python新浪微博数据分布式挖掘

【Python新浪微博数据分布式挖掘】 在数据挖掘领域，Python因其易用性和丰富的库支持而成为首选语言之一，尤其是在处理社交媒体数据时。本项目专注于利用Python对新浪微博数据进行分布式挖掘，涉及的关键知识点包括微博接口调用、分布式爬虫构建、Hadoop Streaming的使用以及数据的可视化。 一、**新浪微博接口之调用** 1. **环境准备**：首先需要安装Python环境，可以从官网下载安装包，一键安装。安装完成后，可以通过命令行输入`python`来启动Python编译器（IDE）。为了调用新浪API，还需要安装新浪提供的Python SDK，可以通过`pip install sinaweibopy`或下载源码后运行`python setup.py install`进行安装。 2. **申请应用与API授权**：开发者需要在新浪开放平台（http://open.weibo.com/apps）注册并创建应用，获取APP ID和APP Secret。这两个凭证用于验证调用API的权限。授权机制遵循OAuth2标准，详细文档可在官方wiki查阅（http://open.weibo.com/wiki/%E6%8E%88%E6%9D%83%E6%9C%BA%E5%88%B6%E8%AF%B4%E6%98%8E）。 3. **API调用**：成功授权后，可以调用API获取数据。例如，获取澳门所有城市的接口，返回结果为Unicode编码，通过解码可以进一步处理数据。 二、**新浪微博之分布式爬虫模型构建** 1. **模拟登陆**：模拟登陆是爬虫获取个人信息的前提。这涉及到HTTP请求、cookies管理和验证码识别等技术。可以通过学习相关教程（如http://blog.csdn.net/ta790799213/article/details/44205351）实现模拟登陆，并编写代码（如http://blog.csdn.net/qq_20725287/article/details/45566003）验证登陆成功。 2. **分布式爬虫**：构建分布式爬虫模型时，通常包括服务进程和服务进程间的通信。服务进程负责控制分布式进程，后者则负责数据采集。在每个进程中创建爬虫功能的线程，可以提高爬取效率。 三、**基于Hadoop-Streaming的分布式爬虫** Hadoop是一个开源的分布式文件系统和并行计算框架。Hadoop Streaming允许使用Python等非Java语言编写MapReduce任务。在Python中，可以通过标准输入（STDIN）和标准输出（STDOUT）进行数据交换，实现MapReduce任务。 1. **Hadoop Streaming简介**：它提供了使用外部脚本（如Python）执行Map和Reduce任务的便利。用户可以编写Python脚本来处理输入数据，计算中间结果，并生成最终输出。 2. **Python实现Hadoop程序**：虽然Hadoop源代码中的WordCount示例是通过Jython运行，但也可以直接使用Python编写并利用Hadoop Streaming运行。这种方法简化了程序开发过程。 四、**数据抓取与可视化** 1. **单条微博数据抓取与统计**：通过调用API获取单条微博数据，可以进行文本分析、情感分析等统计工作，为后续的数据挖掘和分析打下基础。 2. **用户关系模型可视化**：对于13亿用户关系的可视化，通常需要借助数据可视化工具（如Gephi、Tableau等），将庞大的社交网络以比例化模型呈现，揭示用户之间的联系强度和结构特征。 通过以上步骤，我们可以实现对新浪微博数据的全面、高效挖掘，为社交网络分析、用户行为研究等提供有价值的信息。在实际操作中，还应注意遵守网络爬虫的道德规范，尊重用户隐私，避免对目标网站造成过大负担。