这标题看着挺八卦,但是前段时间我琢磨着怎么把一些零散的娱乐资讯整合起来,搞个自动更新的小程序时候试着抓取和整理的一个例子。
起心动念:数据聚合的痛点
我这个人嘛平时就爱随手记点东西,尤其是各种新技术的实践记录。那段时间我发现,各种娱乐新闻、明星行程,简直是信息爆炸,但你想找个全乎的,还得去各种平台挨个翻。比如金娜允这位,粉丝想知道她最近在忙得去推特看一眼,再去油管刷一刷,可能还得去微博瞅瞅,太麻烦了。
我就琢磨着,能不能搞一个系统,自动帮我把这些信息抓过来,而且按照时间线整理一目了然。这就是我这个实践的起点:用爬虫技术聚合信息源。
实践过程:从抓取到清洗
第一步:确定信息源和技术栈
既然要抓取,信息源是关键。我选择了几个主流的公开平台:
- 社交媒体:推特、Instagram(因为数据结构比较规整,容易下手)。
- 视频平台:YouTube(主要是抓取上传时间、标题和观看量这类公开信息)。
- 一些公开的娱乐新闻站点(这部分比较难搞,因为反爬机制比较复杂)。
技术栈方面,我选择了Python + Scrapy。Scrapy对结构化数据抓取非常友处理异步请求也很方便。
第二步:编写爬虫脚本
这部分花了我不少时间。最大的坑就是反爬机制。一开始我直接用requests库去请求,很快就被封IP了。后来我调整了策略:
- 代理池轮换:搞了一个小小的免费代理池,每隔几分钟就换一个IP。
- 设置User-Agent:模拟各种浏览器,防止被识别为机器人。
- 处理动态加载内容:特别是Instgram和一些新闻站,内容是JavaScript动态加载的。我尝试了用Selenium模拟浏览器行为,但效率太低,最终还是找到了一些API接口的蛛丝马迹,直接请求后端数据(这需要一些逆向工程的技巧)。
针对金娜允这个案例,我主要是抓取了她账号发布的内容的时间戳、文字描述和图片或视频链接。视频平台则重点关注了她合作方的最新上传视频标题。
第三步:数据清洗和结构化
抓下来的数据简直是乱七八糟,各种HTML标签、表情符号、乱码混杂在一起。我用Pandas做了大量的数据清洗工作。
关键步骤:
- 去重和缺失值处理:删除重复的内容,比如同一个活动多个账号转发的情况。
- 文本规范化:把各种奇奇怪怪的编码统一成UTF-8,去除多余的空格和换行符。
- 提取关键词:用简单的NLP方法,比如关键词匹配,来判断内容是属于“公开行程”还是“日常分享”。比如提到“演唱会”、“签售会”,就归类到行程。
- 时间线统一:把不同平台的时间格式统一,转换成标准的时间戳,方便排序。
最终实现:一个简单的可视化界面
数据清洗完之后,我用Flask搭了一个非常简单的后端,并且用Vue写了个前端页面来展示结果。这个界面非常简陋,但功能是实现了:
- 页面左侧是时间线。
- 中间是按照时间排序的“最新动态”。
- 右侧是经过我筛选出来的“公开行程”。
我设置了一个定时任务,让爬虫每天凌晨运行一次,确保信息的时效性。
整个系统跑起来之后,效果还挺满意。一打开页面,金娜允最近几天在干什么,什么时候发了新歌,在哪里有活动,清清楚楚。虽然这个项目只是为了练习我的数据聚合能力,但实践中遇到的各种坑,比如代理池维护、动态加载处理和数据清洗,都让我对大规模数据抓取有了更深的理解。
后面准备把这个系统再优化一下,加入一些情感分析的功能,看看网友对这些动态的反应是积极还是消极,那就更有意思了。

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