如何利用爬虫做舆情监测，舆情监测分析方法

如何利用爬虫做舆情监测，舆情监测分析方法

但它们只能帮助你实现部署和启动，而爬虫应用的一些管理功能就指望不上了。舆情分析思路流程信息抽取爬虫得到微博信息存储在这个EXCEL文件中，我抽取的是5017-05-02开始的最近10天的信息，一共691条微博信息。关于爬虫（以及分布式爬虫）程序接入消息队列的具体实现和细节可翻阅《Python3 网络爬虫宝典》第4 章。Python爬虫系列讲解」十一、基于登录分析的Selenium 微博爬虫。

实际上去重可以粗略的分为内容（DATA）去重和链接（URL）去重，这里我们讲的只是舆情方向的去重需求，如果是电商方向的去重，那么就不能用URL 作为判断依据，因为电商爬虫（例如比价软件）的目的主要是判断价格的变化，这时候判断变化的依据应该是商品的关键信息（例如价格、折扣），也就是DATA 去重。左侧的爬虫程序相对于队列这条数据采集生产线来说，它就是生产者，右侧爬虫程序的就是消费者。

黑灰产用爬虫技术爆点踩着法律的边缘赚到盆满钵溢，作恶场景无处不在，两者异曲同工。但有几十几百个爬虫应用的时候，就需要区分先后顺序，避免出现多个爬虫应用访问同一个URL 的情况（因为这不仅浪费时间，还浪费资源）。借助Crawlab，我们可以将爬虫应用分散到不同的计算机（服务器）上，而且能够在可视化界面设定定时任务、查看平台上爬虫应用的状态以及环境依赖等信息。

盘点下近两年最俏的三大战役情报，也就是爬虫最热衷的信息：O2O大战的商户，电商大战的价格，P2P大战的风控。当用户犹豫不决时，爬虫上场了，它爬走了各家的信息，动了别人的奶酪。在这个过程中可能会遇到反爬虫机制，比如IP限制、数字验证码、滑块验证码、点选验证码等等，那么可以使用代理IP、验证码破解等技术。微博情感分析和爬虫微博是中国最具影响力的社交网站之一，拥有大量的中国用户。

专栏地址：Python网络数据爬取及分析「从入门到精通」更多爬虫实例详见专栏：Python爬虫牛刀小试前文回顾：「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫。假设这样一个正常的爬虫场景：爬虫先访问网站的文章列表页，然后根据列表页的URL 进入详情页进行爬取。

概述本文主要是基于我之前的情感预测模型《》支持向量机SVM和朴素贝叶斯NBM情感分析2、理论3、实现。好在一个叫做布隆的人发明了一种算法——Bloom Filter（布隆过滤器），这种算法通过哈希映射的方式来标记一个对象（这里是URL）是否存在，这样可以将内存的占用率大大降低，按1 亿条长度为32 字符的URL MD5 值来计算，使用Bloom Filter 前后的差距大约在30倍。