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在来源于英国500家较大企业的15,000好几个Instagram贴子上应用互联网爬取，降维和无监管的深度学习，以试着并组成一般企业贴子的款式。
回到从前，当我们以前协助方案和管理方法大学活动时，每日都是会发生“款式手册”一词。念头是您公布的全部內容都应具备一致的字体样式，尺寸，调色盘等。我觉得这是一个有意思的训练，以查询什么领域的图象贴子（或规范款式手册）最丰富多彩，文字描述最丰富多彩从Instagram的。
一些领域应该是非常规范的，尤其是朝向顾客的领域（比如，车辆应该是一堆车辆）。别的行业很有可能压根就并不是规范领域（比如财税咨询）！
我分三个流程开展了实际操作：
获得每一个企业的贴子的图象和文字数据信息有关图象和文字数据信息的PCA和t-SNE
高斯函数混和实体模型的异常检测
获得每一个企业的贴子的图象和文字数据信息
事实上，此一部分比因难的全过程用时大量，这主要是因为需要的刮研量和请求超时而致。每一个流程的边上都表明了每一个脚本制作的运作时。要实行这种流程，另外应用selenium和beautifulsoup4。第一步的脚本制作并不会太难，仅仅打开了一个应用它的webdriver并持续检索name-of-company ‘ instagram’，随后获得在其中包括的第三个文字原素(@。最先导进下列程序包：
import pandas as pdimport numpy as npimport datetimefrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.keys import Keysfrom selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
随后，编码以下所显示：
myurl = ("https://google.com").replace(" ", " ")li = []driver = webdriver.Firefox()df = pd.read_excel(r'C:\Users\Andrew\Documents\PythonScripts\NLP\webscraping\instagram_full_S&P.xlsx')names = df["Security"]for name in names:driver.get(myurl) driver.find_element_by_xpath('/html/body/div/div[3]/form/div[2]/div[1]/div[1]/div/div[2]/input').send_keys(name " instagram") driver.find_element_by_xpath('/html/body/div/div[3]/form/div[2]/div[1]/div[1]/div/div[2]/input').send_keys(Keys.ENTER) time.sleep(1) username = driver.find_elements_by_xpath("//*[contains(text(), '@')]") print(username[3].text) li.append(username[3].text)driver.quit()df = pd.Series( (v for v in li) )df.to_excel(r'C:\Users\Andrew\Documents\PythonScripts\NLP\webscraping\instagram_full_S&P_amended.xlsx')
xpath查验网页页面上的原素后，能够右键单击html，随后转到copy → xpath。有时候最好是应用CSS selector，由于xpath不一样的岗位会各有不同。
为了更好地爬取贴子，我将解析xml以下几点：
driver.get(“instagram.com/” username)翻转三下再拉 driver.page_source应用bs4将每一张卡上的公布连接拉进数据信息框假如您往下翻转很远，Instagram好像会从html卸载掉贴子连接，您能够拖出html并以某类方法额外它-但我认为16,711篇贴子就充足了。最后一步是解析xml每一个公布连接，并获取图象src和公布文字。为了更好地防止考虑，我将图象储存到桌面，可是您不用那样做。对于不一样的状况开展了一些检测（不一样的贴子种类，沒有贴子，旧文件格式等），但这并沒有占有过多時间。我让它运作一整夜，随后将其储存在excel文档中。
我应用下列作用将相片读取平扁列阵：
defPC_to_image_flat(path):image = cv2.imread(path) image = image_resize(image, height=400, width=400)#will have to flatten it image = image.reshape(-1) #,3) # return the image return image
储存完全部相片后，我应用下列编码并行处理载入二维数组值（这儿sorted_files就是我全部以数据库索引取名的位图文件的途径）：
print("reading in photos")from multiprocessing import Pooldef read_photos(df):df["Photo"] = df[0].apply(lambda x: PC_to_image_flat(x))return dfdef parallelize_dataframe(df, func, n_cores=4):df_split = np.array_split(df, n_cores)pool = Pool(n_cores)df = pd.concat(pool.map(func, df_split))pool.close()pool.join()returndfsorted_files = parallelize_dataframe(sorted_files,read_photos)full["Photo"] = sorted_files["Photo"]
虽然联接流程所花销的時间超出了并行处理化应用软件所节约的時间，但我还是决策只应用swifter（它依据每日任务挑选对Dask并行处理化开展矢量化）。运作大概必须四分钟。
import swiftersorted_files["Photo"] = sorted_files[0].swifter.apply(lambda x: PC_to_image_flat(x))
假如您有储存空间，请应用此作用将他们储存在字节数二维数组中：
defstore_many_hdf5(images, labels):""" Stores an array of images to HDF5.Parameters: --------------- images images array, (N, 32, 32, 3) to be stored labels labels array, (N, 1) to be stored """ num_images = len(images)# Create a new HDF5 file file = h5py.File(r'C:\Users\Andrew\Documents\PythonScripts\NLP\webscraping\images instagram' / f"{num_images}_instagram.h5", "w")# Create a dataset in the file dataset = file.create_dataset( "images", np.shape(images), h5py.h5t.STD_U8BE, data=images ) meta_set = file.create_dataset( "meta", np.shape(labels), h5py.h5t.STD_U8BE, data=labels ) file.close()store_many_hdf5(corpus["Photo"],corpus["Link"]
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