爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

顾客评论信息抽取算法的研究.pdf

DaZhongComments 获取大众点评网的店铺评论信息，包括店铺的概要信息（位置、经纬度、评分等）和用户详细评论数据。 注：如果一直爬取，ip可能会被封，可以采用代理Ip的方式，反正我使用代理ip的方式已经将大众的深圳商铺及其评论数据爬取完毕。

大众点评商家店铺评论信息爬取 声明： 项目基于 naiveliberty/DaZhongDianPing 改进，仅作为学习参考，不得用于商业用途。 dzdp_css_map_V1.1.py等 文件来自于 以下为原作者1.1版本相关信息 版本更新： 2020-5-8 商户评论详情页面如果没有携带 cookies 访问，response 源码中电话号码后两位为 **； 商户评论详情页用户评论区域 svg 文件结构发生变化，新增了匹配规则; 美食分类页面（http://www.dianping.com/shenzhen/ch10/g117）,为携带 cookies 访问，返回的 html 源码为空; dzdp_css_map_V1.0.py已失效，新增 dzdp_css_map_V1.1.py; 使用前请自行添加 Cookies。 作者 邮箱 liberty 1.2版本信息 改进 2021-4-

通过当前产品特征提取方法获得的在线评论的产品特征集具有较低的评论信息覆盖率。 为了解决这个问题，本文提出了一种基于KNN算法的产品特征提取方法。 首先建立产品特征集的分类系统。 然后我们手动提取一部分产品特征作为训练集，并根据词与分类系统之间的相似性，快速对所有评论的产品特征进行分类和提取。 最后，使用PMI算法对其进行过滤和补充，以提高产品特征集的正确率和评论信息覆盖率。 通过淘宝平台在线服装评论数据示例，证明该方法可以有效提高产品功能集的评论信息覆盖率。

行业分类-电子电器-评论信息的展示及交互方法、装置、电子设备、存储介质.zip

第三方库：snownlp、tushare、pandas、numpy、matplotlib getData：从东方财富网旗下的股吧论坛爬取数据 SQL：用到的数据库操作函数 quantilizeSentiment：量化情绪指数，生成excel文件便于后面进行情绪指数和股票价格涨幅相关度的量化分析（股票价格历史数据来自tusharepro网站，可以免费获取） result：传入某只股票代码，返回情绪指数结果（主要关注此文件即可，其他爬虫分析之类的我后面放到云上，爬取的数据都放入云数据库中） analyze：进行情绪指数和股票价格涨幅相关度分析、数据可视化 爬取后的数据存储在云端数据库中： db = pymysql.connect(host="116.62.46.214",user="dfcf",password="iJHPFZnRjXacNi6p",db="dfcf",port=3306) 接口说明（重点！！！）： 函数： def data(share_code):#计算情绪指数 传参：share_code 股票代码（例如：zssh000001）上证指数 返回参数：result 情绪指数 例如： if __name__ == '__main__': result=data('zssh000001') #传入股票代码参数 print(result) #打印情绪指数结果 实现功能：根据传入的股票代码到东方财富网旗下的股吧对应的某股票分论坛爬取当天的用户评论信息，并将爬取的数据存储到MySQL中，之后再将数据进行统计并计算出该股票当天的市场情感趋势。 执行流程 1、输入股票代码 2、清空数据库上一天的评论信息 3、使用爬虫爬取当天东方财富网股吧论坛中该股票的股民评论信息并进行数据清洗过滤，筛选出有效信息，存入MySQL数据库 4、使用金融情感计算模型进行文本数据分析 5、得出该股票当日的情绪指数 6、返回情绪指数值 计算情绪指数具体算法实现 借助自然语言处理中的情感分类技术。按照正常的处理流程，需要搭建模型、准备语料库、训练模型、测试模型然后得到一个情感分类的模型。但这里，时间有限，所以直接使用现有的模型。snownlp是一个中文的开源的自然语言处理的Python库，可以进行分词、情感分类等。在本项目中可以直接使用它来量化出某一日市场投资者的整体情绪。量化的方法有许多种，可以将某一日所有的评论情绪得分得分相加再求评价，也可以求某一日情绪得分大于0.5的评论所占的比例。 项目所采用的方法： 将情绪得分>0.6的评论当作积极评论，小于0.4的评论当作消极评论。 设置变量neg和pos，存储某一日市场的积极情绪因子和消极情绪因子。关于neg和pos的计算方法，以neg为例： 初始化为0，若某一日的某一评论comment的情绪得分<0.4 neg=neg+1+log（该条评论的点赞数+该条评论作者的粉丝数+1，2），其中log（x,2)表示以2为低的x的对数。考虑该条评论的点赞数和该条评论作者的粉丝数是因为考虑到不同的评论的质量不同。取对数是为了让数据更加平滑，防止极值过大。+1是为了防止该条评论的点赞数和该条评论作者的粉丝数都为0。 计算某一日市场的总体情绪得分score。设计的模型是： score=log((pos/(pos+neg+0.0001)-0.5)*(该日评论总数+1)) (pos/(pos+neg+0.0001)-0.5)的意思是计算市场的情绪倾向，**大于0表明市场积极情绪情绪较强，越接近0.5越强。小于0反之。**后面的(该日评论总数+1)，是因为某一日投资者的评论越多，代表市场投资者情绪的波动越大。

前段时间参加的一个大创项目，要求爬取携程网桂林龙脊的网上评论数据，直接进携程网一搜，还是龙脊梯田的评论居多，后面直接选择爬取龙脊梯田的评论数据作为参考了，哈哈。 下面是具体实现： 分析网页数据 参考链接：https://you.ctrip.com/sight/longjititian970/14892.html 打开链接找到评论数据如下： 打开 开发者工具后点击网页的下一页可以获得下面网页请求信息，这便是获取网页评论的URL了 下面把这些信息搬进python就好了~~ 代码实现 代码我先用python的requests第三方网页请求类库，结合re正则表达式筛选需要的评论信息。 导入包 imp

最近在做毕业设计，需要收集用户的评分数据做协同过滤算法，同时收集评论数据做情感分析 注意一个比较坑的地方就是豆瓣图书可以没有评分，或者用户评论了但没给评分。而且豆瓣图书的编码方式很无奈呀，热门书籍附近总是冷门书籍，无评分、无评论那种，所以经常输出failed fake_useragent的用法 在这次爬虫中使用了fake_useragent来伪造请求头，因为听说豆瓣的反爬机制比较好 fake_useragent的用法简单如下，random是随机产生一个请求头 from fake_useragent import UserAgent import requests ua=UserAgent()

本爬虫程序旨在从中国大学MOOC爬取相关课程的评论信息