崔智博 楊金靈 李欣儀 宋青樺 聞柏智

摘要：網(wǎng)絡(luò)信息復(fù)雜繁多與日俱增，人們?cè)絹碓街匾晫?duì)數(shù)據(jù)的研究，為了有針對(duì)性地檢測提取數(shù)據(jù)，一種全新的搜索引擎技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，最大限度上解決了網(wǎng)絡(luò)信息冗雜難辨的問題，使信息更加簡潔、有針對(duì)性。與早期的搜索引擎原理類似，該文采取春雨醫(yī)生及患者作為實(shí)驗(yàn)樣本，通過醫(yī)患聊天對(duì)話框比率、醫(yī)生職稱的加權(quán)、綜合數(shù)據(jù)整理分析得出醫(yī)生的綜合素質(zhì)水平評(píng)分，為患者就醫(yī)提供有價(jià)值的信息，對(duì)癥就醫(yī)，為患者精準(zhǔn)對(duì)接醫(yī)生提供了可靠的信息支持。

關(guān)鍵詞：Python;網(wǎng)絡(luò)爬蟲;數(shù)據(jù)分析;數(shù)據(jù)可視化;熱力圖

中圖分類號(hào)：TP393? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2022）01-0020-03

1 引言?

隨著對(duì)科技領(lǐng)域的深入研究，接收信息的科技手段不斷創(chuàng)新，人們每天接收著海量信息，繁雜的信息與緊張的時(shí)間碰撞，由此，在短暫的時(shí)間內(nèi)找到有價(jià)值的信息才能更好地利用信息為人們服務(wù)。通過采用爬蟲、數(shù)據(jù)分析技術(shù)，將數(shù)據(jù)入庫進(jìn)行壓縮過濾，進(jìn)而通過數(shù)據(jù)可視化生成一個(gè)顯而易見的熱力圖，再對(duì)各個(gè)科室的醫(yī)生進(jìn)行對(duì)比。此項(xiàng)技術(shù)可應(yīng)用于多個(gè)行業(yè)，如企業(yè)發(fā)展趨勢、社會(huì)輿情管控、市場基礎(chǔ)調(diào)研等。由于Python的第三方庫非常豐富，采用re、urllib、BeautifulSoup、Matplotlib等多方法庫對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行爬取、分析。此技術(shù)適合解決處理數(shù)據(jù)提取分析問題，可在多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域推廣。

2 算法設(shè)計(jì)原理

本程序用Python作為開發(fā)語言，Pycharm作為開發(fā)工具，Excel用于保存數(shù)據(jù)，春雨醫(yī)生作為爬取對(duì)象。

2.1 搜索引擎的原理

通過編寫爬蟲程序，獲取到網(wǎng)頁內(nèi)容，把內(nèi)容放入一個(gè)臨時(shí)庫進(jìn)行處理，如數(shù)據(jù)的壓縮、過濾等，經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)再存儲(chǔ)到新的數(shù)據(jù)庫里，把這些數(shù)據(jù)做出索引，每個(gè)索引對(duì)應(yīng)常見的列表和內(nèi)容，當(dāng)用戶想要輸入關(guān)鍵字時(shí)，索引可以快速定位到數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)，提供給用戶并形成一個(gè)界面，這就是搜索引擎的功能，每次搜索并不是讓爬蟲現(xiàn)在去爬一次，而是從爬蟲爬好的數(shù)據(jù)里，去提取出來。該原理前半部分是爬蟲，后半部分是數(shù)據(jù)可視化（圖1）。

2.2爬蟲

網(wǎng)絡(luò)爬蟲又叫作網(wǎng)絡(luò)蜘蛛，它是一種按照特定規(guī)則，自動(dòng)捕獲網(wǎng)站信息的程序或腳本。由于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的多樣性和資源的有限性，根據(jù)用戶需求定向抓取相關(guān)網(wǎng)頁并分析已成為如今主流的爬取策略。網(wǎng)絡(luò)爬蟲并非一項(xiàng)新技術(shù)，可以說至少有二十年的歷史。隨著當(dāng)下存儲(chǔ)價(jià)格的波動(dòng)、計(jì)算能力的提高、云計(jì)算的發(fā)展，其商業(yè)價(jià)值也會(huì)不斷攀升，這就需要我們對(duì)爬蟲技術(shù)加以創(chuàng)新優(yōu)化，再加上互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展這么多年有很多數(shù)據(jù)的沉淀，所以在這個(gè)過程里面，爬蟲現(xiàn)在可以被我們更多的人所使用，完成更多的特定行業(yè)的、特定需求的功能。爬蟲的本質(zhì)是模擬瀏覽器打開網(wǎng)頁，獲取網(wǎng)頁中我們想要的那部分?jǐn)?shù)據(jù)。

2.3數(shù)據(jù)可視化

隨著移動(dòng)終端的廣泛普及，大家不僅僅希望把數(shù)據(jù)存起來，更希望數(shù)據(jù)能被人們理解，這些數(shù)據(jù)可能很抽象，專家才可能看懂里面的規(guī)律。為了更多的決策管理人員能更好地判斷接下來要發(fā)生的事情，所以數(shù)據(jù)可視化的需求變得很廣泛了。數(shù)據(jù)可視化有折線圖、柱狀圖、餅狀圖、熱力分布圖等等，可以分析增長的速度、比例、地區(qū)的分布等等，用到了Flask（用于做網(wǎng)站）、Echarts（一個(gè)多種圖表開源的框架）、Matplotlib（基于Python的圖表繪圖系統(tǒng)）。

3 算法設(shè)計(jì)

3.1準(zhǔn)備工作

3.1.1網(wǎng)頁基礎(chǔ)信息介紹

需要用到HTML、CSS、JS的基礎(chǔ)知識(shí)和URL分析，春雨醫(yī)生網(wǎng)站包括600條醫(yī)生信息，分30頁，每頁20條。每頁的URL的不同之處是最后的數(shù)值page=page+1;借助F12來查看網(wǎng)頁的源代碼，在Elements下找到需要的數(shù)據(jù)位置。點(diǎn)擊Network后，生成對(duì)這個(gè)網(wǎng)站發(fā)起請(qǐng)求的過程，小的線條為瀏覽器向服務(wù)器放送的請(qǐng)求。刷新該網(wǎng)頁，只要下面的內(nèi)容是我們想要的，就點(diǎn)擊停止，日志將不再記錄，再點(diǎn)擊第一個(gè)請(qǐng)求，也就是從最左邊數(shù)第一個(gè)線條，返回了請(qǐng)求的大小、規(guī)格等，最后點(diǎn)擊該請(qǐng)求，生成了一個(gè)含有頭部消息的頁面，該頁面含有請(qǐng)求的路徑Request URL、請(qǐng)求的方式Request Method、狀態(tài)碼Status Code、移動(dòng)端地址Remote Address、返回的頭部Response Headers（我們發(fā)給服務(wù)器的頭部信息，告訴服務(wù)器返回的內(nèi)容，應(yīng)該適配什么樣的條件，而服務(wù)器給的信息在Response里）、用戶代理User-Agent（獲取瀏覽器信息，表明是什么版本的瀏覽器，并且可以接受什么樣的瀏覽器）、cookie等。

3.1.2編碼規(guī)范

1. # coding=utf-8 可以在代碼中包含中文

2. # if__name__==“__main__”： 用于測試程序

3.1.3引入的庫

from bs4 import BeautifulSoup? ? ? #網(wǎng)頁解析

import re? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #正則表達(dá)式

import urllib.request，urllib.error? ?#制定URL

import xlwt? ? ? ? #進(jìn)行excel操作

import sqlite3? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #進(jìn)行SQLite數(shù)據(jù)庫操作

import matplotlib.pyplot? ? ?#繪圖

import seaborn? ? ? ?#matplotilb的子類，分析熱力圖

import pandas? ? ? ?#內(nèi)置的一個(gè)類dataframe 建立二維矩陣

（第三方庫在系統(tǒng)里沒有需要引入， win鍵+r彈出運(yùn)行窗口，輸入cmd生成黑色框，再輸入pip install +庫名，即可完成下載安裝。）

3.2 爬取數(shù)據(jù)

3.2.1 爬取方法

首先建立一個(gè)datalist數(shù)組，用于保存獲取到的數(shù)據(jù)。由于春雨醫(yī)生的每頁都有規(guī)律，只需在網(wǎng)址后邊改頁數(shù)即可，利用for循環(huán)遍歷所有網(wǎng)頁，這里需注意索引值i是int型，需要強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換為str，再調(diào)用askURL函數(shù)保存獲取的源碼。使用BeautifulSoup定位特定的標(biāo)簽位置（用到了html.parser解析器，在用soup.fill_all（）按照一定的標(biāo)準(zhǔn)把想要的數(shù)據(jù)一次性查找出來，形成一個(gè)列表），最后使用正則表達(dá)式找到具體內(nèi)容（由于找到的數(shù)據(jù)可能很多，第一個(gè)數(shù)據(jù)才是我們想要找到的，所以在方法后邊加[0]）。

3.2.2 urllib

Python一般使用urllib2庫獲取頁面，對(duì)每一個(gè)頁面，調(diào)用askURL函數(shù)獲取頁面內(nèi)容，定義一個(gè)獲取頁面的函數(shù)askURL，傳入一個(gè)url參數(shù)來表示網(wǎng)址，打開網(wǎng)頁找到源代碼里的Network中User-Agent，用鍵值對(duì)的方式保存在頭部字典head里（模擬瀏覽器頭部信息，向服務(wù)器發(fā)送消息），接下來用urllib2.Request生成請(qǐng)求，urllib2.urlopen發(fā)送請(qǐng)求獲取響應(yīng)，read獲取頁面內(nèi)容，當(dāng)然在訪問頁面經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，為了程序正常運(yùn)行，加入異常捕獲try…except…語句。

def askURL（url）：? ? ? ? ? ? #獲取html內(nèi)容的函數(shù)

head = {

"user-agent"： "Mozilla / 5.0（Windows NT 10.0;Win64; x64） AppleWebKit / 537.36（KHTML， like Gecko） Chrome / 88.0.4324.96? Safari / 537.36 Edg / 88.0.705.53"

#模擬登入

}

request=urllib.request.Request（url，headers=head）

html=""

try：

response=urllib.request.urlopen（request）

html=response.read（）.decode（"utf-8"）

#print（html）

except urllib.error.URLError as e：

if hasattr（e，"code"）：

print（e.code）

if hasattr（e，"reason"）：

print（e.reason）

return html

3.2.3正則表達(dá)式

正則表達(dá)式是對(duì)一種規(guī)格的描述或表達(dá)，描述的是一種字符串匹配的模式。簡而言之，用具備一定特征意義的表達(dá)式對(duì)字符串進(jìn)行檢查，將符合條件的子字符串提取出來。獲取html字符串后，對(duì)提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，使用正則表達(dá)式語法進(jìn)行編譯，完成數(shù)據(jù)的提取。就不用將html字符串轉(zhuǎn)換成html文檔或頁面，然后再用到xpath和bs4再進(jìn)行提取了。

單字符：點(diǎn)（.）匹配某個(gè)字符串：match（表達(dá)式，匹配對(duì)象）只能匹配某個(gè)，從起始位置進(jìn)行匹配并返回的結(jié)果是object; 若匹配不到，不會(huì)報(bào)錯(cuò)，返回None。點(diǎn)（.）匹配任意某個(gè)字符，＼d匹配任意某個(gè)數(shù)字，＼D除了數(shù)字外均可匹配，/s匹配空白字符。

多字符：星號(hào)（*）匹配零個(gè)或者多個(gè)字符，沒有星號(hào)就從起始位置進(jìn)行匹配，匹配到第一個(gè);有星號(hào)從起始位置進(jìn)行匹配，匹配[ ]內(nèi)容零次或多次。問號(hào)（？）要么匹配0個(gè)，要么匹配1個(gè)。{m}匹配指定個(gè)數(shù)都是從起始位置匹配由左到右{m，n}匹配m到n個(gè)。

需要在函數(shù)外創(chuàng)建正則表達(dá)式對(duì)象，表示規(guī)則（字符串的模式），用到了re.compile（）方法，注意字符串的表示用單引號(hào)，因?yàn)樵创a中會(huì)有雙引號(hào)，這樣不會(huì)對(duì)它造成影響，在字符串前面加r，就不會(huì)把字符串進(jìn)行錯(cuò)誤的解析了。其中獲取的內(nèi)容（.*？）點(diǎn)表示1個(gè)字符、星號(hào)表示0個(gè)或多個(gè)字符。

findName=re.compile（r'<span class="name">（.*？）</span>'）

#定義正則表達(dá)式規(guī)則，爬取醫(yī)生姓名

finGrade = re.compile（r'<span class="grade">（.*？）</span>'）

#定義正則表達(dá)式規(guī)則，爬取醫(yī)生級(jí)別

def getData（beseurl）：? ? ?#創(chuàng)建爬取解析數(shù)據(jù)函數(shù)

datalist=[]? ? ? ? ? #爬取完把數(shù)據(jù)整合進(jìn)datalist數(shù)組

for i in range（1，31）：

url=beseurl+str（i）

html=askURL（url）

soup=BeautifulSoup（html，"html.parser"）

for item in soup.find_all（'div'，class_="doctor-info-item"）：

# print（item）

data=[]? ?#把單個(gè)醫(yī)生信息保存在data數(shù)組里

item=str（item）

name = re.findall（findName，item）[0] #按規(guī)則選擇第一個(gè)字符串賦值給name

data.append（name）

grade= re.findall（finGrade，item）[0]

data.append（grade）

datalist.append（data）

print（datalist）

return datalist

3.3 保存數(shù)據(jù)

保存形式多樣，這里我們利用python庫xlwt將抽取的數(shù)據(jù)datalist寫入Excel表格。如果是保存在當(dāng)前文件夾下“./加名字.xls” ，如果保存在文件系統(tǒng)里“.＼＼加名字.xls”，以u(píng)tf-8編碼創(chuàng)建一個(gè)Excel對(duì)象，創(chuàng)建一個(gè)Sheet表，再往單元格里寫入內(nèi)容，先寫列名，再寫元素，最后保存表格。

3.4熱力圖

熱力圖是數(shù)據(jù)視覺化的呈現(xiàn)，它最典型的是色彩傳遞信息，它可以以最直觀的方式顯示出醫(yī)生的綜合評(píng)分，以不同顏色的區(qū)域?qū)︶t(yī)生評(píng)分進(jìn)行標(biāo)示，顯示醫(yī)生的姓名和評(píng)分，幫助患者快速找到合適的醫(yī)生，提高問診質(zhì)量。

本文采用基于Python的繪圖庫matplotlib來實(shí)現(xiàn)熱力圖。

熱力圖的建立分為三步，第一步對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理，爬取到的醫(yī)患聊天的醫(yī)生對(duì)話框數(shù)量和患者對(duì)話框數(shù)量之比，加上醫(yī)生的級(jí)別（主任醫(yī)師0.5，副主任醫(yī)師0.3，普通醫(yī)師和主治醫(yī)師0.1）所得的分?jǐn)?shù)為醫(yī)生最后的評(píng)分。第二步為建立矩陣（橫坐標(biāo)為科室容納的最大醫(yī)生人數(shù)，縱坐標(biāo)為各個(gè)科室，元素），第三步繪圖（圖2）。

4 結(jié)束語

?爬取大量信息后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析顯然更適合網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)的處理，能夠更好地實(shí)現(xiàn)信息共享，根據(jù)網(wǎng)民需要提供更有針對(duì)性的信息，使用該技術(shù)進(jìn)行線上就醫(yī)，符合國家“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”的發(fā)展政策，更大程度上節(jié)約了患者時(shí)間成本，不受時(shí)空限制，為患者提供醫(yī)生準(zhǔn)確專業(yè)的信息。不足點(diǎn)在于本次采集的醫(yī)生數(shù)量較少，存在偶然性。此外，對(duì)醫(yī)生推薦時(shí)，是單個(gè)患者進(jìn)行推薦，時(shí)間成本較高。

參考文獻(xiàn)：

[1] 何源.腦電波數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆?wù)器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].杭州：浙江工業(yè)大學(xué)，2017.

[2] 陳饒.面向電力行業(yè)的在線商業(yè)智能工具設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京：北京郵電大學(xué)，2019.

[3] 孫景雪.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的第三方追蹤和反廣告攔截檢測系統(tǒng)[D].西安：西安電子科技大學(xué)，2019.

[4] 李敏.Edge瀏覽器安全風(fēng)險(xiǎn)與防御技術(shù)研究[D].北京：北京郵電大學(xué)，2018.

[5] 徐玉祥.基于動(dòng)態(tài)自適應(yīng)權(quán)重的個(gè)性化微博推薦系統(tǒng)研究[D].合肥：合肥工業(yè)大學(xué)，2017.

[6] 葉佳鑫，熊回香，蔣武軒.一種融合患者咨詢文本與決策機(jī)理的醫(yī)生推薦算法[J].數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，2020，4（Z1）：153-164.

【通聯(lián)編輯：王力】

收稿日期：2021-04-06

作者簡介：崔智博（2000—），男 ，遼寧沈陽人，大連外國語大學(xué)本科生，獲得IBM頒發(fā)的高級(jí)軟件工程師證書，2020年藍(lán)橋杯大賽省賽一等獎(jiǎng)+國賽優(yōu)秀獎(jiǎng)，2020年遼寧省大學(xué)生計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與程序設(shè)計(jì)競賽二等獎(jiǎng)，2019年大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目“圖書館座位有效預(yù)留一體系統(tǒng)”（省級(jí)）成員，2021年大創(chuàng)“融合患者咨詢文本的醫(yī)生推薦算法研究”組長（正在進(jìn)行），2021年大創(chuàng)“結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)，緩解心理疾病患者病情急性發(fā)作問題” 組員（正在進(jìn)行），主要研究方向?yàn)槌绦蛟O(shè)計(jì)。

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