• R语言
  • 一个爬网页的练习:看看 R 邮件列表中最热门的讨论是什么

Cloud2016 好建议,我把 dygraphics 加上了,而 ggplot 改成了精确到年。

掉线可能是为了节省机时。因为 shinyapps.io 的免费机时有限,停一会儿看用户没操作,就给断了。

    容我插一句,
    统计之都是不是也能趴一趴

    就像这个月外面那个讨论极乐净土的长帖子就值得挖出来读一读啊。

    想挖掘一些这种讨论的热火朝天的尘封的帖子,扩充@dapeng1978 那个sinx语录包

      tctcab 我甚至觉得可以整理一下作为一篇主站文章,而且保留讨论的形式,所有参与讨论的人都是作者

      yanglei
      没事,问的好。建议先试 r-devel.R,数量小一些。 以下是侦察过程:

      • 建立好年月数列,看看trans_month是不是这个格式,比如“1997-April”:
        #Loading the rvest package
        library('rvest')
        library(purrr)
        library(tidyverse)
        ## Create year month list
        current_month=as.Date(cut(Sys.Date(), "month"))
        date_seq=seq(from=as.Date("1997-04-01"),to=current_month , by="1 month")
        trans_month=format(as.Date(date_seq), "%Y-%B")
        
        ### Make a function to fetch the summarized data frame for every month
        unnecessary=c("thread.html#start",
                      "author.html#start",
                      "date.html#start",
                      "http://www.stat.math.ethz.ch/mailman/listinfo/r-devel")
        • 先以 1997 年 4 月为例子在本地跑:
          #Specifying the url for desired website to be scraped
          url_base <- 'https://stat.ethz.ch/pipermail/r-devel/%s/subject.html'
          
          test_web=read_html(sprintf(url_base, '1997-April' ) )
          # Extract the URLs
          url_ <- test_web %>%
            rvest::html_nodes("a") %>%
            rvest::html_attr("href")
          # Extract the link text
          link_ <- test_web %>%
            rvest::html_nodes("a") %>%
            rvest::html_text()
          test_df=data.frame(link = link_, url = url_)
          test_df2=test_df[which(!is.na(test_df$url)),]
          test_df3=test_df2[which(! test_df2$url %in% unnecessary),]
          test_df3$link=gsub("[\r\n]", " ", test_df3$link)
          test_df3$url=paste0("https://stat.ethz.ch/pipermail/r-devel/", "1997-April","/",test_df3$url)
          test_df4=test_df3 %>% 
            group_by(link) %>%
            dplyr::mutate(
              Link_url = dplyr::first(url)
            ) %>% group_by(link,Link_url ) %>% 
            summarize(
              count=n()
            ) 
          test_df4=data.frame(test_df4)
        这样一步一步跑哪里出错一清二楚。最后看看您的 test_df4是不是如下:
        > head(test_df4)
                                                                        link                                                      Link_url count
        1 R-alpha:  contributed packages -- Yes, use library/<package>/.. !  https://stat.ethz.ch/pipermail/r-devel/1997-April/017072.html     2
        2                                                   R-alpha: ==NULL  https://stat.ethz.ch/pipermail/r-devel/1997-April/017131.html     1
        3                                               R-alpha: as.numeric  https://stat.ethz.ch/pipermail/r-devel/1997-April/017023.html     3
        4                                   R-alpha: Be nice to the English  https://stat.ethz.ch/pipermail/r-devel/1997-April/017051.html     1
        5                                               R-alpha: binom.test  https://stat.ethz.ch/pipermail/r-devel/1997-April/017075.html     1
        6                R-alpha: Bug & Patch  in  dbeta.c  (0.50 - PreR 7)  https://stat.ethz.ch/pipermail/r-devel/1997-April/017048.html     3

        tctcab 以前热衷于挖坟的时候我试过,遭遇统计之都瀑布流,不会扒,遂弃之。

        晒泥版又升级了,添加了所有发帖回帖的作者统计数据。这导致数据量太大,载入需要花 10 秒 (为此特意加了个进度条随机来几句唐诗,免得没耐心等)。载入之后就好了。

        R-devel 作者第一位是 Prof Brian Ripley,发了 4000 篇。前十里我只认识 Uwe Ligges 这个名字,发了将近 1000。

        R-help 作者排第一的是 David Winsemius,居然写了 10000+ 多篇。Uwe Ligges 也发了 6000+。

          dapengde @tctcab Cloud2016 @yihui
          统计之都 (本坛子)也爬好了。从2006年建站开始截至到 2019-06-17 一共有28310篇帖子, 1422 页 (也就是说如果您想手动爬到底的话,要单击“载入更多” 1421 次。。。所以还是写个程序吧。), 第一篇帖子是: https://d.cosx.org/d/5-5 ,题目为”hehe 瞎提意见“, 这篇帖子是 2006-05-20T21:32:35+00:00 创立的。

          • 根据讨论回复数量的前十名:
            > everything_cos2_replies[1:10,]
               Comment_count Participant_count                        URL create_Date last_post_Date active_days
            1           1261              1184  https://d.cosx.org/d/1553  2006-09-03     2019-06-14        4667
            2            923               850 https://d.cosx.org/d/13775  2009-01-16     2017-12-03        3243
            3            802               714   https://d.cosx.org/d/818  2006-08-01     2019-04-27        4652
            4            796               589  https://d.cosx.org/d/7865  2007-09-14     2018-07-18        3960
            5            633               590  https://d.cosx.org/d/2013  2006-09-29     2010-09-21        1453
            6            533               289  https://d.cosx.org/d/9233  2007-12-29     2018-08-06        3873
            7            528               450  https://d.cosx.org/d/8949  2007-12-09     2018-11-18        3997
            8            520               424 https://d.cosx.org/d/14985  2009-04-22     2019-05-29        3689
            9            507               490 https://d.cosx.org/d/13875  2009-02-02     2017-12-01        3224
            10           359                25 https://d.cosx.org/d/14141  2009-02-28     2017-10-19        3155
          • 根据讨论参与人数的前十名帖子:
            > everything_cos2_participants[1:10,]
               Comment_count Participant_count                        URL create_Date last_post_Date active_days
            1           1261              1184  https://d.cosx.org/d/1553  2006-09-03     2019-06-14        4667
            2            923               850 https://d.cosx.org/d/13775  2009-01-16     2017-12-03        3243
            3            802               714   https://d.cosx.org/d/818  2006-08-01     2019-04-27        4652
            4            633               590  https://d.cosx.org/d/2013  2006-09-29     2010-09-21        1453
            5            796               589  https://d.cosx.org/d/7865  2007-09-14     2018-07-18        3960
            6            507               490 https://d.cosx.org/d/13875  2009-02-02     2017-12-01        3224
            7            528               450  https://d.cosx.org/d/8949  2007-12-09     2018-11-18        3997
            8            520               424 https://d.cosx.org/d/14985  2009-04-22     2019-05-29        3689
            9            344               293  https://d.cosx.org/d/2070  2006-10-05     2017-03-07        3806
            10           533               289  https://d.cosx.org/d/9233  2007-12-29     2018-08-06        3873
            *根据活动天数(最新的回复-初始贴的日期)最久的前十名:
            > everything_cos2_active_days[1:10,]
               Comment_count Participant_count                       URL create_Date last_post_Date active_days
            1            160               121   https://d.cosx.org/d/35  2006-05-25     2019-04-03        4696
            2           1261              1184 https://d.cosx.org/d/1553  2006-09-03     2019-06-14        4667
            3            802               714  https://d.cosx.org/d/818  2006-08-01     2019-04-27        4652
            4            205               160    https://d.cosx.org/d/1  2006-05-19     2018-10-24        4541
            5             34                31  https://d.cosx.org/d/464  2006-06-22     2018-10-19        4502
            6             24                19 https://d.cosx.org/d/2739  2006-11-30     2019-03-12        4485
            7             18                 7 https://d.cosx.org/d/3004  2006-12-15     2019-02-04        4434
            8             42                26 https://d.cosx.org/d/2963  2006-12-12     2019-01-14        4416
            9             44                30 https://d.cosx.org/d/6142  2007-05-01     2019-05-24        4406
            10            30                20   https://d.cosx.org/d/16  2006-05-23     2018-05-30        4390
          • csv 数据: https://github.com/jienagu/tidyverse_examples/blob/master/COS_raw_data.csv
          • 源代码: https://github.com/jienagu/tidyverse_examples/blob/master/Web_scraping_COS_Chinese.R

          我目前用的是 window,跟中文八字不合,有兴趣的小伙伴们可以根据我贴的源代码加上中文标题,标题在 attributes 的列名就是title.

            dapengde

            以前热衷于挖坟的时候我试过,遭遇统计之都瀑布流

            嗯嗯,确实是需要一些剑走偏锋的方法来挖这部分的信息。。。

            Jiena

            手动查了一下,cos论坛基于flarum,查了一下是有REST api来提取讨论的,地址是

            https://d.cosx.org/api/discussions?page[limit]=50

            试了一下每个请求最大返回50串,

            这个好处是不用20串一扒减少了三分之二对cos服务器的轰炸…(28310/50=568.6)
            另外代码也可以精简很多,省去rvest的操作,直接jsonlite读数据, 甚至下一页的链接也可以在api返回的links里找到

            最终代码:

            firsturl = "https://d.cosx.org/api/discussions?page[limit]=50" 
            cos.li = list()
            
            counter = 1
            cos.li[[counter]] = jsonlite::fromJSON(firsturl)
            
            # if the next link exists, scrape it.
            while ("next" %in% names(cos.li[[counter]]$links)) {
              counter = counter +1
              cos.li[[counter]] = jsonlite::fromJSON(cos.li[[counter-1]]$links[['next']])
            }
            
            ## combine all df
            cos.all = do.call(rbind,
                              lapply(cos.li, function(l) {
                                df = l$data$attributes
                                df$link = paste0("https://d.cosx.org/d/", l$data$id)
                                return(df)
                              }))

            不过碰到个问题,爬到“https://d.cosx.org/api/discussions?page[limit]=50?page[offset]=9550
            的时候出现http 500 内部错误,浏览器直接可以打开但是R里用上面jsonlite::fromJSON的话始终会出错,好奇怪

              tctcab 试了一下,我觉得是问题来自 9550 的下下一页:

              <https://d.cosx.org/api/discussions?page%5Blimit%5D=50&page%5Boffset%5D=9650>

              浏览器打开就是错误 500。

              为了跳过这一页,我把楼上 Jiena tctcab 的方法柔在了一起:

              # get the max page (1422 pages on  2019-06-18)
              get_maxpage <- function(page_range = 1421:1500){
                for (i in page_range) {
                  print(paste(Sys.time(), i))
                  COS_link <- xml2::read_html(paste0('https://d.cosx.org/all?page=', i))
                  url_vector= rvest::html_attr(rvest::html_nodes(COS_link, "a"), "href")
                  last_link = url_vector[length(url_vector)]
                  last_number <- as.numeric(gsub("[https://d.cosx.org/all?page=]", "",last_link) )
                  if(last_number <= i - 1){
                    message('There are ', i, ' pages with 20 posts on each.')
                    return(i)
                  }
                }
              }
              
              # get json from cos
              get_js <- function(url){
                print(paste(Sys.time(), url))
                mytry <- try(jsonlite::fromJSON(url))
                if(class(mytry) == 'try-error') return(NULL)
                jsonlite::fromJSON(url)
              }
              
              maxpage <- get_maxpage(1421:1500)
              cos_url <- paste0('https://d.cosx.org/api/discussions?page%5Blimit%5D=50&page%5Boffset%5D=', seq(0, maxpage * 20, 50) + 50)
              
              cos_js <- lapply(cos_url, get_js)

              可以看到, 500 错误不仅出现在读 9550 时,还出现在多处,例如 10350 和 11650,因为他们的下下一页用浏览器打开就是 500 错误:

              <https://d.cosx.org/api/discussions?page%5Blimit%5D=50&page%5Boffset%5D=10450>
              <https://d.cosx.org/api/discussions?page%5Blimit%5D=50&page%5Boffset%5D=11750>

              dapengde 这个 https 的打不开,上边 http 的可以。

              COS 的链接们打不开。

                dapengde
                继续提意见:首先我觉得三个不同页面放在不同tab下不大好,因为默认为rdev,即使只对cos感兴趣的用户,刷新一下页面就又跑去加载rdev了,还是用单独页面好一。

                其次,经常出现断开连接,在调整年限范围之后。

                再次,数据处理时间还是好慢,是不是可以考虑sql

                  tctcab

                  1. 你是说把他仨分成三个彼此独立的站点吗?那倒是容易,而且也快。
                  2. 调整年限后断开连接的情况我还没遇见。一般情况下,用户几分钟没活动时就会自动断开,是为了节省 shinyapps.io 的机时。
                  3. 确实慢,因为加载时要从 https://stat.ethz.ch/ 上读取最新的数据。等哪位把 trivis 弄好吧。此外,authors 统计数据载入得最慢,用处似乎不大,玩两天就删掉得了。

                  tctcab
                  嗯,好厉害,这样的确可以省很多! 太棒啦!