基于Scrapy的食品安全輿情數(shù)據(jù)爬取與分析

魏海昱，林偉鴻，賀超波

（仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，廣州 510225）

0 引言

俗話說“民以食為天”，食品安全關(guān)系到民眾的身體健康，是不能被忽略的重大問題。即使我國對食品的質(zhì)量檢驗、安全檢查等方面要求嚴(yán)格，但食品安全事件依然頻頻發(fā)生。當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)高度普及，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為信息傳播的主要載體，社交平臺通過分享、轉(zhuǎn)發(fā)等功能將內(nèi)容廣泛傳播，尤其是各類視頻網(wǎng)站為網(wǎng)絡(luò)輿情的形成帶來了便利性和復(fù)雜性。例如，嗶哩嗶哩是我國最具影響力的視頻網(wǎng)站之一，目前其食品安全主題下發(fā)布的視頻數(shù)正在高速增長。很多食品安全事件通過視頻的形式進(jìn)行傳播，曝光了當(dāng)前社會存在的食品衛(wèi)生與安全問題，給網(wǎng)民帶來視覺沖擊力的同時也激發(fā)他們對此類事件討論的積極性，進(jìn)而產(chǎn)生食品安全輿情事件。越來越多網(wǎng)民的觀看、轉(zhuǎn)發(fā)與評論會加速網(wǎng)絡(luò)輿情的擴(kuò)散，不但會降低群眾對食品的消費(fèi)信心和滿意度，還會影響社會穩(wěn)定。

1 相關(guān)技術(shù)

1.1 Ajax技術(shù)

Ajax（asynchronous JavaScript and XML），中文名為異步JavaScript和XML技術(shù)，它結(jié)合了包括異步JavaScript、XML、JSON、DOM、CSS、HTML以及XMLHttpRequest等多項技術(shù)。異步指在請求更新局部內(nèi)容的時候允許Web瀏覽器端在其他地方進(jìn)行操作，同步則是指請求數(shù)據(jù)時整個頁面都需要更新。在瀏覽器和服務(wù)器之間設(shè)立了一個Ajax引擎，能實(shí)現(xiàn)兩者之間通信的異步化。網(wǎng)站的開發(fā)者將更新頻繁的數(shù)據(jù)或者需要驗證的信息放置在數(shù)據(jù)庫中，當(dāng)數(shù)據(jù)庫接收到瀏覽器端的Ajax引擎通過JavaScript發(fā)送的請求后，再根據(jù)請求內(nèi)容將需要的數(shù)據(jù)傳送給瀏覽器端。相比傳統(tǒng)的Web應(yīng)用要把所有用戶請求都交給服務(wù)器的交互方式而言，Ajax減少了數(shù)據(jù)的傳輸量，加快了響應(yīng)速度。Ajax Web的應(yīng)用模型如圖1所示。

圖1 Ajax Web應(yīng)用模型

Ajax的使用方法有兩種：①使用XMLHttpRequest對象（XHR）與Web服務(wù)器進(jìn)行異步。在XHR上集成HTTP方法、URL以及JavaScript函數(shù)，當(dāng)瀏覽器端觸發(fā)了Ajax請求，就通過XHR向服務(wù)器端發(fā)送請求，將接收的數(shù)據(jù)經(jīng)過DOM重構(gòu)更新到瀏覽器端，然后更新局部數(shù)據(jù)。②使用JQuery進(jìn)行異步。JQuery是一個快速、簡潔的JavaScript庫，通過JQuery Ajax方法，用HTTP方法從遠(yuǎn)程服務(wù)器上請求HTML、XML或Json格式的文本，并將數(shù)據(jù)載入到網(wǎng)頁的CSS框架。Ajax接收返回String類型的參數(shù)，具體支持的數(shù)據(jù)類型如表1所示。

表1 Ajax數(shù)據(jù)類型

1.2 Scrapy爬蟲框架

面對多變的Web環(huán)境，爬蟲程序不僅需要優(yōu)秀的爬取策略對目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，還需要高效的架構(gòu)去支撐爬蟲系統(tǒng)的運(yùn)行，并能夠快速調(diào)整以適應(yīng)不同環(huán)境的Web服務(wù)器。Scrapy是基于Twisted異步處理框架實(shí)現(xiàn)的，具有架構(gòu)清晰、模塊間耦合度低、拓展性強(qiáng)等特點(diǎn)。Scrapy框架由Engine（框架的核心，用于整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流處理，事務(wù)觸發(fā)）、Item（爬取的數(shù)據(jù)經(jīng)格式化成規(guī)范的對象存儲）、Schedule（處理請求與隊列）、Downloader（下載網(wǎng)頁的內(nèi)容）、Spiders（負(fù)責(zé)爬取邏輯和網(wǎng)頁解析規(guī)則，處理提取結(jié)果、處理請求）、Item Pipeline（清洗、驗證、存儲數(shù)據(jù)）、Downloader Middlewares（處理Enginer和Downloader之間的請求和響應(yīng)）和Spider Middlewares（處理Spider和Engine的請求和響應(yīng)）組成。

Scrapy框架首先需要創(chuàng)建項目，生成描述框架各項功能的文件，再將爬蟲需要實(shí)現(xiàn)的功能嵌入需要響應(yīng)的文件中。在使用Scrapy框架后，可拓展性提高，例如在分布式爬蟲的應(yīng)用上，使用Scrapy框架擴(kuò)展Scheduler，Downloader等組件，實(shí)現(xiàn)同步爬取隊列，結(jié)合Scrapy-Redis庫能夠?qū)崿F(xiàn)Scrapy分布式任務(wù)、調(diào)度、去重等功能，使用Scrapyd工具提供的HTTP接口，能夠?qū)崿F(xiàn)部署、啟動、停止、刪除等對爬蟲的操作。

1.3 動態(tài)網(wǎng)頁爬取技術(shù)

據(jù)統(tǒng)計，互聯(lián)網(wǎng)上的動態(tài)網(wǎng)頁占比在32%左右，并且增速高于靜態(tài)網(wǎng)頁。動態(tài)網(wǎng)頁可以根據(jù)用戶需求加載網(wǎng)頁的局部內(nèi)容，智能地請求數(shù)據(jù)，而不是讓瀏覽器重新加載整個頁面。動態(tài)網(wǎng)頁每次更新都會下載少量需要加載的數(shù)據(jù)，所需要的帶寬更小，這使得頁面的更新速度更快，節(jié)約了互聯(lián)網(wǎng)資源。目前，對動態(tài)網(wǎng)頁的爬取有逆向分析與Selenium自動化爬取兩種方式。

1.3.1 逆向分析法

動態(tài)網(wǎng)頁使用Ajax技術(shù)后，網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)內(nèi)容在Web瀏覽器使用Ajax引擎發(fā)送HTTP請求，通過數(shù)據(jù)庫異步更新至Web瀏覽器端進(jìn)行渲染顯示。逆向分析法是通過溯源，反向追蹤的方式，找到隱藏在Web服務(wù)器前端與數(shù)據(jù)庫后端的交互的Ajax請求以及數(shù)據(jù)存放的位置。在動態(tài)網(wǎng)頁中，向Web服務(wù)器發(fā)送每一個帶參數(shù)Ajax請求都能夠返回帶有數(shù)據(jù)信息的數(shù)據(jù)文件，因此可以利用這種特性，分析Ajax請求將靜態(tài)網(wǎng)頁的爬取方法應(yīng)用到動態(tài)網(wǎng)頁中。

1.效益倒逼建產(chǎn)模式。油田公司首先組織開展難采儲量區(qū)塊分類產(chǎn)能和效益評價，優(yōu)選出效益指標(biāo)較高的區(qū)塊。然后，以油價50 美元/桶為基準(zhǔn)，按照累計產(chǎn)量和內(nèi)部收益率達(dá)標(biāo)（8%）倒算單井在全生命周期（15 年）內(nèi)需要的累計投入。再以操作成本比相鄰單元單井下降25%為依據(jù)，測算單井鉆井投資控制目標(biāo)。以此為據(jù)，油田公司每年拿出一定比例工作量與油服企業(yè)協(xié)商談判，雙方達(dá)成一致后，油服企業(yè)組織施工建設(shè)。效益倒逼合作建產(chǎn)實(shí)現(xiàn)了雙方合作共贏，油田公司實(shí)現(xiàn)了部分難采儲量開發(fā)動用，盤活了資源，增加了生產(chǎn)能力；油服企業(yè)通過控投降本，盤活了閑置資產(chǎn)，增加了收入。

首先通過瀏覽器內(nèi)置的Web開發(fā)者工具追蹤到目標(biāo)數(shù)據(jù)文件地址，再利用Network工具捕獲Web瀏覽器端發(fā)送的HTTP請求和服務(wù)器端的響應(yīng)找到目標(biāo)數(shù)據(jù)鏈接，在請求頭部分能獲取到目標(biāo)數(shù)據(jù)文件的URL地址以及請求所需要的參數(shù)。然后根據(jù)該數(shù)據(jù)URL請求的格式來構(gòu)造目標(biāo)URL，模擬Web瀏覽器端向目標(biāo)文件數(shù)據(jù)庫端發(fā)送Ajax請求，最后提取返回的數(shù)據(jù)內(nèi)容。

1.3.2 Selenium自動化獲取

Selenium是Thoughtworks公司開發(fā)的專用于Web自動化測試的工具，支持多種平臺的瀏覽器，如Chrome、Firefox及Android等。Selenium可用于自動化Web應(yīng)用程序，模擬用戶使用Web瀏覽器的真實(shí)行為，例如點(diǎn)擊、滑動、選擇、輸入等操作，引導(dǎo)數(shù)據(jù)庫端更新數(shù)據(jù)，捕捉瀏覽器渲染JavaScript后的數(shù)據(jù)，做到“所見即可爬”，能夠很好地適應(yīng)動態(tài)網(wǎng)頁的特性，有效地爬取動態(tài)網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)。Selennium自動化爬取方式能避開分析API和JS等交互請求，可以直接爬取絕大多數(shù)的網(wǎng)站。

以上兩種數(shù)據(jù)爬取方法能適用于絕大多數(shù)的動態(tài)網(wǎng)頁，兩者各有優(yōu)劣。逆向分析法具有爬取速度快、消耗資源少等優(yōu)點(diǎn)，但在復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境里適應(yīng)能力較弱，原因在于其主要應(yīng)用于Ajax頁面的數(shù)據(jù)爬取，然而Ajax只是其中一種JavaScript動態(tài)渲染頁面的方法，有些網(wǎng)站的部分內(nèi)容是由JavaScript生成，并不包含Ajax請求，也有些網(wǎng)站的Ajax接口包含加密參數(shù)，需通過解密參數(shù)才能利用Ajax抓取數(shù)據(jù)。相比而言，Selenium自動化測試爬取動態(tài)網(wǎng)頁的方法適應(yīng)力強(qiáng)，可以通過模擬用戶使用Web瀏覽器的方式來直接獲取渲染后的網(wǎng)頁源代碼，但這種方法爬取速度慢、占用資源多，對設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)的性能要求高。

在爬取動態(tài)網(wǎng)頁的過程中，可以通過詳細(xì)分析要獲取內(nèi)容的存放地點(diǎn)、獲取的難度等多種因素選擇合適的爬取方式。

2 食品安全輿情數(shù)據(jù)爬取

以嗶哩嗶哩視頻網(wǎng)站的食品安全輿情數(shù)據(jù)爬取為目標(biāo)，其食品安全熱門視頻往往有很多用戶在評論區(qū)留言，可以爬取這部分輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以2021年6月的“你點(diǎn)的‘外賣’成本只要幾塊？30秒就出鍋？警惕黑心料理包產(chǎn)業(yè)”視頻為例，視頻截止目前有五百多萬播放量，一萬七千多條評論，在當(dāng)時引發(fā)過一場關(guān)于外賣食品安全的輿情事件。

打開需要分析的嗶哩嗶哩視頻網(wǎng)頁，使用瀏覽器內(nèi)置的Web開發(fā)調(diào)試工具有利于分析動態(tài)網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)傳輸過程。例如在Chrome瀏覽器中，按下F12打開Chrome開發(fā)者工具，需要使用Web開發(fā)者頁面頂部一欄的元素（Elements）、源代碼（Sources）、網(wǎng)絡(luò)（Network）等面板工具對動態(tài)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取。它們的具體功能如表2所示。

表2 Web開發(fā)調(diào)試工具表

2.1 逆向分析法爬取評論數(shù)據(jù)

使用逆向分析法獲取評論數(shù)據(jù)，需要對網(wǎng)頁的網(wǎng)絡(luò)請求與響應(yīng)進(jìn)行分析，看到返回的評論內(nèi)容是Ajax調(diào)用api.reply這個URL，并返回Jsonp類型的數(shù)據(jù)。在Network選項中，通過對關(guān)鍵詞的查詢，定位至相關(guān)評論的JavaScript請求，在過濾的鏈接里點(diǎn)擊Preview，可以查看從數(shù)據(jù)庫服務(wù)器響應(yīng)的數(shù)據(jù)，如圖2所示。

圖2 確定評論位置

接著對請求的URL鏈接進(jìn)行分析，構(gòu)建爬取相應(yīng)數(shù)據(jù)的請求URL，獲取該視頻下的所有評論內(nèi)容。點(diǎn)擊該請求后，在Headers一欄能看到相對應(yīng)的請求頭，從中了解到該方法是從https://api.bilibili.com/x/v2/reply..使用GET方法發(fā)起請求，服務(wù)器端響應(yīng)Json數(shù)據(jù)。在Payload一欄可以查看請求頭提交的Ajax請求參數(shù)，如圖3所示。

圖3 Ajax請求參數(shù)

Jquery參數(shù)包含Ajax在請求數(shù)據(jù)時提交的信息，Web瀏覽器端使用HTTP GET從遠(yuǎn)程服務(wù)器請求到Json格式的文本，再將這些外部數(shù)據(jù)直接載入到網(wǎng)頁的DOM結(jié)構(gòu)，渲染顯示在Web瀏覽器上。在嗶哩嗶哩視頻評論內(nèi)容的獲取過程中，需要根據(jù)請求頭構(gòu)建的請求URL鏈接為：https://api.bilibili.com/x/v2/reply?&jsonp=jsonp&pn={}&type={}&oid={}。這里的pn{}表示頁碼，type{}是指響應(yīng)對象的值，oid{}定位視頻的編號。

逆向分析法爬取的流程圖如圖4所示，分析嗶哩嗶哩視頻評論內(nèi)容的Ajax請求，模擬Ajax請求從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)。在爬取完初始頁面，后續(xù)的頁面更新是通過改變頁碼值pn{}實(shí)現(xiàn)的，可以使用循環(huán)的方式對所有頁碼的數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取。判斷爬蟲結(jié)束的條件是頁碼是否循環(huán)完畢，最終爬取該視頻下的所有評論內(nèi)容。

圖4 逆向分析法爬取數(shù)據(jù)的流程圖

2.2 Selenium自動化獲取評論數(shù)據(jù)

基于Selenium爬取評論的流程圖如圖5所示，初始URL為該網(wǎng)頁的URL，本文爬取的評論數(shù)據(jù)來自于網(wǎng)頁https://www.bilibili.com/video/BV1c54y1G7NQ，爬取過程等待渲染的時間與機(jī)器性能和網(wǎng)絡(luò)狀況相關(guān)，在渲染完成之后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行定位，再進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取。

圖5 基于Selenium自動化爬取數(shù)據(jù)的流程圖

通過Web開發(fā)調(diào)試工具，找到嗶哩嗶哩視頻評論數(shù)據(jù)在p.text位置上，如圖6所示，通過網(wǎng)頁中的p.text標(biāo)簽可以獲取評論文本。由于網(wǎng)頁的評論數(shù)據(jù)是以動態(tài)的方式進(jìn)行更新，加載新的評論數(shù)據(jù)需要往下滑動直至底部才加載完所有的數(shù)據(jù)，因此爬蟲的結(jié)束條件是判斷滑動是否觸及網(wǎng)頁的底部，如已經(jīng)觸及底部，不再加載新的數(shù)據(jù)，此時就能獲得視頻的所有評論內(nèi)容。

圖6 定位評論數(shù)據(jù)

通過以上實(shí)際的數(shù)據(jù)爬取可知，逆向分析法與Selenium自動化爬取的過程略有不同，獲取數(shù)據(jù)的方式也有差別，逆向分析法是通過解析Json頁面來獲取字典的值，而Selenium爬取是通過解析HTML頁面來獲取標(biāo)簽的值。需要注意的是，無論使用哪種方法都需要注意設(shè)置暫停時間，否則短時間對頁面的頻繁操作會觸發(fā)嗶哩嗶哩的反爬取機(jī)制。圖7所示為爬取的部分?jǐn)?shù)據(jù)。

圖7 爬取的數(shù)據(jù)

3 食品安全輿情案例分析

3.1 視頻評論時間變化分析

以“黑心料理包”視頻評論產(chǎn)生的輿情事件為例，該視頻在2021年6月8日發(fā)布，12月對其中的相關(guān)評論進(jìn)行爬取。通過對評論發(fā)表日期進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)輿情產(chǎn)生的速度、消逝的速度都非常的快。在有效的9000多條評論里，幾乎95%的輿情評論是在視頻發(fā)布當(dāng)月產(chǎn)生，后續(xù)幾個月輿情評論數(shù)量占比很小，如圖8所示。

圖8 輿情產(chǎn)生時間分布情況

具體查看當(dāng)月每一天的輿情產(chǎn)生數(shù)據(jù)量，如圖9所示。不難看出在視頻發(fā)布的最初幾天輿情評論快速累積，原因是視頻在第二天上了嗶哩嗶哩熱門視頻排行榜，大量用戶觀看了該黑心料理包視頻后進(jìn)行激烈的討論，留下不少評論與回復(fù)。后續(xù)幾天評論斷崖式減少，在第五天后評論數(shù)趨于穩(wěn)定。因此在食品安全輿情事件的監(jiān)測過程中，應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注事件發(fā)生后的最初幾天這個時間段，對這段時間的話題變化情況進(jìn)行分析，并根據(jù)話題的變化趨勢預(yù)測并指引輿情的走向。

圖9 當(dāng)月輿情評論變化曲線

3.2 高頻詞匯分析

將爬取的評論內(nèi)容數(shù)據(jù)進(jìn)行去除停用詞處理后，使用jieba中文分詞中的lcut函數(shù)將輿情內(nèi)容分詞，得到文本分詞信息。為了進(jìn)一步了解食品安全輿情評論的主要關(guān)注內(nèi)容，統(tǒng)計了分詞后出現(xiàn)的排名前20的高頻關(guān)鍵詞，結(jié)果如表3所示。

表3 輿情評論高頻詞匯Top20

在這個“黑心料理包”的輿情事件里，“外在這個“黑心料理包”的輿情事件里，“外賣”“料理”是最高頻出現(xiàn)的兩個詞，反映了本次食品安全事件的突出矛盾是外賣商家使用黑心料理包，嗶哩嗶哩用戶對外賣料理包的情況發(fā)表各自的評論與看法。觀察看出評論出現(xiàn)較多的詞語主要還有“美團(tuán)”“做飯”“便宜”“味道”“衛(wèi)生”以及“成本”等，充分體現(xiàn)網(wǎng)友們對視頻平臺食品安全視頻發(fā)布后的高度關(guān)注，并對此現(xiàn)象產(chǎn)生的原因進(jìn)行探討，輿情趨于理性化，沒有往負(fù)面的方向發(fā)展。

將分詞后的評論文本進(jìn)行詞云展示，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，繪制的食品安全輿情話題熱點(diǎn)詞云如圖10所示。

圖10 食品安全輿情話題熱點(diǎn)詞云

4 結(jié)語

食品安全牽動著社會民眾的利益與健康，受到廣泛關(guān)注。國內(nèi)食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情頻發(fā)，有效監(jiān)測、跟蹤以及引導(dǎo)輿情的發(fā)展是一個極其重要的問題。本文以嗶哩嗶哩視頻網(wǎng)站關(guān)于“黑心料理包”視頻引起的食品安全輿情為例，利用Scrapy爬蟲框架技術(shù)對視頻評論區(qū)進(jìn)行爬取，對評論時間及內(nèi)容信息進(jìn)行統(tǒng)計分析，有效展示了食品安全輿情的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。下一階段將重點(diǎn)對評論文本進(jìn)行情感分析，識別互聯(lián)網(wǎng)用戶的情緒和態(tài)度，將更有利于食品安全的網(wǎng)絡(luò)輿情分析與引導(dǎo)。