今天我们继续来搞Coding数据~

从官方给出的数据我们知道目前Coding大概有50万注册用户

然后我们还能看到冒泡广场有很多热门用户

那么这些用户之间的关系是什么样子滴？
哪些用户是高冷吸粉狂人？
哪些用户是社交达人？
哪些用户是万年潜水独行侠？
50万Coding小伙伴的社交网络核心是哪位？
是否真的有50万用户？

带着这些疑问，我们开始撸代码！
先把项目地址贴下：https://github.com/toddlerya/AnalyzeCoding

爬虫算法分析设计：

如何获取全部用户信息

通过分析Coding网站, 我们发现有3个地方可以获取到用户数据信息：

• 冒泡广场: 每一条冒泡都有发布人，有些还有点赞人、打赏人、评论人
  

• 热门用户：冒泡广场首页右侧有20个热门用户，这些用户是当前最活跃的用户，这些用户拥有比较多的粉丝和朋友。
  

• 个人主页：用户的个人主页有一个标签页：关注，这里可以看到此用户关注了哪些人，被哪些人关注。
  

现在就是开脑洞的时候啦！

用户之间的关系分为三种：

  A关注B: A-->B  
  A被B关注：A<--B  
  A与B互相关注：A<-->B  

这就是个有向图嘛！

六度分隔理论:
1967年，哈佛大学的心理学教授Stanley Milgram(1933-1984)想要描绘一个连结人与社区的人际连系网。做过一次连锁信实验，结果发现了“六度分隔”现象。简单地说：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。”

思路渐渐清晰了，我们可以采用深度优先算法（Depth-First Search，简称DFS）
从A出发，找到A所有的好友（A1,A2,A3）记录为{A: [A1, A2, A3]}
从A1出发，找到A1所有的好友（A,A2-1,A3-1）记录为{A1: [A, A2-1, A3-1]}
从A2-1出发，找到A2-1所有的好友（A2-1-1）记录为{A2-1: [A2-1-1]}
从A3-1出发，找到A3-1所有的好友（A3-1-1）记录为{A3-1: [A3-1-1]}
从A2出发，找到A2所有的好友（A2-1）记录为{A2: [A2-1]}
……循环递归……
直到Z，Z同学没有任何好友，结束本次遍历爬取。
爬取过程中要注意，已经爬取过的人要跳过，否则会陷入无限循环中。

相关API

• 当前热门用户：https://coding.net/api/tweet/best_user
• 用户的朋友们：https://coding.net/api/user/friends/{用户全局唯一代号}?page=1&pageSize=20
• 用户的粉丝们：https://coding.net/api/user/followers/{用户全局唯一代号}?page=1&pageSize=20
• 用户个人信息详情：https://coding.net/api/user/key/{用户全局唯一代号}

代码设计实现

数据库设计

为了程序轻便，数据便于分享，我们决定使用Sqlite数据库。
上述分析过程中发送，用户的登录帐号是全局唯一的，不会重复的，我们以此字段作为主键且不允许为空， 还可以通过上述API获取用户的朋友、朋友的个数、用户的粉丝、粉丝的个数、用户详细信息，因此用户社交关系表设计如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS coding_all_user (
       global_key VARCHAR PRIMARY KEY NOT NULL,
       friends_count INTEGER,
       friends VARCHAR,
       followers_count INTEGER,
       followers VARCHAR
     )

用户个人信息详情表设计如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS coding_user_info (
        global_key VARCHAR PRIMARY KEY NOT NULL,
        user_name VARCHAR,
        name_pinyin VARCHAR,
        sex VARCHAR,
        slogan VARCHAR,
        company VARCHAR,
        job VARCHAR,
        tags VARCHAR,
        skills VARCHAR,
        website VARCHAR,
        introduction VARCHAR,
        avatar VARCHAR,
        school VARCHAR,
        follows_count VARCHAR,
        fans_count INTEGER,
        tweets_count INTEGER,
        vip VARCHAR,
        created_at VARCHAR,
        last_logined_at VARCHAR,
        last_activity_at VARCHAR
        )

爬虫设计

这里要注意有一个特殊的用户coding，此用户为官方帐号，此用户的friends和followers两个API数据为空，遇到此用户要进行跳过。

根节点设置

第一次爬取，将当前热门用户作为起始根节点，后续取数据库中已经存储的用户与当前热门用户比较，若当前热门用户有未录入数据库的，则以当前热门用户作为根节点，否则以数据库中的用户作为根节点启动爬虫。

遍历用户爬虫(crawl_all_user.py)执行逻辑

爬取每一个节点的好友、粉丝，入库(coding_all_user)更新（因为用户的好友和粉丝会变化）、若其好友未录入数据库，则加入下一轮递归抓取的任务列表，否则结束此轮任务。

用户详细信息爬虫(crawl_user_info.py)逻辑

以遍历用户爬虫录入的coding_all_user表作为输入数据，遍历库中的每一个用户，通过用户个人信息详情API来获取用户信息录入coding_user_info表

遇到的问题：

1. python递归深度报错

• 报错详情：

--RuntimeError: maximum recursion depth exceeded

• 问题原因：
  python默认的递归深度是1000，因此当递归深度超过999的时，就会引发这样的一个异常。
  从Coding的官方公布数据了解到，Coding目前有50万用户，所以当程序爬取到第1000个人以后肯定就报错崩溃啦！
• 解决方案： 粗暴的将默认递归深度调大点

import sys   
sys.setrecursionlimit(1000000) #例如这里设置为一百万

经过尝试我们发现Python可以递归的最大深度为2147483647
大于此深度，设置时会报错：

OverflowError: signed integer is greater than maximum  # Linux
OverflowError: Python int too large to convert to C long  # Windows

但是！但是！这不是正确的解决方案，正确的解决方案应该是优化代码，使用生成器+循环来解决问题！

部分代码

crawl_all_user.py (opens new window)
crawl_user_info.py (opens new window)

爬取的数据库文件

analyzecoding.db (opens new window)

2017年10月29日 于 南京
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