从零实现爬虫和情感分类模型（一）
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· 2021-01-26
文 | Giant
编 | NLP情报局
大家好，我是Giant，这是我的第3篇文章。
日常生活中，我们去吃饭、观影会提前上网刷评论，然后再选择好评高的餐厅或电影。
看新闻时，我们也会点击感兴趣的新闻类别（体育、财经等），再结合标题有选择地阅读。
情感分析、新闻归类都是自然语言处理—文本分类任务的经典应用。本文我们将从0实现一个餐厅评论评分系统。具体分4个模块介绍：
python怎么装最方便？ 如何用python实现爬虫？ 数据处理三剑客使用技巧 如何实现情感分类模型？
开源代码：
https://github.com/yechens/RestaurantCrawler
python怎么装最方便？
python是一种非常流行的编程语言，语法简洁却功能强大，安装方式很多。Mac和Ubuntu等系统已经预装好了最新版本的python。
但我还是强烈推荐你安装Anaconda套装。它是一个开源的python发行版本，包含180多个工具包，其中很多工具包对于机器学习研究非常重要。一次安装可以“一劳永逸”。
进入Anaconda官网的下载页面，可以根据你的系统下载最新版本的conda。如果想下载历史版本，可以参考[1]。
之后根据中文提示一步步安装即可，非常方便。
安装完成后，进入系统终端（Windows下称“命令提示符”），用conda创建一个虚拟环境，这样可以和系统中原有的python环境相隔离。
conda create -n py36 python=3.6 # 创建指定py版本的虚拟环境conda env list # 查看虚拟环境source activate py36 # 激活
这里我们创建了一个python3.6版本的虚拟环境，然后激活进入：
python最基础的环境搭建到这儿全部完成啦。
如何用python实现爬虫
我们的目标是实现一个餐厅评分系统，核心数据是各大餐厅的评论语料。如何获得呢？
最简单的方法，是去各大点评网站上查看餐厅的评论信息，然后手工复制、粘贴到Excel。但这样费时费力，效率极低。能不能让计算机帮助我们自动搜集各个店铺的评论数据呢？
当然可以！这就是网络爬虫。
整个互联网相当于一张大图，各个网站是图中的节点。爬虫正是模拟人的行为，利用计算机自动遍历各个节点，访问页面并抓取信息。这里的信息包括图片、文字、视频、脚本等等。此外，我们要记载哪个网页下载过了，以免重复。
相比真实用户访问，爬虫有2个明显优势：
自动进行，无需人工干预 并发量大，访问效率高
而读者之所以经常听到爬虫和python挂钩，是因为脚本语言python非常适合写爬虫代码。
有多简单呢？核心只有三行代码：
import requestsr = requests.get(url="http://www.baidu.com")content = r.content
requests库会自动向我们指定的网页链接(百度)发起http请求，并将爬取结果返回到变量content中。
爬虫背后涉及了浏览器的工作原理。对此感兴趣的读者，可以阅读参考文献[2]。
这“两行代码”是最简单的一种情况，爬取到的内容也只是百度首页的源码；但实际开发爬虫的核心内容，已经呈现在这两行代码里了。
Scrapy简介
在本项目中，我使用了一个比requests库稍复杂的工具Scrapy，它是python最火的爬虫框架，结构化的设计可以让开发人员方便的自定义项目需求。
框架核心内容可以用这张图来概述，图中包括Scrapy5大组件：
Scrapy Engine（引擎）
爬虫的“大脑”，是整个爬虫的调度中心Scheduler（调度器）
初始的爬取URL和后续在页面中获取的待爬取的URL将放入调度器中，等待爬取。同时调度器会自动去除已经下载过的URL。
Downloader（下载器）
获取指定页面的数据并提供给引擎和spiderSpiders（爬虫类）
用户编写的分析爬取结果（response）并从中提取内容的类Items（实体类）
处理Spiders提取出来的内容（items）典型处理包括：清洗、验证、持久化（存入数据库）
Scrapy主体内容先介绍到这，参考文献[3]、[4]、[5]为读者准备了学习这个框架的更多资料。
爬取餐厅评论
接下来进入实战环节：利用python、Scrapy实现各大城市餐厅评论信息的自动爬取。
借助之前下载的conda工具，进入虚拟环境后我们用一行代码完成scrapy安装：
conda install scrapy为了方便演示，这儿只爬取杭州、北京等5大城市各1000家餐馆的200条评论，一共约100w条数据。想爬取更多内容，读者略微修改开源代码中的内容即可。
创建项目
我们先创建一个新的Scrapy项目：
scrapy startproject MeiTuanRestaurant该命令将会创建包含以下内容的MeiTuanRestaurant目录：
scrapy.cfg: 项目的配置文件MeiTuanRestaurant/: 项目的python模块。之后您将在此加入代码MeiTuanRestaurant/items.py: 项目中的item文件MeiTuanRestaurant/pipelines.py: 项目中的pipelines文件MeiTuanRestaurant/settings.py: 项目的设置文件MeiTuanRestaurant/spiders/: 放置spider代码的目录
cd进入MeiTuanRestaurant目录，随后我们在spiders目录下创建一个存放“爬虫类”的py文件：
scrapy genspider meituan meituan.commeituan.py中生成了爬虫类MeituanSpider，我们在其中指定需要爬取的页面入口、解析爬取结果并存放到数据库中等操作。
我在meituan.py做了简单的修改，并定义了一些新函数。
函数参数“response”中存储了页面解析后的结果，我们可以从中提取出想要的内容，例如当前页面(page)、评论信息等。
完善爬虫
随后，我们指定好爬取的页面url，并填写函数内容。本项目中，我们通过构造api接口，提取json格式的数据。
此外，我们需要在settings.py中进行相关配置，常见操作有将爬虫伪装成浏览器、设置下载延时、配置数据库等等。
item.py中建立了评论的对象类，包含了样本的所有属性。例如一条评论可以有城市、标题、内容、星级4个特征。
启动爬虫
打开终端进入项目所在路径（MeiTuanRestaurant路径下），运行以下命令：
scrapy crawl meituan启动后可以看到爬虫开始卖力爬取各个餐厅的评论信息啦。
数据持久化
为了将爬取到的内容及时保存，我把评论数据存储到非结构化数据库mongodb中。
如果觉得速度太慢，还可以尝试分布式架构（如scrapy-redis），加快爬虫爬取速度。
总结
本文实现了“从零实现爬虫和情感分类模型”的第一部分：搭建环境、实现爬虫。单机约2-3天可以完成百万级的评论信息自动爬取（如果遇到ip被封，需要设置代理池继续伪装爬虫）。
在下一篇文章中，我们将分析数据处理和模型训练的实用技巧！
推 荐 阅 读
[1] Anaconda历史版本: https://repo.continuum.io/archive/
[2] 图解浏览器的基本工作原理: https://zhuanlan.zhihu.com/p/47407398
[3] Scrapy官方文档: https://scrapy.org/
[4] 《Python爬虫开发与项目实战》: https://www.jqhtml.com/down/716.html
[5] 构建单机千万级别的微博爬虫系统: https://github.com/LiuXingMing/SinaSpider
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