-1

我想使用R 或任何其他类似软件做与此 SO 问题类似的事情。

我想要的额外要求是：

  1. 抓取博文内容中的关键字
  2. 并计算它们的出现次数

为简单起见，让我们假设有问题的博客也是 www.jamesaltucher.com

我所说的关键字是指谷歌忽略的任何常用词，例如“the”、“an”、“a”、“of”等。

请假设这些博客是公开的，并且我没有管理员帐户。

我所说的内容是指博客文章本身的内容。不一定是评论。

更新： 目前，我可以从 www.jamesaltucher.com/sitemap.xml 中提取所有博文网址

library(XML)
library(RCurl)
url.link <- 'http://www.jamesaltucher.com/sitemap.xml'
blog <- getURL(url.link)
blog          <- htmlParse(blog, encoding = "UTF-8")
titles  <- xpathSApply (blog ,"//loc",xmlValue)             ## titles

这是屏幕截图。

在此处输入图像描述

我的下一步是遍历所有条目titles并提取关键字频率计数的内容。

我该怎么做呢？

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2 回答 2

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您可以在 Python 中轻松做到这一点，也许您可​​以使用 rpy 或在 R 中组合下面的 Python 脚本

scan(pipe("python scraper.py | cat"))

最困难的部分必须是正确获取博客的内容......如果你只是做soup.text。你可能会得到一些博客的源代码，而不是真正的内容。您需要使用 HTML 标签、id、class.. 等正确定位您的内容。

有关更多信息，请参阅BeautifulSoup 搜索树的此页面。

import urllib2
from collections import Counter
from bs4 import BeautifulSoup

# get the html page of your target blog
soup = BeautifulSoup(urllib2.urlopen('http://datafireball.com/'))
# first, you need to retrieve the content of the blog
content = soup.find("div", {"id":"content"}).text.encode('utf-8')
# second, you count the frequency
cnt = Counter(content.split())
# print out the result to verify it works
print cnt

输出如下所示：

Counter({'the': 73, 'to': 41, 'of': 34, 'is': 28, 'a': 27, 'R': 27, 'in': 24, 'you': 21, 'can': 17, 'and': 15, 'that': 13, 'it': 11, '<-': 10, 'read': 10, 'all': 9, 'data': 9, 'how': 9, 'will': 9, '$': 9, 'by': 9, 'into': 9, 'this': 8, 'on': 8, 'line': 8, 'with': 8, '1': 7, 'not': 7, 'which': 7, 'I': 7, 'model': 7, 'for': 7, 'install': 6, 'linear': 6, 'standard': 6, '>': 6, 'You': 6, 'be': 6, 'your': 6, ':': 6, 'Redhat': 5, '.entry-header': 5, 'use': 5, 'chr': 5, '.entry-meta': 5, '2013': 5, 'need': 5, 'note': 5, 'The': 5, 'do': 5, 'Leave': 5, 'datafireball': 5, '.entry-content': 5, '#post-##': 5, 'Python': 5, 'or': 5, 'but': 5, '\xe2\x80\x93': 5, 'row': 4, 'R-squared': 4, 'num': 4, 'are': 4, 'from': 4, 'October': 4, 'List': 4, 'then': 4, 'our': 4, '2': 4, '=': 4, 'find': 4, 'make': 4, 'command': 4, 'In': 4, 'R,': 4, 'some': 4, 'To': 4, 'file': 4, 'code': 3, 'very': 3, 'what': 3, '3.': 3, 'working': 3, 'write': 3, 'help': 3, 'fit': 3, 'actually': 3, '2.': 3, 'R.': 3, 'out': 3, 'squared': 3, 'x': 3, 'first': 3, 'script': 3, '1.': 3, 'Then': 3, '3': 3, 'import': 3, 'we': 3, '~': 3, 'parse': 3, 'result': 3, 'really': 3, 'page': 3, 'package': 3, 'there': 3, 'up': 3, 'an': 3, 'kinds': 3, 'As': 3, 'code,': 3, '-c': 2, '-y': 2, 'string': 2, 'every': 2, '"a"': 2, 'Python.': 2, 'current': 2, '10,': 2, 'here': 2, 'change': 2, 'makes': 2, 'few': 2, '6': 2, 'tell': 2, '98': 2, 'flag': 2, 'my': 2, 'indicates': 2, 'Coefficient': 2, '0.9693628': 2, 'product': 2, '"B"': 2, 'su': 2, 'What': 2, 'R-squared:': 2, 'Here': 2, 'python': 2, 'easily': 2, 'all,': 2, 'From': 2, 'print': 2, 'created': 2, 'could': 2, '*': 2, 'white': 2, 'x,': 2, 'kind': 2, 'seamlessly': 2, 'Package': 2, 'points': 2, 'Hadoop': 2, 'Note,': 2, 'one': 2, 'title': 2, 'only': 2, 'pretty': 2, 'get': 2, 'see': 2, 'closed': 2, 'connection.': 2, 'BeautifulSoup': 2, 'much': 2, 'look': 2, 'while': 2, 'if': 2, 'connection': 2, 'check': 2, 'python.exec(\xe2\x80\x9cprint': 2, 'uses': 2, 'datafireball.com': 2, 'well': 2, 'y': 2, 'If': 2, 'just': 2, 'However,': 2, 'directory,': 2, 'input': 2, 'using': 2, 'like': 2, '[1]': 2, 'back': 2, '/': 2, 'noise': 2, 'run': 2, 'power': 2, 'anything': 2, 'trying': 2, 'called': 2, 'as': 2, 'when': 2, '4.': 2, 'together': 2, 'at': 2, 'sometimes,': 1, 'Web': 1, 'existing': 1, 'arguments,': 1, 'BeautifulSoup(stream)': 1, 'Take': 1, '(which': 1, '[yes/no]\xe2\x80\x98': 1, 'whose': 1, 'calculate': 1, 'default,': 1, "{\xe2\x80\x98class\xe2\x80\x99:'site-description\xe2\x80\x99}).text.encode(\xe2\x80\x98utf-8\xe2\x80\xb2)": 1, 'Residual': 1, 'str_py_dict': 1, 'languages': 1, 'asking': 1, 'method=\xe2\x80\x9dpearson\xe2\x80\x9d)': 1, 'otherwise,': 1, '***': 1, 'level': 1, 'list': 1, 'leave': 1, 'guy': 1, 'refer': 1, 'Rscript!': 1, 'lm(formula': 1, 'Functions': 1, 'Stats': 1, '\xe2\x80\x98**\xe2\x80\x99': 1, 'else,': 1, 'data(iris)': 1, '3Q': 1, '27,': 1, 'range.': 1, 'object.': 1, '"A"': 1, '"(1,\'a\',': 1, 'R-core-devel': 1, 'Determination.)': 1, '+': 1, '4': 1, 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'\xe2\x80\x9cR\xe2\x80\x9d': 1, 'processed.': 1, '(References:\xc2\xa0Pearson': 1, 'lines': 1, 'happen.': 1, 'string/stdout()': 1, 'so': 1, 'correlation': 1, 'again.': 1, 'sd': 1, 'lm(y': 1, 'record.': 1, 'already': 1, 'through': 1, 'looks': 1, 'defination):': 1, 'type=\xe2\x80\x9do\xe2\x80\x9d,': 1, 'mentioned': 1, 'interpreter': 1, 'still': 1, 'set.seed(100)': 1, 'its': 1, 'readLines:': 1, 'Multiple': 1, '-Uvh': 1, 'degrees': 1, '0.0003613\xc2\xa0,': 1, '2,': 1, '<': 1, 'good': 1, 'computer\xe2\x80\x99s': 1, 'introduce': 1, 'they': 1, "u'Sepal.Width',": 1, 'cluster.': 1, 'name': 1, '"")': 1, 'fully': 1, 'above(sd=5).': 1, 'mode': 1, 'each': 1, 'found': 1, 'side': 1, 'soup.find(\xe2\x80\x98div\xe2\x80\x99,': 1, '(Pearson\xe2\x80\x99s': 1, 'doing': 1, 'series': 1, 'idea': 1, '\xe2\x80\x93\xc2\xa0stdin/stdout': 1, 'Which': 1, 'happen': 1, 'python.load()': 1, 'is:': 1, 'df': 1, 'Std.': 1, 'Residuals:': 1, 'matrix': 1, 'Very': 1, 'content': 1, 'time.': 1, 'install.': 1, 'got': 1, 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"[u'Petal.Length',": 1, 'users': 1, 'happens': 1, 'stdin/stdout': 1, 'does': 1, 'urllib2.urlopen(\xe2\x80\x98http://datafireball.com/&#8217;)': 1, 'either': 1, 'process': 1, 'while(length(row)>0)': 1, 'post': 1, 'super': 1, "'a':'A',": 1, 'First': 1, 'here(clearly,': 1, '\xe2\x80\x98.\xe2\x80\x99': 1, 'comment,': 1, 'important': 1, 'B:': 1, 'RPM(Redhat': 1, 'Use': 1, 'own': 1, '0.667': 1, 'Bash,': 1, 'file:': 1, 'coefficient': 1, 'dataset': 1, 'determine': 1, 'python.assign(\xe2\x80\x98py_iris\xe2\x80\x99,': 1, '\xe2\x80\x9cR': 1, 'R-core,': 1, 'a:': 1, 'computer': 1, 'datasets.': 1, 'DF,': 1, 'question': 1, 'start': 1, '\xe2\x80\x9crt\xe2\x80\x9d': 1, 'low': 1, "'B':": 1, 'call': 1, 'November': 1, 'function': 1, 'urllib2,': 1, 'complete': 1, 'enough': 1, 'properly': 1, 'Error': 1, 'p-value:': 1, 'open,': 1, 'sum((y-mean(y))^2)': 1, 'embedded': 1, '\'B\')"': 1, 'functions,': 1, 'below': 1, '(Intercept)': 1, '0.9694': 1, 'on\xc2\xa0Redhat6': 1, 'organize': 1, 'Usually,': 1, 'distribution': 1, '(Amazon': 1, 'etc.': 1, 'plotting)': 1, 'interactive': 1, 'Squared': 1, 'single': 1, 'model.': 1, "u'Sepal.Length',": 1, '15,': 1, 'fill': 1, 'machine': 1, 'functions': 1, 'read.csv\xe2\x80\xa6etc.': 1, 'output.': 1, 'Read': 1, 'Max': 1, '3101': 1, "R-devel'": 1, '5': 1, 'nonsense\xe2\x80\xa6': 1, 'small.': 1, 'deviation': 1, "u'Species']": 1, 'Streaming.': 1, 'Median': 1, 'urllib2': 1, 'journey': 1, '\xe2\x80\xa6': 1, '-6.8113': 1, 'debian': 1, 'position.': 1, '\xe2\x80\x94': 1, 'vice': 1, '\xe2\x80\x99': 1, '\xe2\x80\x98': 1, '\xe2\x80\x98***\xe2\x80\x99': 1})
于 2013-11-03T18:52:30.500 回答
0

在 R 中，这样的东西会为你工作：

out <- lapply(titles, function(url) {
  content <- getURL(url)
  content <- gsub("<.*?>", "",content)
  content <- gsub("[[:space:][:punct:][:digit:]]+", " ",content)
  content <- tolower(content)
  table(strsplit(content,' '))
})

结果是一个表列表，尽管您可以让它直接返回 的输出strsplit。

您可能必须检查并删除您不喜欢的单词（例如，、if等the），但要做到这一点，您需要一个完整的字典来删除这些单词。

于 2013-11-07T08:56:06.560 回答