python爬虫竟然被小伙用来算命

近日，有一篇文章称，一位小伙用Python爬虫和机器学习算法，开发了一款算命应用，引起了广泛关注。下面是Python爬虫竟然被小伙用来算命的完整攻略，包括数据获取、数据处理、数据存储和示例。

步骤1：获取数据

在Python中，我们可以使用requests库获取网页数据。以下是获取星座运势数据的示例：

import requests

url = 'https://www.xzw.com/fortune/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.text

在上面的代码中，我们使用requests库发送HTTP请求，获取星座运势页面的HTML数据。

步骤2：解析数据

在Python中，我们可以使用正则表达式或BeautifulSoup库解析HTML数据。以下是解析星座运势数据的示例代码：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(data, 'html.parser')
fortune_list = soup.find_all('div', attrs={'class': 'c_cont'})

在上面的代码中，我们使用BeautifulSoup库解析HTML数据，获取星座运势列表。

步骤3：数据处理

Python中，我们可以使用字符串操作和条件语句处理数据。以下是处理星座运势数据的示例代码：

import re

pattern = re.compile(r'<h3>(.*?)</h3>')
constellation_list = pattern.findall(data)

fortune_dict = {}
for i in range(len(constellation_list)):
    fortune_dict[constellation_list[i]] = fortune_list[i].text.strip()

在上面的代码中，我们使用正则表达式获取星座名称，使用循环将星座名称和对应的运势文本存储到字典中。

步骤4：机器学习算法

在Python中，我们可以使用scikit-learn库实现机器学习算法。以下是使用朴素贝叶斯算法进行情感分析的示例代码：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(fortune_dict.values())
y = [1 if '吉' in fortune else 0 for fortune in fortune_dict.values()]

clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, y)

在上面的代码中，我们使用CountVectorizer库将文本转换为向量，使用MultinomialNB库实现朴素贝叶斯算法进行情感分析。

示例1：输出星座运势

以下是一个示例代码，用于输出星座运势：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.xzw.com/fortune/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.text

soup = BeautifulSoup(data, 'html.parser')
fortune_list = soup.find_all('div', attrs={'class': 'c_cont'})

pattern = re.compile(r'<h3>(.*?)</h3>')
constellation_list = pattern.findall(data)

fortune_dict = {}
for i in range(len(constellation_list)):
    fortune_dict[constellation_list[i]] = fortune_list[i].text.strip()

for constellation, fortune in fortune_dict.items():
    print(constellation + ': ' + fortune)

在上面的代码中，我们使用requests库获取星座运势页面的HTML数据，使用BeautifulSoup库解析数据，获取星座运势列表。然后，我们使用循环输出星座名称和对应的运势文本。

示例2：算命应用

以下是一个示例代码，用于实现算命应用：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

url = 'https://www.xzw.com/fortune/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.text

soup = BeautifulSoup(data, 'html.parser')
fortune_list = soup.find_all('div', attrs={'class': 'c_cont'})

pattern = re.compile(r'<h3>(.*?)</h3>')
constellation_list = pattern.findall(data)

fortune_dict = {}
for i in range(len(constellation_list)):
    fortune_dict[constellation_list[i]] = fortune_list[i].text.strip()

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(fortune_dict.values())
y = [1 if '吉' in fortune else 0 for fortune in fortune_dict.values()]

clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, y)

input_constellation = input('请输入星座：')
input_fortune = fortune_dict[input_constellation]

X_test = vectorizer.transform([input_fortune])
y_pred = clf.predict(X_test)

if y_pred[0] == 1:
    print('今天运势不错，可以放心大胆地做事情。')
else:
    print('今天运势不太好，要小心谨慎地做事情。')

在上面的代码中，我们使用requests库获取星座运势页面的HTML数据，使用BeautifulSoup库解析数据，获取星座运势列表。然后，我们使用CountVectorizer库将文本转换为向量，使用MultinomialNB库实现朴素贝叶斯算法进行情感分析。最后，我们使用input函数获取用户输入的星座名称，使用训练好的模型进行预测，输出运势建议。

结论

本攻略介绍了Python爬虫竟然被小伙用来算命的完整攻略，包括数据获取、数据处理、数据存储和示例。使用Python可以方便地获取星座运势数据，使用机器学习算法进行情感分析，实现算命应用，提供运势建议。