高端的家居行业网站开发,电商商城平台,成都网站建站推广,开发技术网站开发技术目录 3/171.配置阿里云python加速镜像#xff1a;2. 安装python3.9版本3. 爬虫技术选择4. 数据抓取和整理5. 难点和挑战 3/241.数据库建表信息2.后续进度安排3. 数据处理和分析 3/17 当前周期目标#xff1a;构建基本的python环境#xff1a;运行爬虫程序 1.配置阿里云pytho… 目录 3/171.配置阿里云python加速镜像2. 安装python3.9版本3. 爬虫技术选择4. 数据抓取和整理5. 难点和挑战 3/241.数据库建表信息2.后续进度安排3. 数据处理和分析 3/17 当前周期目标构建基本的python环境运行爬虫程序 1.配置阿里云python加速镜像
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/安装chrome驱动到python安装目录下 2. 安装python3.9版本 3. 爬虫技术选择
爬虫技术是采集数据的主要手段之一。以下是一些常用的爬虫技术
Requests Beautiful Soup: 对于静态网页使用 Python 的 Requests 库获取网页源代码然后使用 Beautiful Soup 解析数据。
Scrapy: 对于动态网页或需要大规模数据采集的情况可以考虑使用 Scrapy 框架它提供了强大的爬虫功能和数据处理能力。
Selenium: 如果需要模拟用户操作比如登录或者触发 JavaScript 事件可以使用 Selenium 这样的工具。
4. 数据抓取和整理
针对短视频平台的数据采集你可能需要考虑以下内容
视频信息: 包括标题、描述、发布时间、观看次数、点赞数、评论数等。
评论信息: 获取视频的评论内容、评论者的信息如用户名、头像、粉丝数等以及评论时间等。
用户信息: 可能需要获取用户的基本信息和行为数据比如关注数、粉丝数、发布的视频数量等。
5. 难点和挑战
反爬虫机制: 很多网站会有反爬虫机制你可能需要应对验证码、IP 封锁等问题。
数据量和频率限制: 确保你的爬虫不会给目标网站造成过大的负担遵守网站的访问频率限制。
数据存储和处理: 采集到的数据可能会很庞大你需要考虑如何高效地存储和处理这些数据以及如何建立合适的数据库结构。
3/24 周期目标编写运行爬虫程序拿到抖音用户和评论数据并持久化存入MySQL 1.数据库建表信息
创作者视频信息表设计
CREATE TABLE douyin_aweme (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, -- 自增IDuser_id VARCHAR(64), -- 用户IDsec_uid VARCHAR(128), -- 用户sec_uidshort_user_id VARCHAR(64), -- 用户短IDuser_unique_id VARCHAR(64), -- 用户唯一IDnickname VARCHAR(64), -- 用户昵称avatar VARCHAR(255), -- 用户头像地址user_signature VARCHAR(500), -- 用户签名ip_location VARCHAR(255), -- 评论时的IP地址add_ts BIGINT, -- 记录添加时间戳last_modify_ts BIGINT, -- 记录最后修改时间戳aweme_id VARCHAR(64), -- 视频IDaweme_type VARCHAR(16), -- 视频类型title VARCHAR(500), -- 视频标题desc TEXT, -- 视频描述create_time BIGINT, -- 视频发布时间戳liked_count VARCHAR(16), -- 视频点赞数comment_count VARCHAR(16), -- 视频评论数share_count VARCHAR(16), -- 视频分享数collected_count VARCHAR(16), -- 视频收藏数aweme_url VARCHAR(255) -- 视频详情页URL
);普通用户评论信息表设计
CREATE TABLE douyin_aweme_comment (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, -- 自增IDuser_id VARCHAR(64), -- 用户IDsec_uid VARCHAR(128), -- 用户sec_uidshort_user_id VARCHAR(64), -- 用户短IDuser_unique_id VARCHAR(64), -- 用户唯一IDnickname VARCHAR(64), -- 用户昵称avatar VARCHAR(255), -- 用户头像地址user_signature VARCHAR(500), -- 用户签名ip_location VARCHAR(255), -- 评论时的IP地址add_ts BIGINT, -- 记录添加时间戳last_modify_ts BIGINT, -- 记录最后修改时间戳comment_id VARCHAR(64), -- 评论IDaweme_id VARCHAR(64), -- 视频IDcontent TEXT, -- 评论内容create_time BIGINT, -- 评论时间戳sub_comment_count VARCHAR(16) -- 评论回复数
);
2.后续进度安排
1.编写后端程序进行分模块管理 2.将目前拿到的实验数据视频信息38条用户评论信息1000条进行数据清洗 3.构思后端逻辑 4.前端UI设计 3. 数据处理和分析
采集到的数据可能需要进行清洗、去重、分析等处理以便后续的应用。你可以考虑使用 Pandas、NumPy、或者其他数据处理工具进行数据分析和挖掘。
