温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

Python中如何使用Github用户数据爬虫

发布时间:2021-10-09 16:19:34 来源:亿速云 阅读:160 作者:柒染 栏目:编程语言

Python中如何使用Github用户数据爬虫,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

前言

主要目标是爬取Github上指定用户的粉丝数据以及对爬取到的数据进行一波简单的可视化分析。 让我们愉快地开始吧~

开发工具

Python版本:3.6.4

相关模块:

bs4模块;

requests模块;

argparse模块;

pyecharts模块;

以及一些python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。

数据爬取

感觉好久没用beautifulsoup了,所以今天就用它来解析网页从而获得我们自己想要的数据呗。以我自己的账户为例:

Python中如何使用Github用户数据爬虫

我们先抓取所有关注者的用户名,它在类似如下图所示的标签中:

Python中如何使用Github用户数据爬虫

用beautifulsoup可以很方便地提取它们:

'''获得followers的用户名'''
def getfollowernames(self):
    print('[INFO]: 正在获取%s的所有followers用户名...' % self.target_username)
    page = 0
    follower_names = []
    headers = self.headers.copy()
    while True:
        page += 1
        followers_url = f'https://github.com/{self.target_username}?page={page}&tab=followers'
        try:
            response = requests.get(followers_url, headers=headers, timeout=15)
            html = response.text
            if 've reached the end' in html:
                break
            soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
            for name in soup.find_all('span', class_='link-gray pl-1'):
                print(name)
                follower_names.append(name.text)
            for name in soup.find_all('span', class_='link-gray'):
                print(name)
                if name.text not in follower_names:
                    follower_names.append(name.text)
        except:
            pass
        time.sleep(random.random() + random.randrange(0, 2))
        headers.update({'Referer': followers_url})
    print('[INFO]: 成功获取%s的%s个followers用户名...' % (self.target_username, len(follower_names)))
    return follower_names

接着,我们就可以根据这些用户名进入到他们的主页来抓取对应用户的详细数据了,每个主页链接的构造方式为:

https://github.com/ + 用户名
例如: https://github.com/CharlesPikachu

我们想要抓取的数据包括:

Python中如何使用Github用户数据爬虫

同样地,我们利用beautifulsoup来提取这些信息:

for idx, name in enumerate(follower_names):
    print('[INFO]: 正在爬取用户%s的详细信息...' % name)
    user_url = f'https://github.com/{name}'
    try:
        response = requests.get(user_url, headers=self.headers, timeout=15)
        html = response.text
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        # --获取用户名
        username = soup.find_all('span', class_='p-name vcard-fullname d-block overflow-hidden')
        if username:
            username = [name, username[0].text]
        else:
            username = [name, '']
        # --所在地
        position = soup.find_all('span', class_='p-label')
        if position:
            position = position[0].text
        else:
            position = ''
        # --仓库数, stars数, followers, following
        overview = soup.find_all('span', class_='Counter')
        num_repos = self.str2int(overview[0].text)
        num_stars = self.str2int(overview[2].text)
        num_followers = self.str2int(overview[3].text)
        num_followings = self.str2int(overview[4].text)
        # --贡献数(最近一年)
        num_contributions = soup.find_all('h3', class_='f4 text-normal mb-2')
        num_contributions = self.str2int(num_contributions[0].text.replace('\n', '').replace(' ', ''). \
                            replace('contributioninthelastyear', '').replace('contributionsinthelastyear', ''))
        # --保存数据
        info = [username, position, num_repos, num_stars, num_followers, num_followings, num_contributions]
        print(info)
        follower_infos[str(idx)] = info
    except:
        pass
    time.sleep(random.random() + random.randrange(0, 2))

数据可视化

这里以我们自己的粉丝数据为例,大概1200条吧。

先来看看他们在过去一年里提交的代码次数分布吧:

Python中如何使用Github用户数据爬虫

提交最多的一位名字叫fengjixuchui,在过去一年一共有9437次提交。平均下来,每天都得提交20多次,也太勤快了。Python中如何使用Github用户数据爬虫

再来看看每个人拥有的仓库数量分布呗:

Python中如何使用Github用户数据爬虫

本以为会是条单调的曲线,看来低估各位了。

接着来看看star别人的数量分布呗:

Python中如何使用Github用户数据爬虫

还行,至少不全都是"潜水白嫖"的Python中如何使用Github用户数据爬虫

。表扬一下名为lifa123的老哥,竟然给别人了18700个????,也太秀了。Python中如何使用Github用户数据爬虫

再来看看这1000多个人拥有的粉丝数量分布呗:

Python中如何使用Github用户数据爬虫

关于Python中如何使用Github用户数据爬虫问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI