ApplicationMain.java
│       │   │           ├── Utils
│       │   │           │   └── JsonUtil.java
│       │   │           ├── controller
│       │   │           │   └── mainController.java
│       │   │           ├── mapper
│       │   │           │   └── CityMapper.java
│       │   │           ├── model
│       │   │           │   ├── City.java
│       │   │           │   └── SimpleEmotion.java
│       │   │           └── service
│       │   │               └── CityService.java
│       │   └── resources
└── 数据库相关
    └── 创建answer表.sql

2. 下载

https://cdn.uuorb.com/posts/map/map.zip

3. 使用的技术栈

• python ( 数据爬取 )
  • selenium
  • PyQuery
  • BeautifulSoup
  • pySql
  • TextBlob( 情感分析 )
• Java ( 服务器后端 )
  • Springboot
• Mysql ( 数据持久化 )
• Tomcat/Nginx ( Http服务器 )
• 前端的css,js,html (展示)
• 画图用的svg

4. 讨论

• 私信：会回得比较慢
• 邮箱：uuorb123#gmail.com (请将#变成@)
• 微信：uuorb1

一、步骤

主要分为这几步

二、具体步骤

0. 数据模型

属性名	描述	类型	默认值	是否可为空
ques	问题	String/text	无	0
content	回答的内容	String/text	无	0
time	回答的时间	datetime (yyyy-mm-dd)	无	0
authName	作者名字	String/text	无	0
relativeCountry	国家	String	无	1
emotion	情感值 -1->很讨厌;1->很喜欢	double	-99	1
isGetCountry	是否将城市名转化为国家名	int	0	1
isGetEmotion	是否将内容进行情感分析	int	0	1

---

1. 爬取问题标题与url

getQuestionsURL.py

因为Quora只返回一定数量的内容，当下拉时，显示更多内容。所以使用selenium，模拟下拉操作。

0. 选定目标url

https://www.quora.com/topic/China/all_questions

1. 使用webdriver打开浏览器

driver = webdriver.Chrome(chromePath, options=options)

Chrome的WebDriver可以在这里下载

http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/

2. 打开网址

driver.get(url) => driver.page_source则为获取的内容

3. 解析页面，获得问题数量

使用BeautifulSoup解析

# 0. 解析
question_count_soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')

# 1.获取问题的总数
question_count_str = question_count_soup.find('a', attrs={'class': 'TopicQuestionsStatsRow'})

4. 判断问题数量

• 如果为None，则说明该话题下没有问题，退出
• 如果大于10，则需要继续拉，以获取更多问题。

tips: 如果问题很多，quora上会显示为多少k，应将其转化为对应的"千"

5. 获取相应的内容

下拉到一定数量（自定）后，开始解析页面。

获取问题的url

question_link = soup.find_all('a', attrs={'class': 'question_link'}, href=True)

因为标题就在链接中，所以无需再获取标题。

6. 保存到txt文件中

---

2. 爬取回答

getAnswer.py

http://www.quora.com/unanswered/How-come-China-has-more-companies-in-Fortune-500-than-the-US-I-barely-see-any-Chinese-companies-around-me
http://www.quora.com/unanswered/Why-did-the-US-tries-to-get-peace-fail-between-India-and-China-regarding-the-border-dispute
http://www.quora.com/Is-it-possible-that-Russia-is-dumping-India-for-the-sake-of-supporting-China
http://www.quora.com/China-is-the-worlds-largest-economy-Why-do-Americans-live-in-denial-when-they-are-only-4-of-the-worlds-population-The-other-96-laugh-at-you-Your-economy-in-reality-is-only-9-5-trillion-vs-29-trillion-for-China-Get
http://www.quora.com/unanswered/How-did-China-go-from-an-unimportant-backwater-to-the-world-s-number-two-power-in-the-span-of-a-lifetime
http://www.quora.com/China-has-positioned-the-Russian-missiles-defence-system-S-400-in-Ladakh-LAC-against-our-fighter-jets-and-missiles-How-will-India-counter-their-S-400
http://www.quora.com/Why-is-China-refraining-from-opposing-Pakistans-Gilgit-Baltistan-move
...

1. 按行读取上一步保存的txt文件

fo = open(sys.path[0] + "/all_question_urls.txt", "r")
totalCount = len(open(sys.path[0] + "/all_question_urls.txt", "r").readlines())
if(DEBUG): print ("文件名为: ", fo.name)
print("总的问题数为",totalCount)
for answerUrl in fo.readlines():     
    print("当前第"+ str(count) +"个问题")
    count+=1
    browser = connectchrome()
    Ans.getAnswer(browser,answerUrl)
# 关闭文件
fo.close()

2. 解析内容

获得：

• 作者信息
  • 作者名字
  • 作者住的地方
  • 工作的地方
• 回答的内容
• 回答的时间

使用pyquery解析

0. 回答的时间

将其转化为yyyy-mm-dd的格式

answer_date= part_soup.find("a", string=lambda string: string and ("Answered" in string or "Updated" in string))#("a", {"class": "answer_permalink"})
try:
    date=answer_date.text
    if ("Updated" in date):
       date= date[8:]
    else:
       date= date[9:]
    date=dateparser.parse(date).strftime("%Y-%m-%d")
except:                 
    date=dateparser.parse("7 days ago").strftime("%Y-%m-%d")

1. 回答的内容

answer_text = part_soup.find("div", {"class": "q-relative spacing_log_answer_content"})
answer_text = answer_text.text

2. 作者信息

打开profile页面，进行如下解析

def getRelativeCountry(browser,url):    
    browser.get(url)
    info = []
    d = pq(browser.page_source)
    infomation = d(".qu-mb--medium span").text()
    if(infomation!=Null):
        pattern_1 = re.compile(r'Active in [a-zA-Z]+')  
        pattern_2 = re.compile(r'Lives in [a-zA-Z]+')
        result_list1 = pattern_1.findall(infomation)
        for i in result_list1:
            a.append(i.replace('Active in',"").strip())
        result_list2 = pattern_2.findall(infomation)
        # 以lives开头的字段
        for i in result_list2:
            a.append(i.replace('Lives in',"").strip())
    return info

这里获得的是城市名，我写了一个后端接口，可以将城市名转化为国家名

https://map.qdu.life/getCountry/城市名

接口地址	参数	返回值	方法
https://map.qdu.life/getCountry/	城市名	国家名	get

• 示例: https://map.qdu.life/getCountry/shanghai
• 返回: China

3. 细节

• 问题被删怎么处理
• 空问题怎么处理
• 匿名回答怎么处理
• 链接打不开怎么处理

---

3. 保存数据

pySql.py

python与mysql通信

1. 直接插入数据

def insert(answerModal):      
    db = MySQLdb.connect("服务器地址", "账号", "密码", "数据库名", charset='utf8' )
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor() 
    # SQL 插入语句
    # 注意时间的处理
    sql = '''
        INSERT INTO answer(ques,content,time,authName,relativeCountry,emotion,isGetCountry,isGetEmotion)
        VALUES (%s, %s, str_to_date(%s,'%%Y-%%m-%%d'),%s, %s,%s,%s,%s)
        '''
    param = (
        answerModal.ques, 
        answerModal.content, 
        answerModal.time,
        answerModal.authName, 
        answerModal.relativeCountry,
        answerModal.emotion,
        answerModal.isGetCountry,
        answerModal.isGetEmotion)
    try:
        # 执行sql语句
        cursor.execute(sql, param)
        # 提交到数据库执行
        db.commit()
    except Exception as e:
        # 发生错误时回滚
        print(e)    
    db.rollback()
    # 关闭数据库连接
    db.close()

2. 更新数据

def updateEmotion():      
    ...
    # 遍历获取最大的id
    # MaxIDSql = 'select max(id) from answer;'
    # 这里直接写了数据表中最大的id
    maxID = 2328
    num = 0    
    while(num<maxID):
        sql = 'select content from answer where id = {}'.format(num)
        try:
            # 执行sql语句            
            cursor.execute(sql)            
            content = cursor.fetchone()
            blob = TextBlob(content[0])
            emotion = blob.polarity        
            try:
                updateSql='update answer set  emotion="{}" , isGetCountry=1 , isGetEmotion=1  where id = {}'.format(emotion,num)
                print(updateSql)
                cursor.execute(updateSql)    
                db.commit()
            except Exception as e:
                print(e)    
                db.rollback()
            db.commit()
        except Exception as e:
            # 发生错误时回滚
            print(e)    
            db.rollback()
        num+=1
    # 关闭数据库连接
    db.close()

---

4. 用TextBlob做简答的文本情感分析

from textblob import TextBlob
blob = TextBlob("hello,I love u!!!")
print(blob.sentiment)

Sentiment(polarity=1.000,subjetivily=1.0)

polarity的变化范围是[-1, 1]，-1代表完全负面，1代表完全正面。

因为不了解自然语言分析，所以这里不展开。

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5. 可视化

主要是对世界地图，进行填色。

后端采用Springboot和Mybatis简易部署，不是本文重点，不再赘述。

接口为
https://map.qdu.life/getEmotion/{startTime}/

Service

public String getEmotion(String startTime,String endTime) throws ParseException {
  SimpleDateFormat sdf=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
  List<SimpleEmotion> date =  mapper.getEmotion(sdf.parse(startTime),sdf.parse(endTime));
  Map<String, Double> resultMap = new HashMap<String,Double>();
  for (SimpleEmotion emotion : date) {
    if(emotion.getRelativeCountry() == "") continue;
    if(resultMap.containsKey(emotion.getRelativeCountry())){
      //如果存在，则将他们累加
      resultMap.put(emotion.getRelativeCountry(), resultMap.get(emotion.getRelativeCountry()) + emotion.getEmotion());
    }else{
      //map中不存在，新建key，用来存放数据
      resultMap.put(emotion.getRelativeCountry(), emotion.getEmotion());
    }
  }
  String jSONObject=JSONObject.toJSONString(resultMap);
  return  jSONObject;
}

Mapper.xml

  <select id="getEmotion" parameterType="Date" resultType="SimpleEmotion">
        select relativeCountry,emotion from answer where   #{endTime}  >= time and  time >= #{startTime}
  </select>

6. 总结

技术总结

• 没有做多线程
• 文本分析也不严谨
• 接口未做节流、缓存

获取的数据总结

引用知乎上一段话

随着中国的发展壮大，欧美对中国的评价只会越来越差，除非中国能像日本那样主动融入西方体制和价值观，不然很难改观，不能说西方人无知，这只是一方面，更多的则是媒体宣传作用，看过西方新闻媒体的都知道，基本全是中国的负面新闻，即使有正面新闻，也是当做负面新闻报道的。

四、参考

• https://github.com/scku/Quora-Crawler
• https://textblob.readthedocs.io/en/dev/
• https://github.com/tburry/pquery
• https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/

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