Clever Geek Handbook

分析する-Lenta.ru







分析してください。 Lenta.ru（パート1）



何、どう、なぜ



読むのが面倒な人のために-記事の下部にあるデータセットへのリンク。

何-過去18年間（1999年9月1日から）のニュースリソースLenta.ruの記事の分析。 方法-R言語の使用（別のセクションでYandexのMyStermプログラムを使用）。 なぜ...私の場合、「なぜ」という質問に対する簡単な答えは、ビッグデータの「経験を積む」ことです。 より詳細な説明は、「トレーニング中に取得したスキルを適用し、スキルの確認として表示できる結果を得ることができる、いくつかの実際のタスクの遂行」です。







私の経歴は、1Cプログラマーとして15年、Courstra.orgのデータサイエンス専門分野の最初の5コースです。これは主にRの基礎と仕事を提供しました。戻る。 現在の職業では80レベルにほぼ達しているという事実にもかかわらず、Googleからの求人はまだ誰も送っていません。 したがって、エントリーのしきい値は同じJavaと比較して比較的低いため、メインストリームにドライブしてビッグデートを感じることが決定されました。

もちろん、練習とポートフォリオが必要であると自分で決めたので、現在の海のいくつかのデータセットを取得し、分析、分析、分析する価値があります...しかし、直接分析のための私のスキルを頭の中で理解し、分析が20-30時間と残りは検索、収集、クレンジング、データの準備であるため、2番目を取り上げることにしました。 そして、私は過去30年間に米国で販売された航空券の分析や逮捕の統計とは対照的に、何か特別な、おそらく興味深いものが欲しかった。







研究対象としてLenta.ruが選択されました。 その一部は、私は長年の読者だからです。ただし、編集者（もしあれば）をすり抜けるスラグを定期的に吐き出します。 一部には、データマイニングが比較的簡単に思えたためです。 しかし、正直なところ、オブジェクトの選択に近づく際に、「この日付で何をするか」および「どの質問をするか」という質問を実際には考慮しませんでした。 これは、現時点ではデータの取得とクリーニングのみをマスターしており、分析に関する知識が非常に乏しいためです。 もちろん、少なくとも過去5〜10年間で発行されたニュースの平均日数はどのように変化したのかという質問には答えられると思いましたが、それ以上は考えませんでした。







したがって、この記事では、Lenta.ruの分析に適したデータの抽出と精製に専念します。







つかむ



最初に決定する必要があったのは、リソースページのコンテンツを取得して解析する方法でした。 Googleは、 rvestパッケージを使用することをお勧めします。rvestパッケージを使用すると、アドレスでページテキストを取得し、xPathを使用して必要なフィールドのコンテンツを引き出すことができます。 もちろん、先に進むと、このタスクを2つに分割する必要がありました。ページの取得と直接解析です。しかし、後で気付きましたが、今のところ最初のステップは記事自体へのリンクのリストを取得することでした。







短い調査の後、サイトで「アーカイブ」セクションが発見され、簡単なスクリプトを使用して、特定の日付のすべてのニュースへのリンクを含むページにリダイレクトされ、このページへのパスはhttps://lenta.ru/2017/07/01のようになりました/またはhttps://lenta.ru/2017/03/09/ 残っていたのは、これらのすべてのページを調べて、これらのまさにニュースリンクを取得することでした。

これらの目的（取得と解析）のために、私は次のパッケージを使用しました。 







require(lubridate) require(rvest) require(dplyr) require(tidyr) require(purrr) require(XML) require(data.table) require(stringr) require(jsonlite) require(reshape2)


過去8年間にすべての記事へのすべてのリンクを取得できるようにするトリッキーなコードではありません。 







 articlesStartDate <- as.Date("2010-01-01") articlesEndDate <- as.Date("2017-06-30") ## STEP 1. Prepare articles links list # Dowload list of pages with archived articles. # Takes about 40 minutes GetNewsListForPeriod <- function() { timestamp() # Prepare vector of links of archive pages in https://lenta.ru//yyyy/mm/dd/ format dayArray <- seq(as.Date(articlesStartDate), as.Date(articlesEndDate), by="days") archivePagesLinks <- paste0(baseURL, "/", year(dayArray), "/", formatC(month(dayArray), width = 2, format = "d", flag = "0"), "/", formatC(day(dayArray), width = 2, format = "d", flag = "0"), "/") # Go through all pages and extract all news links articlesLinks <- c() for (i in 1:length(archivePagesLinks)) { pg <- read_html(archivePagesLinks[i], encoding = "UTF-8") linksOnPage <- html_nodes(pg, xpath=".//section[@class='b-longgrid-column']//div[@class='titles']//a") %>% html_attr("href") articlesLinks <- c(articlesLinks, linksOnPage) saveRDS(articlesLinks, file.path(tempDataFolder, "tempArticlesLinks.rds")) } # Add root and write down all the news links articlesLinks <- paste0(baseURL, articlesLinks) writeLines(articlesLinks, file.path(tempDataFolder, "articles.urls")) timestamp() }


2010-01-01



から2017-06-30



までの日付の配列2017-06-30



生成し、 2017-06-30



を変換archivePagesLinks



、すべてのいわゆる「アーカイブページ」へのリンクが得られました。 







 > head(archivePagesLinks) [1] "https://lenta.ru/2010/01/01/" [2] "https://lenta.ru/2010/01/02/" [3] "https://lenta.ru/2010/01/03/" [4] "https://lenta.ru/2010/01/04/" [5] "https://lenta.ru/2010/01/05/" [6] "https://lenta.ru/2010/01/06/" > length(archivePagesLinks) [1] 2738


read_html



メソッドを使用して、ページのコンテンツをループにバッファーに「ダウンロード」し、 html_attr



メソッドとhtml_attr



メソッドhtml_attr



使用して、記事への直接リンクhtml_attr



取得しました。 







 > head(articlesLinks) [1] "https://lenta.ru/news/2009/12/31/kids/" [2] "https://lenta.ru/news/2009/12/31/silvio/" [3] "https://lenta.ru/news/2009/12/31/postpone/" [4] "https://lenta.ru/photo/2009/12/31/meeting/" [5] "https://lenta.ru/news/2009/12/31/boeviks/" [6] "https://lenta.ru/news/2010/01/01/celebrate/" > length(articlesLinks) [1] 379862


最初の結果を取得した後、私は問題を実現しました。 上記のコードの40



は約40



。 この間に2738



リンクが処理されたことを考慮する92



379862



リンクを処理する379862



5550



分または92



分379862



と379862



できますが、これは同意しますが、そうではありません... Built-in readLines {base}



and download.file {utils}



methods download.file {utils}



だけでテキストを取得でき、同様の結果が得られました。 同様にread_html



コンテンツread_html



ダウンロードして解析を継続できるhtmlParse {XML}



メソッドも状況を改善しませんでした。 getURL {RCurl}



を使用した同じ結果。 行き止まり。













問題の解決策を探して、Googleと私は、リクエストの「並列」実行の方向に目を向けることにしたので、コードの動作時にネットワーク、メモリ、プロセッサのいずれもロードされませんでした。 Googleはparallel-package {parallel}



向かって掘ることを促しました。 数時間の調査とテストの結果、2つの「並列」スレッドでも起動することで利益が得られることがわかりました。 Googleの断片的な情報によると、このパッケージを使用すると、計算や操作をデータと並列化できますが、ディスクまたは外部ソースを操作する場合、すべてのリクエストは同じプロセス内で実行され、整列されます（状況を理解するのは間違っているかもしれません）。 はい、私が理解しているように、トピックが始まったとしても、複数の利用可能なコア、つまり 8個（私は持っていませんでした）と実際の並列処理でさえ、約690分間喫煙しなければなりませんでした。







次のアイデアは、複数のRプロセスを並行して実行することで、そこではリンクの大きなリストの独自の部分を処理します。 ただし、Googleは「Rセッションからいくつかの新しいRセッションを開始する方法」という質問には何も言いませんでした。 コマンドラインからRスクリプトを実行するオプションについても考えましたが、CMDでの私の経験は「タイプdirで、フォルダー内のファイルのリストを取得します」レベルでした。 私は再び困惑しました。







Googleが新しい結果を提供しなくなったとき、私は良心をもって聴衆に助けを求めることにしました。 Googleは頻繁にstackoverflowを提供したので、そこで運を試してみることにしました。 テーマ別フォーラムでのコミュニケーションの経験があり、初心者からの質問に対する反応を知っているので、私は問題をできるだけ明確かつ明確に述べようとしました。 そして見よ 、数時間後、 ボブ・ルディスから詳細な答えを受け取った。私のコードに置き換えた後、私の問題はほぼ完全に解決した。 確かに、警告があります。それがどのように機能するかを完全に理解していませんでした。 wget



について初めて聞いたとき、コードでWARC



して何をしていたのか、なぜ関数をメソッドに渡したのか理解できませんでした（繰り返しますが、神学校を終えず、以前の言語でフェイントを使用しませんでした）。 ただし、長い間コードを見ると、それでも啓発が行われます。 そして、機能ごとに解析して、断片的に実行する試みを追加することにより、特定の結果を達成できます。 まあ、同じGoogleはwget



対処するのに役立ちました。







すべての開発はmacOS環境で行われたという事実にもかかわらず、wget（および将来はWindowsでのみ動作するMyStem）を使用する必要があるため、ランタイムをWindowsに絞り込む必要がありました。 curlは似たようなことができるという考えがあり、時間をかけて実装しようと思うかもしれませんが、今のところ停止せずに進むことにしました。

その結果、ソリューションの本質は次のように要約されました-記事へのリンクを含む事前に準備されたファイルがwget



コマンドに組み込まれました。 







  wget --warc-file=lenta -i lenta.urls


実行コード自体は次のようになりました。 







  system("wget --warc-file=lenta -i lenta.urls", intern = FALSE)


実行後、Webページのhtmlコンテンツを含む多数のファイル（送信されるリンクごとに1つ）を受け取りました。 また、私が自由にWARC



には、リソースとの通信のログと、Webページの同じコンテンツが含まれていました。 Bob Rudisが解析することを示唆したのはWARC



でした。 必要なもの。 さらに、私は読んだページのコピーを持っていたので、再び読むことができました。







最初のパフォーマンス測定では、外挿法（長い間この言葉を使用したかった）を使用して2000



リンクをダウンロードするのに10



1890



、すべての記事で1890



-「ほぼ3倍速いバットノート」-ほぼ3倍高速ですが、十分ではありません。 いくつかのステップを戻し、 parallel-package {parallel}



を考慮parallel-package {parallel}



て新しいメカニズムをテストした結果、ここでも利益が得られないことに気付きました。







騎士の動きがありました。 複数の真の並列プロセスを実行します。 「再現可能な研究」（コースで説明されている原則）（外部wgetプログラムを使用し、実際に実行をWindows環境に結び付ける）から既に一歩進んだことを考慮して、私は別のステップを踏んでアイデアに戻ることにしました並列プロセスを実行していますが、すでにRの外部にあります。CMDファイルを取得して、前のコマンドを待たずに複数の連続したコマンドを実行する方法（並列読み取り）。 すばらしいSTART



コマンドを使用すると、別のウィンドウで実行するコマンドを実行できることがわかりました。 この知識を武器に、次のコードが生まれました。 







 ## STEP 2. Prepare wget CMD files for parallel downloading # Create CMD file. # Downloading process for 400K pages takes about 3 hours. Expect about 70GB # in html files and 12GB in compressed WARC files CreateWgetCMDFiles <- function() { timestamp() articlesLinks <- readLines(file.path(tempDataFolder, "articles.urls")) dir.create(warcFolder, showWarnings = FALSE) # Split up articles links array by 10K links numberOfLinks <- length(articlesLinks) digitNumber <- nchar(numberOfLinks) groupSize <- 10000 filesGroup <- seq(from = 1, to = numberOfLinks, by = groupSize) cmdCodeAll <- c() for (i in 1:length(filesGroup)) { # Prepare folder name as 00001-10000, 10001-20000 etc firstFileInGroup <- filesGroup[i] lastFileInGroup <- min(firstFileInGroup + groupSize - 1, numberOfLinks) leftPartFolderName <- formatC(firstFileInGroup, width = digitNumber, format = "d", flag = "0") rigthPartFolderName <- formatC(lastFileInGroup, width = digitNumber, format = "d", flag = "0") subFolderName <- paste0(leftPartFolderName, "-", rigthPartFolderName) subFolderPath <- file.path(downloadedArticlesFolder, subFolderName) dir.create(subFolderPath) # Write articles.urls for each 10K folders that contains 10K articles urls writeLines(articlesLinks[firstFileInGroup:lastFileInGroup], file.path(subFolderPath, "articles.urls")) # Add command line in CMD file that will looks like: # 'START wget --warc-file=warc\000001-010000 -i 000001-010000\list.urls -P 000001-010000' cmdCode <-paste0("START ..\\wget -i ", subFolderName, "\\", "articles.urls -P ", subFolderName) # Use commented code below for downloading with WARC files: #cmdCode <-paste0("START ..\\wget --warc-file=warc\\", subFolderName," -i ", # subFolderName, "\\", "articles.urls -P ", subFolderName) cmdCodeAll <- c(cmdCodeAll, cmdCode) } # Write down command file cmdFile <- file.path(downloadedArticlesFolder, "start.cmd") writeLines(cmdCodeAll, cmdFile) print(paste0("Run ", cmdFile, " to start downloading.")) print("wget.exe should be placed in working directory.") timestamp() }


このコードは、リンクの配列をそれぞれ10,000個のブロックに分割します（私の場合、38個のブロックが取得されました）。 ループ内の各ブロック00001-10000



、 10001-20000



などの形式のフォルダーが作成され、そこに独自のファイル「articles.urls」が追加され（1万分の1のリンクセットとともに）、ダウンロードされたファイルもそこに到達します。 同じサイクルで、CMDファイルが収集され、38個のウィンドウが同時に起動されます。 







 START ..\wget --warc-file=warc\000001-010000 -i 000001-010000\articles.urls -P 000001-010000 START ..\wget --warc-file=warc\010001-020000 -i 010001-020000\articles.urls -P 010001-020000 START ..\wget --warc-file=warc\020001-030000 -i 020001-030000\articles.urls -P 020001-030000 ... START ..\wget --warc-file=warc\350001-360000 -i 350001-360000\articles.urls -P 350001-360000 START ..\wget --warc-file=warc\360001-370000 -i 360001-370000\articles.urls -P 360001-370000 START ..\wget --warc-file=warc\370001-379862 -i 370001-379862\articles.urls -P 370001-379862


生成されたCMDファイルの起動を開始すると、 wget



コマンドで予想される38個のウィンドウが起動し、次のコンピューターブートが提供されます3.5GHz Xeon E-1240 v5, 32Gb, SSD, Windows Server 2012









同時にページをダウンロードしながらコンピューターを読み込む







合計時間は180



または3



です。 「松葉杖」の同時実行により、シングルスレッドのwget



実行のほぼ10-



ゲインと、 read_html {rvest}



元の使用に比べて30-



ゲインが得られました。 これは最初の小さな勝利であり、後で何度か適用しなければならなかった同様の「松葉杖」アプローチでした。







ハードディスクでの実行結果は次のように表示されました。 







 > indexFiles <- list.files(downloadedArticlesFolder, full.names = TRUE, recursive = TRUE, pattern = "index") > length(indexFiles) [1] 379703 > sum(file.size(indexFiles))/1024/1024 [1] 66713.61 > warcFiles <- list.files(downloadedArticlesFolder, full.names = TRUE, recursive = TRUE, pattern = "warc") > length(warcFiles) [1] 38 > sum(file.size(warcFiles))/1024/1024 [1] 18770.4


これは、合計サイズが66713.61MB



個のWebページと、合計サイズが66713.61MB



38



圧縮WARC



ファイルをダウンロードしたことを意味します。 簡単な計算により、 159



ページが「失われた」ことが159



。 Bob Rudisの例に従ってWARC



ファイルを解析することでそれらの運命を知ることができるかもしれませんが、私はそれらをエラーに書き留めて、直接379703



ファイルを379703



て、独自の方法で進むことにしました。







解析



ダウンロードしたページから何かを引き出す前に、何を正確に引き出すか、どのような情報に興味があるのか​​を判断する必要がありました。 ページの内容を長時間研究した後、次のコードを準備しました。 







 # Parse srecific file # Parse srecific file ReadFile <- function(filename) { pg <- read_html(filename, encoding = "UTF-8") # Extract Title, Type, Description metaTitle <- html_nodes(pg, xpath=".//meta[@property='og:title']") %>% html_attr("content") %>% SetNAIfZeroLength() metaType <- html_nodes(pg, xpath=".//meta[@property='og:type']") %>% html_attr("content") %>% SetNAIfZeroLength() metaDescription <- html_nodes(pg, xpath=".//meta[@property='og:description']") %>% html_attr("content") %>% SetNAIfZeroLength() # Extract script contect that contains rubric and subrubric data scriptContent <- html_nodes(pg, xpath=".//script[contains(text(),'chapters: [')]") %>% html_text() %>% strsplit("\n") %>% unlist() if (is.null(scriptContent[1])) { chapters <- NA } else if (is.na(scriptContent[1])) { chapters <- NA } else { chapters <- scriptContent[grep("chapters: ", scriptContent)] %>% unique() } articleBodyNode <- html_nodes(pg, xpath=".//div[@itemprop='articleBody']") # Extract articles body plaintext <- html_nodes(articleBodyNode, xpath=".//p") %>% html_text() %>% paste0(collapse="") if (plaintext == "") { plaintext <- NA } # Extract links from articles body plaintextLinks <- html_nodes(articleBodyNode, xpath=".//a") %>% html_attr("href") %>% unique() %>% paste0(collapse=" ") if (plaintextLinks == "") { plaintextLinks <- NA } # Extract links related to articles additionalLinks <- html_nodes(pg, xpath=".//section/div[@class='item']/div/..//a") %>% html_attr("href") %>% unique() %>% paste0(collapse=" ") if (additionalLinks == "") { additionalLinks <- NA } # Extract image Description and Credits imageNodes <- html_nodes(pg, xpath=".//div[@class='b-topic__title-image']") imageDescription <- html_nodes(imageNodes, xpath="div//div[@class='b-label__caption']") %>% html_text() %>% unique() %>% SetNAIfZeroLength() imageCredits <- html_nodes(imageNodes, xpath="div//div[@class='b-label__credits']") %>% html_text() %>% unique() %>% SetNAIfZeroLength() # Extract video Description and Credits if (is.na(imageDescription)&is.na(imageCredits)) { videoNodes <- html_nodes(pg, xpath=".//div[@class='b-video-box__info']") videoDescription <- html_nodes(videoNodes, xpath="div[@class='b-video-box__caption']") %>% html_text() %>% unique() %>% SetNAIfZeroLength() videoCredits <- html_nodes(videoNodes, xpath="div[@class='b-video-box__credits']") %>% html_text() %>% unique() %>% SetNAIfZeroLength() } else { videoDescription <- NA videoCredits <- NA } # Extract articles url url <- html_nodes(pg, xpath=".//head/link[@rel='canonical']") %>% html_attr("href") %>% SetNAIfZeroLength() # Extract authors authorSection <- html_nodes(pg, xpath=".//p[@class='b-topic__content__author']") authors <- html_nodes(authorSection, xpath="//span[@class='name']") %>% html_text() %>% SetNAIfZeroLength() if (length(authors) > 1) { authors <- paste0(authors, collapse = "|") } authorLinks <- html_nodes(authorSection, xpath="a") %>% html_attr("href") %>% SetNAIfZeroLength() if (length(authorLinks) > 1) { authorLinks <- paste0(authorLinks, collapse = "|") } # Extract publish date and time datetimeString <- html_nodes(pg, xpath=".//div[@class='b-topic__info']/time[@class='g-date']") %>% html_text() %>% unique() %>% SetNAIfZeroLength() datetime <- html_nodes(pg, xpath=".//div[@class='b-topic__info']/time[@class='g-date']") %>% html_attr("datetime") %>% unique() %>% SetNAIfZeroLength() if (is.na(datetimeString)) { datetimeString <- html_nodes(pg, xpath=".//div[@class='b-topic__date']") %>% html_text() %>% unique() %>% SetNAIfZeroLength() } data.frame(url = url, filename = filename, metaTitle= metaTitle, metaType= metaType, metaDescription= metaDescription, chapters = chapters, datetime = datetime, datetimeString = datetimeString, plaintext = plaintext, authors = authors, authorLinks = authorLinks, plaintextLinks = plaintextLinks, additionalLinks = additionalLinks, imageDescription = imageDescription, imageCredits = imageCredits, videoDescription = videoDescription, videoCredits = videoCredits, stringsAsFactors=FALSE) }


開始するには、見出し。 最初に、 title



から、 : : : Lenta.ru



ような : : : Lenta.ru



ものを取得しました : : : Lenta.ru



。見出しを直接見出しと小見出しのあるセクションに分割することを望みました。 ただし、その後、安全上の理由から、ページメタデータから見出しを純粋な形式で保護することにしました。







<time class="g-date" datetime="2017-07-10T12:35:00Z" itemprop="datePublished" pubdate=""> 15:35, 10 2017</time>



から日付と時刻を取得します。また、安全2017-07-10T12:35:00Z



、 2017-07-10T12:35:00Z



でなく15:35, 10 2017



テキストプレゼンテーションを取得することにしました。 このテキスト表示により、何らかの理由でtime[@class='g-date']



がページにない場合の記事の時間を取得できました。







記事の著者は非常にまれですが、念のため、この情報を引き出すことにしました。 また、記事自体のテキストとその下の「関連リンク」セクションに表示されたリンクは、私にとって興味深いものでした。 記事の冒頭で、念のため、写真やビデオに関する情報の正しい解析に少し時間を費やしました。







見出しと副見出しを取得するために（最初は見出しからchapters: ["","","lenta.ru:_:_:_______"], // Chapters



安全に再生してchapters: ["","","lenta.ru:_:_:_______"], // Chapters



行を保存することにしましたchapters: ["","","lenta.ru:_:_:_______"], // Chapters



「世界」と「社会」を引き出すことは、タイトルからよりも少し簡単になります。







私が特に興味を持ったのは、共有数、記事に対するコメント数、そしてもちろんコメント自体（語彙内容、一時的な活動）でした。これは、読者が記事にどのように反応したかに関する唯一の情報でした。 しかし、私が成功しなかったのは、まさに最も興味深いことでした。 ボールとカムメントのカウントは、ページのロード後に実行されるスクリプトによって設定されます。 そして、私のスマートなコードはすべて、この瞬間までページを収縮させ、対応するフィールドを空のままにしました。 コメントにはスクリプトも読み込まれます。さらに、しばらくすると記事ではコメントが無効になり、コメントを取得することはできません。 しかし、ウクライナ/プーチン/カンドリーズという言葉の存在の依存性とコメントの強烈な量を見たいので、私はまだこの問題に取り組んでいます。







実際、元同僚のヒントのおかげで、私はまだこの情報にアクセスできましたが、それについては以下で詳しく説明します。

それは基本的に私が有用だと思ったすべての情報です。







次のコードにより、最初のフォルダー（38個中）にあるファイルの解析を開始できました。 







 folderNumber <- 1 # Read and parse files in folder with provided number ReadFilesInFolder <- function(folderNumber) { timestamp() # Get name of folder that have to be parsed folders <- list.files(downloadedArticlesFolder, full.names = FALSE, recursive = FALSE, pattern = "-") folderName <- folders[folderNumber] currentFolder <- file.path(downloadedArticlesFolder, folderName) files <- list.files(currentFolder, full.names = TRUE, recursive = FALSE, pattern = "index") # Split files in folder in 1000 chunks and parse them using ReadFile numberOfFiles <- length(files) print(numberOfFiles) groupSize <- 1000 filesGroup <- seq(from = 1, to = numberOfFiles, by = groupSize) dfList <- list() for (i in 1:length(filesGroup)) { firstFileInGroup <- filesGroup[i] lastFileInGroup <- min(firstFileInGroup + groupSize - 1, numberOfFiles) print(paste0(firstFileInGroup, "-", lastFileInGroup)) dfList[[i]] <- map_df(files[firstFileInGroup:lastFileInGroup], ReadFile) } # combine rows in data frame and write down df <- bind_rows(dfList) write.csv(df, file.path(parsedArticlesFolder, paste0(folderName, ".csv")), fileEncoding = "UTF-8") }


00001-10000



という形式のフォルダーのアドレスとその内容を受け取った後、ファイル配列をそれぞれ1000



ブロックに分割し、 map_df



使用して、そのようなブロックごとにReadFile



関数map_df



起動しました。







測定の結果、 10000



件の記事を処理するのに約8



ました（ read_html



メソッドは95%



時間を要しました）。 すべての同じ外挿に300



または5



。







そして、ナイトが約束した2手目です。 真の並列Rセッションの開始（CMDの経験の利点はすでに存在していました）。 したがって、このスクリプトを使用して、必要なCMDファイルを取得しました。 







 ## STEP 3. Parse downloaded articles # Create CMD file for parallel articles parsing. # Parsing process takes about 1 hour. Expect about 1.7Gb in parsed files CreateCMDForParsing <- function() { timestamp() # Get list of folders that contain downloaded articles folders <- list.files(downloadedArticlesFolder, full.names = FALSE, recursive = FALSE, pattern = "-") # Create CMD contains commands to run parse.R script with specified folder number nn <- 1:length(folders) cmdCodeAll <- paste0("start C:/R/R-3.4.0/bin/Rscript.exe ", file.path(getwd(), "parse.R "), nn) cmdFile <- file.path(downloadedArticlesFolder, "parsing.cmd") writeLines(cmdCodeAll, cmdFile) print(paste0("Run ", cmdFile, " to start parsing.")) timestamp() }


タイプ： 







 start C:/R/R-3.4.0/bin/Rscript.exe C:/Users/ildar/lenta/parse.R 1 start C:/R/R-3.4.0/bin/Rscript.exe C:/Users/ildar/lenta/parse.R 2 start C:/R/R-3.4.0/bin/Rscript.exe C:/Users/ildar/lenta/parse.R 3 ... start C:/R/R-3.4.0/bin/Rscript.exe C:/Users/ildar/lenta/parse.R 36 start C:/R/R-3.4.0/bin/Rscript.exe C:/Users/ildar/lenta/parse.R 37 start C:/R/R-3.4.0/bin/Rscript.exe C:/Users/ildar/lenta/parse.R 38


次に38個のスクリプトを起動しました。 







 args <- commandArgs(TRUE) n <- as.integer(args[1]) # Set workling directory and locale for macOS and Windows if (Sys.info()['sysname'] == "Windows") { workingDirectory <- paste0(Sys.getenv("HOMEPATH"), "\\lenta") Sys.setlocale("LC_ALL", "Russian") } else { workingDirectory <- ("~/lenta") Sys.setlocale("LC_ALL", "ru_RU.UTF-8") } setwd(workingDirectory) source("get_lenta_articles_list.R") ReadFilesInFolder(n)


ページの同時解析中のコンピューターの読み込み







このような並列化により、 100%



サーバー100%



ロードし、 30



タスクを完了することができました。 さらに10-



勝利。







あとは、新しく作成された38個のファイルを組み合わせたスクリプトを実行するだけです。 







 ## STEP 4. Prepare combined articles data # Read all parsed csv and combine them in one. # Expect about 1.7Gb in combined file UnionData <- function() { timestamp() files <- list.files(parsedArticlesFolder, full.names = TRUE, recursive = FALSE) dfList <- c() for (i in 1:length(files)) { file <- files[i] print(file) dfList[[i]] <- read.csv(file, stringsAsFactors = FALSE, encoding = "UTF-8") } df <- bind_rows(dfList) write.csv(df, file.path(parsedArticlesFolder, "untidy_articles_data.csv"), fileEncoding = "UTF-8") timestamp() }


そして、最終的に、ディスク上に1.739MB



未1.739MB



縮小されていない日付があります。 







 > file.size(file.path(parsedArticlesFolder, "untidy_articles_data.csv"))/1024/1024 [1] 1739.047


中身は何ですか？ 







 > str(dfM, vec.len = 1) 'data.frame': 379746 obs. of 21 variables: $ X.1 : int 1 2 ... $ X : int 1 2 ... $ url : chr "https://lenta.ru/news/2009/12/31/kids/" ... $ filename : chr "C:/Users/ildar/lenta/downloaded_articles/000001-010000/index.html" ... $ metaTitle : chr "      " ... $ metaType : chr "article" ... $ metaDescription : chr "           .   "| __truncated__ ... $ rubric : logi NA ... $ chapters : chr " chapters: [\"\",\"_\",\"lenta.ru:_:_____"| __truncated__ ... $ datetime : chr "2009-12-31T21:24:33Z" ... $ datetimeString : chr " 00:24, 1  2010" ... $ title : chr "      : : Lenta.ru" ... $ plaintext : chr "           .   "| __truncated__ ... $ authors : chr NA ... $ authorLinks : chr NA ... $ plaintextLinks : chr "http://www.interfax.ru/" ... $ additionalLinks : chr "https://lenta.ru/news/2009/12/29/golovan/ https://lenta.ru/news/2009/09/01/children/" ... $ imageDescription: chr NA ... $ imageCredits : chr NA ... $ videoDescription: chr NA ... $ videoCredits : chr NA ...


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 https://graph.facebook.com/?id=https%3A%2F%2Flenta.ru%2Fnews%2F2017%2F08%2F10%2Fudostov%2F


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 { "share": { "comment_count": 0, "share_count": 243 }, "og_object": { "id": "1959067174107041", "description": ..., "title": ..., "type": "article", "updated_time": "2017-08-10T09:21:29+0000" }, "id": "https://lenta.ru/news/2017/08/10/udostov/" }


, , ( ). , . 4



, "".







, 4 CMD , : 







 ## STEP 5. Prepare wget CMD files for parallel downloading social # Create CMD file. CreateWgetCMDFilesForSocial <- function() { timestamp() articlesLinks <- readLines(file.path(tempDataFolder, "articles.urls")) dir.create(warcFolder, showWarnings = FALSE) dir.create(warcFolderForFB, showWarnings = FALSE) dir.create(warcFolderForVK, showWarnings = FALSE) dir.create(warcFolderForOK, showWarnings = FALSE) dir.create(warcFolderForCom, showWarnings = FALSE) # split up articles links array by 10K links numberOfLinks <- length(articlesLinks) digitNumber <- nchar(numberOfLinks) groupSize <- 10000 filesGroup <- seq(from = 1, to = numberOfLinks, by = groupSize) cmdCodeAll <- c() cmdCodeAllFB <- c() cmdCodeAllVK <- c() cmdCodeAllOK <- c() cmdCodeAllCom <- c() for (i in 1:length(filesGroup)) { # Prepare folder name as 00001-10000, 10001-20000 etc firstFileInGroup <- filesGroup[i] lastFileInGroup <- min(firstFileInGroup + groupSize - 1, numberOfLinks) leftPartFolderName <- formatC(firstFileInGroup, width = digitNumber, format = "d", flag = "0") rigthPartFolderName <- formatC(lastFileInGroup, width = digitNumber, format = "d", flag = "0") subFolderName <- paste0(leftPartFolderName, "-", rigthPartFolderName) subFolderPathFB <- file.path(downloadedArticlesFolderForFB, subFolderName) dir.create(subFolderPathFB) subFolderPathVK <- file.path(downloadedArticlesFolderForVK, subFolderName) dir.create(subFolderPathVK) subFolderPathOK <- file.path(downloadedArticlesFolderForOK, subFolderName) dir.create(subFolderPathOK) subFolderPathCom <- file.path(downloadedArticlesFolderForCom, subFolderName) dir.create(subFolderPathCom) # Encode and write down articles.urls for each 10K folders that contains # 10K articles urls. # For FB it has to be done in a bit different way because FB allows to pass # up to 50 links as a request parameter. articlesLinksFB <- articlesLinks[firstFileInGroup:lastFileInGroup] numberOfLinksFB <- length(articlesLinksFB) digitNumberFB <- nchar(numberOfLinksFB) groupSizeFB <- 50 filesGroupFB <- seq(from = 1, to = numberOfLinksFB, by = groupSizeFB) articlesLinksFBEncoded <- c() for (k in 1:length(filesGroupFB )) { firstFileInGroupFB <- filesGroupFB[k] lastFileInGroupFB <- min(firstFileInGroupFB + groupSizeFB - 1, numberOfLinksFB) articlesLinksFBGroup <- paste0(articlesLinksFB[firstFileInGroupFB:lastFileInGroupFB], collapse = ",") articlesLinksFBGroup <- URLencode(articlesLinksFBGroup , reserved = TRUE) articlesLinksFBGroup <- paste0("https://graph.facebook.com/?fields=engagement&access_token=PlaceYourTokenHere&ids=", articlesLinksFBGroup) articlesLinksFBEncoded <- c(articlesLinksFBEncoded, articlesLinksFBGroup) } articlesLinksVK <- paste0("https://vk.com/share.php?act=count&index=1&url=", sapply(articlesLinks[firstFileInGroup:lastFileInGroup], URLencode, reserved = TRUE), "&format=json") articlesLinksOK <- paste0("https://connect.ok.ru/dk?st.cmd=extLike&uid=okLenta&ref=", sapply(articlesLinks[firstFileInGroup:lastFileInGroup], URLencode, reserved = TRUE), "") articlesLinksCom <- paste0("https://c.rambler.ru/api/app/126/comments-count?xid=", sapply(articlesLinks[firstFileInGroup:lastFileInGroup], URLencode, reserved = TRUE), "") writeLines(articlesLinksFBEncoded, file.path(subFolderPathFB, "articles.urls")) writeLines(articlesLinksVK, file.path(subFolderPathVK, "articles.urls")) writeLines(articlesLinksOK, file.path(subFolderPathOK, "articles.urls")) writeLines(articlesLinksCom, file.path(subFolderPathCom, "articles.urls")) # Add command line in CMD file cmdCode <-paste0("START ..\\..\\wget --warc-file=warc\\", subFolderName," -i ", subFolderName, "\\", "articles.urls -P ", subFolderName, " --output-document=", subFolderName, "\\", "index") cmdCodeAll <- c(cmdCodeAll, cmdCode) } cmdFile <- file.path(downloadedArticlesFolderForFB, "start.cmd") print(paste0("Run ", cmdFile, " to start downloading.")) writeLines(cmdCodeAll, cmdFile) cmdFile <- file.path(downloadedArticlesFolderForVK, "start.cmd") writeLines(cmdCodeAll, cmdFile) print(paste0("Run ", cmdFile, " to start downloading.")) cmdFile <- file.path(downloadedArticlesFolderForOK, "start.cmd") writeLines(cmdCodeAll, cmdFile) print(paste0("Run ", cmdFile, " to start downloading.")) cmdFile <- file.path(downloadedArticlesFolderForCom, "start.cmd") writeLines(cmdCodeAll, cmdFile) print(paste0("Run ", cmdFile, " to start downloading.")) print("wget.exe should be placed in working directory.") timestamp() }


, 10, ( ), . , WARC , . , 100 . , , , . 50 , .







: 







 ## Parse downloaded articles social ReadSocial <- function() { timestamp() # Read and parse all warc files in FB folder dfList <- list() dfN <- 0 warcs <- list.files(file.path(downloadedArticlesFolderForFB, "warc"), full.names = TRUE, recursive = FALSE) for (i in 1:length(warcs)) { filename <- warcs[i] print(filename) res <- readLines(filename, warn = FALSE, encoding = "UTF-8") anchorPositions <- which(res == "WARC-Type: response") responsesJSON <- res[anchorPositions + 28] getID <- function(responses) { links <- sapply(responses, function(x){x$id}, USE.NAMES = FALSE) %>% unname() links} getQuantity <- function(responses) { links <- sapply(responses, function(x){x$engagement$share_count}, USE.NAMES = FALSE) %>% unname() links} for(k in 1:length(responsesJSON)) { if(responsesJSON[k]==""){ next } responses <- fromJSON(responsesJSON[k]) if(!is.null(responses$error)) { next } links <- sapply(responses, function(x){x$id}, USE.NAMES = FALSE) %>% unname() %>% unlist() quantities <- sapply(responses, function(x){x$engagement$share_count}, USE.NAMES = FALSE) %>% unname() %>% unlist() df <- data.frame(link = links, quantity = quantities, social = "FB", stringsAsFactors = FALSE) dfN <- dfN + 1 dfList[[dfN]] <- df } } dfFB <- bind_rows(dfList) # Read and parse all warc files in VK folder dfList <- list() dfN <- 0 warcs <- list.files(file.path(downloadedArticlesFolderForVK, "warc"), full.names = TRUE, recursive = FALSE) for (i in 1:length(warcs)) { filename <- warcs[i] print(filename) res <- readLines(filename, warn = FALSE, encoding = "UTF-8") anchorPositions <- which(res == "WARC-Type: response") links <- res[anchorPositions + 4] %>% str_replace_all("WARC-Target-URI: https://vk.com/share.php\\?act=count&index=1&url=|&format=json", "") %>% sapply(URLdecode) %>% unname() quantities <- res[anchorPositions + 24] %>% str_replace_all(" |.*\\,|\\);", "") %>% as.integer() df <- data.frame(link = links, quantity = quantities, social = "VK", stringsAsFactors = FALSE) dfN <- dfN + 1 dfList[[dfN]] <- df } dfVK <- bind_rows(dfList) # Read and parse all warc files in OK folder dfList <- list() dfN <- 0 warcs <- list.files(file.path(downloadedArticlesFolderForOK, "warc"), full.names = TRUE, recursive = FALSE) for (i in 1:length(warcs)) { filename <- warcs[i] print(filename) res <- readLines(filename, warn = FALSE, encoding = "UTF-8") anchorPositions <- which(res == "WARC-Type: response") links <- res[anchorPositions + 4] %>% str_replace_all("WARC-Target-URI: https://connect.ok.ru/dk\\?st.cmd=extLike&uid=okLenta&ref=", "") %>% sapply(URLdecode) %>% unname() quantities <- res[anchorPositions + 22] %>% str_replace_all(" |.*\\,|\\);|'", "") %>% as.integer() df <- data.frame(link = links, quantity = quantities, social = "OK", stringsAsFactors = FALSE) dfN <- dfN + 1 dfList[[dfN]] <- df } dfOK <- bind_rows(dfList) # Read and parse all warc files in Com folder dfList <- list() dfN <- 0 warcs <- list.files(file.path(downloadedArticlesFolderForCom, "warc"), full.names = TRUE, recursive = FALSE) x <- c() for (i in 1:length(warcs)) { filename <- warcs[i] print(filename) res <- readLines(filename, warn = FALSE, encoding = "UTF-8") anchorPositions <- which(str_sub(res, start = 1, end = 9) == '{"xids":{') x <- c(x, res[anchorPositions]) } for (i in 1:length(warcs)) { filename <- warcs[i] print(filename) res <- readLines(filename, warn = FALSE, encoding = "UTF-8") anchorPositions <- which(str_sub(res, start = 1, end = 9) == '{"xids":{') x <- c(x, res[anchorPositions]) responses <- res[anchorPositions] %>% str_replace_all('\\{\\"xids\\":\\{|\\}', "") if(responses==""){ next } links <- str_replace_all(responses, "(\":[^ ]+)|\"", "") quantities <- str_replace_all(responses, ".*:", "") %>% as.integer() df <- data.frame(link = links, quantity = quantities, social = "Com", stringsAsFactors = FALSE) dfN <- dfN + 1 dfList[[dfN]] <- df } dfCom <- bind_rows(dfList) dfCom <- dfCom[dfCom$link!="",] # Combine dfs and reshape them into "link", "FB", "VK", "OK", "Com" dfList <- list() dfList[[1]] <- dfFB dfList[[2]] <- dfVK dfList[[3]] <- dfOK dfList[[4]] <- dfCom df <- bind_rows(dfList) dfCasted <- dcast(df, link ~ social, value.var = "quantity") dfCasted <- dfCasted[order(dfCasted$link),] write.csv(dfCasted, file.path(parsedArticlesFolder, "social_articles.csv"), fileEncoding = "UTF-8") timestamp() }


. .







Cleaning



, 379746 obs. of 21 variables and size of 1.739MB



, . fread {data.table}



. : 







 > system.time(dfM <- read.csv(untidyDataFile, stringsAsFactors = FALSE, encoding = "UTF-8"))    133.17 1.50 134.67 > system.time(dfM <- fread(untidyDataFile, stringsAsFactors = FALSE, encoding = "UTF-8")) Read 379746 rows and 21 (of 21) columns from 1.698 GB file in 00:00:18    17.67 0.54 18.22


, - NA



. - — - ( Parsing). , , : 







 # Load required packages require(lubridate) require(dplyr) require(tidyr) require(data.table) require(tldextract) require(XML) require(stringr) require(tm) # Set workling directory and locale for macOS and Windows if (Sys.info()['sysname'] == "Windows") { workingDirectory <- paste0(Sys.getenv("HOMEPATH"), "\\lenta") Sys.setlocale("LC_ALL", "Russian") } else { workingDirectory <- ("~/lenta") Sys.setlocale("LC_ALL", "ru_RU.UTF-8") } setwd(workingDirectory) # Set common variables parsedArticlesFolder <- file.path(getwd(), "parsed_articles") tidyArticlesFolder <- file.path(getwd(), "tidy_articles") # Creare required folders if not exist dir.create(tidyArticlesFolder, showWarnings = FALSE) ## STEP 5. Clear and tidy data # Section 7 takes about 2-4 hours TityData <- function() { dfM <- fread(file.path(parsedArticlesFolder, "untidy_articles_data.csv"), stringsAsFactors = FALSE, encoding = "UTF-8") # SECTION 1 print(paste0("1 ",Sys.time())) # Remove duplicate rows, remove rows with url = NA, create urlKey column as a key dtD <- dfM %>% select(-V1,-X) %>% distinct(url, .keep_all = TRUE) %>% na.omit(cols="url") %>% mutate(urlKey = gsub(":|\\.|/", "", url)) # Function SplitChapters is used to process formatted chapter column and retrive rubric # and subrubric SplitChapters <- function(x) { splitOne <- strsplit(x, "lenta.ru:_")[[1]] splitLeft <- strsplit(splitOne[1], ",")[[1]] splitLeft <- unlist(strsplit(splitLeft, ":_")) splitRight <- strsplit(splitOne[2], ":_")[[1]] splitRight <- splitRight[splitRight %in% splitLeft] splitRight <- gsub("_", " ", splitRight) paste0(splitRight, collapse = "|") } # SECTION 2 print(paste0("2 ",Sys.time())) # Process chapter column to retrive rubric and subrubric # Column value such as: # chapters: ["_","","lenta.ru:__:_:______"], // Chapters  # should be represented as rubric value " " # and subrubric value "" dtD <- dtD %>% mutate(chapters = gsub('\"|\\[|\\]| |chapters:', "", chapters)) %>% mutate(chaptersFormatted = as.character(sapply(chapters, SplitChapters))) %>% separate(col = "chaptersFormatted", into = c("rubric", "subrubric") , sep = "\\|", extra = "drop", fill = "right", remove = FALSE) %>% filter(!rubric == "NA") %>% select(-chapters, -chaptersFormatted) # SECTION 3 print(paste0("3 ",Sys.time())) # Process imageCredits column and split into imageCreditsPerson # and imageCreditsCompany # Column value such as: ":   /  " should be represented # as imageCreditsPerson value " " and # imageCreditsCompany value " " pattern <- ': | |: |: |, |()||«|»|\\(|)|\"' dtD <- dtD %>% mutate(imageCredits = gsub(pattern, "", imageCredits)) %>% separate(col = "imageCredits", into = c("imageCreditsPerson", "imageCreditsCompany") , sep = "/", extra = "drop", fill = "left", remove = FALSE) %>% mutate(imageCreditsPerson = as.character(sapply(imageCreditsPerson, trimws))) %>% mutate(imageCreditsCompany = as.character(sapply(imageCreditsCompany, trimws))) %>% select(-imageCredits) # SECTION 4 print(paste0("4 ",Sys.time())) # Function UpdateDatetime is used to process missed values in datetime column # and fill them up with date and time retrived from string presentation # such as "13:47, 18  2017" or from url such # as https://lenta.ru/news/2017/07/18/frg/. Hours and Minutes set randomly # from 8 to 21 in last case months <- c("", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "") UpdateDatetime <- function (datetime, datetimeString, url) { datetimeNew <- datetime if (is.na(datetime)) { if (is.na(datetimeString)) { parsedURL <- strsplit(url, "/")[[1]] parsedURLLength <- length(parsedURL) d <- parsedURL[parsedURLLength-1] m <- parsedURL[parsedURLLength-2] y <- parsedURL[parsedURLLength-3] H <- round(runif(1, 8, 21)) M <- round(runif(1, 1, 59)) S <- 0 datetimeString <- paste0(paste0(c(y, m, d), collapse = "-"), " ", paste0(c(H, M, S), collapse = ":")) datetimeNew <- ymd_hms(datetimeString, tz = "Europe/Moscow", quiet = TRUE) } else { parsedDatetimeString <- unlist(strsplit(datetimeString, ",")) %>% trimws %>% strsplit(" ") %>% unlist() monthNumber <- which(grepl(parsedDatetimeString[3], months)) dateString <- paste0(c(parsedDatetimeString[4], monthNumber, parsedDatetimeString[2]), collapse = "-") datetimeString <- paste0(dateString, " ", parsedDatetimeString[1], ":00") datetimeNew <- ymd_hms(datetimeString, tz = "Europe/Moscow", quiet = TRUE) } } datetimeNew } # Process datetime and fill up missed values dtD <- dtD %>% mutate(datetime = ymd_hms(datetime, tz = "Europe/Moscow", quiet = TRUE)) %>% mutate(datetimeNew = mapply(UpdateDatetime, datetime, datetimeString, url)) %>% mutate(datetime = as.POSIXct(datetimeNew, tz = "Europe/Moscow",origin = "1970-01-01")) # SECTION 5 print(paste0("5 ",Sys.time())) # Remove rows with missed datetime values, rename metaTitle to title, # remove columns that we do not need anymore dtD <- dtD %>% as.data.table() %>% na.omit(cols="datetime") %>% select(-filename, -metaType, -datetimeString, -datetimeNew) %>% rename(title = metaTitle) %>% select(url, urlKey, datetime, rubric, subrubric, title, metaDescription, plaintext, authorLinks, additionalLinks, plaintextLinks, imageDescription, imageCreditsPerson, imageCreditsCompany, videoDescription, videoCredits) # SECTION 6 print(paste0("6 ",Sys.time())) # Clean additionalLinks and plaintextLinks symbolsToRemove <- "href=|-–-|«|»|…|,|•|“|”|\n|\"|,|[|]|<a|<br" symbolsHttp <- "http:\\\\\\\\|:http://|-http://|.http://" symbolsHttp2 <- "http://http://|https://https://" symbolsReplace <- "[-|-|#!]" dtD <- dtD %>% mutate(plaintextLinks = gsub(symbolsToRemove,"", plaintextLinks)) %>% mutate(plaintextLinks = gsub(symbolsHttp, "http://", plaintextLinks)) %>% mutate(plaintextLinks = gsub(symbolsReplace, "e", plaintextLinks)) %>% mutate(plaintextLinks = gsub(symbolsHttp2, "http://", plaintextLinks)) %>% mutate(additionalLinks = gsub(symbolsToRemove,"", additionalLinks)) %>% mutate(additionalLinks = gsub(symbolsHttp, "http://", additionalLinks)) %>% mutate(additionalLinks = gsub(symbolsReplace, "e", additionalLinks)) %>% mutate(additionalLinks = gsub(symbolsHttp2, "http://", additionalLinks)) # SECTION 7 print(paste0("7 ",Sys.time())) # Clean additionalLinks and plaintextLinks using UpdateAdditionalLinks # function. Links such as: # "http://www.dw.com/ru/../B2 https://www.welt.de/politik/.../de/" # should be represented as "dw.com welt.de" # Function UpdateAdditionalLinks is used to process and clean additionalLinks # and plaintextLinks UpdateAdditionalLinks <- function(additionalLinks, url) { if (is.na(additionalLinks)) { return(NA) } additionalLinksSplitted <- gsub("http://|https://|http:///|https:///"," ", additionalLinks) additionalLinksSplitted <- gsub("http:/|https:/|htt://","", additionalLinksSplitted) additionalLinksSplitted <- trimws(additionalLinksSplitted) additionalLinksSplitted <- unlist(strsplit(additionalLinksSplitted, " ")) additionalLinksSplitted <- additionalLinksSplitted[!additionalLinksSplitted==""] additionalLinksSplitted <- additionalLinksSplitted[!grepl("lenta.", additionalLinksSplitted)] additionalLinksSplitted <- unlist(strsplit(additionalLinksSplitted, "/[^/]*$")) additionalLinksSplitted <- paste0("http://", additionalLinksSplitted) if (!length(additionalLinksSplitted) == 0) { URLSplitted <- c() for(i in 1:length(additionalLinksSplitted)) { parsed <- tryCatch(parseURI(additionalLinksSplitted[i]), error = function(x) {return(NA)}) parsedURL <- parsed["server"] if (!is.na(parsedURL)) { URLSplitted <- c(URLSplitted, parsedURL) } } if (length(URLSplitted)==0){ NA } else { URLSplitted <- URLSplitted[!is.na(URLSplitted)] paste0(URLSplitted, collapse = " ") } } else { NA } } # Function UpdateAdditionalLinksDomain is used to process additionalLinks # and plaintextLinks and retrive source domain name UpdateAdditionalLinksDomain <- function(additionalLinks, url) { if (is.na(additionalLinks)|(additionalLinks=="NA")) { return(NA) } additionalLinksSplitted <- unlist(strsplit(additionalLinks, " ")) if (!length(additionalLinksSplitted) == 0) { parsedDomain <- tryCatch(tldextract(additionalLinksSplitted), error = function(x) {data_frame(domain = NA, tld = NA)}) parsedDomain <- parsedDomain[!is.na(parsedDomain$domain), ] if (nrow(parsedDomain)==0) { #print("--------") #print(additionalLinks) return(NA) } domain <- paste0(parsedDomain$domain, ".", parsedDomain$tld) domain <- unique(domain) domain <- paste0(domain, collapse = " ") return(domain) } else { return(NA) } } dtD <- dtD %>% mutate(plaintextLinks = mapply(UpdateAdditionalLinks, plaintextLinks, url)) %>% mutate(additionalLinks = mapply(UpdateAdditionalLinks, additionalLinks, url)) # Retrive domain from external links using updateAdditionalLinksDomain # function. Links such as: # "http://www.dw.com/ru/../B2 https://www.welt.de/politik/.../de/" # should be represented as "dw.com welt.de" numberOfLinks <- nrow(dtD) groupSize <- 10000 groupsN <- seq(from = 1, to = numberOfLinks, by = groupSize) for (i in 1:length(groupsN)) { n1 <- groupsN[i] n2 <- min(n1 + groupSize - 1, numberOfLinks) dtD$additionalLinks[n1:n2] <- mapply(UpdateAdditionalLinksDomain, dtD$additionalLinks[n1:n2], dtD$url[n1:n2]) dtD$plaintextLinks[n1:n2] <- mapply(UpdateAdditionalLinksDomain, dtD$plaintextLinks[n1:n2], dtD$url[n1:n2]) } # SECTION 8 print(paste0("8 ",Sys.time())) # Clean title, descriprion and plain text. Remove puntuation and stop words. # Prepare for the stem step stopWords <- readLines("stop_words.txt", warn = FALSE, encoding = "UTF-8") dtD <- dtD %>% as.tbl() %>% mutate(stemTitle = tolower(title), stemMetaDescription = tolower(metaDescription), stemPlaintext = tolower(plaintext)) dtD <- dtD %>% as.tbl() %>% mutate(stemTitle = enc2utf8(stemTitle), stemMetaDescription = enc2utf8(stemMetaDescription), stemPlaintext = enc2utf8(stemPlaintext)) dtD <- dtD %>% as.tbl() %>% mutate(stemTitle = removeWords(stemTitle, stopWords), stemMetaDescription = removeWords(stemMetaDescription, stopWords), stemPlaintext = removeWords(stemPlaintext, stopWords)) dtD <- dtD %>% as.tbl() %>% mutate(stemTitle = removePunctuation(stemTitle), stemMetaDescription = removePunctuation(stemMetaDescription), stemPlaintext = removePunctuation(stemPlaintext)) dtD <- dtD %>% as.tbl() %>% mutate(stemTitle = str_replace_all(stemTitle, "\\s+", " "), stemMetaDescription = str_replace_all(stemMetaDescription, "\\s+", " "), stemPlaintext = str_replace_all(stemPlaintext, "\\s+", " ")) dtD <- dtD %>% as.tbl() %>% mutate(stemTitle = str_trim(stemTitle, side = "both"), stemMetaDescription = str_trim(stemMetaDescription, side = "both"), stemPlaintext = str_trim(stemPlaintext, side = "both")) # SECTION 9 print(paste0("9 ",Sys.time())) write.csv(dtD, file.path(tidyArticlesFolder, "tidy_articles_data.csv"), fileEncoding = "UTF-8") # SECTION 10 Finish print(paste0("10 ",Sys.time())) # SECTION 11 Adding social dfM <- read.csv(file.path(tidyArticlesFolder, "tidy_articles_data.csv"), stringsAsFactors = FALSE, encoding = "UTF-8") dfS <- read.csv(file.path(parsedArticlesFolder, "social_articles.csv"), stringsAsFactors = FALSE, encoding = "UTF-8") dt <- as.tbl(dfM) dtS <- as.tbl(dfS) %>% rename(url = link) %>% select(url, FB, VK, OK, Com) dtG <- left_join(dt, dtS, by = "url") write.csv(dtG, file.path(tidyArticlesFolder, "tidy_articles_data.csv"), fileEncoding = "UTF-8") }


, time stamp



print(paste0("1 ",Sys.time()))



. 2.7GHz i5, 16Gb Ram, SSD, macOS 10.12, R version 3.4.0



: 







 [1] "1 2017-07-21 16:36:59" [1] "2 2017-07-21 16:37:13" [1] "3 2017-07-21 16:38:15" [1] "4 2017-07-21 16:39:11" [1] "5 2017-07-21 16:42:58" [1] "6 2017-07-21 16:42:58" [1] "7 2017-07-21 16:43:35" [1] "8 2017-07-21 18:41:25" [1] "9 2017-07-21 19:00:32" [1] "10 2017-07-21 19:01:04"


3.5GHz Xeon E-1240 v5, 32Gb, SSD, Windows Server 2012



: 







 [1] "1 2017-07-21 14:36:44" [1] "2 2017-07-21 14:37:08" [1] "3 2017-07-21 14:38:23" [1] "4 2017-07-21 14:41:24" [1] "5 2017-07-21 14:46:02" [1] "6 2017-07-21 14:46:02" [1] "7 2017-07-21 14:46:57" [1] "8 2017-07-21 18:58:04" [1] "9 2017-07-21 19:30:27" [1] "10 2017-07-21 19:35:18"


( ), UpdateAdditionalLinksDomain



( ) . tldextract {tldextract}



. - — .







— 2 ? 7 4 2 .

, . 結果： 







 > str(dfM, vec.len = 1) 'data.frame': 379746 obs. of 21 variables: $ X.1 : int 1 2 ... $ X : int 1 2 ... $ url : chr "https://lenta.ru/news/2009/12/31/kids/" ... $ filename : chr "C:/Users/ildar/lenta/downloaded_articles/000001-010000/index.html" ... > str(dfM, vec.len = 1) Classes 'data.table' and 'data.frame': 376913 obs. of 19 variables: $ url : chr "https://lenta.ru/news/2009/12/31/kids/" ... $ urlKey : chr "httpslentarunews20091231kids" ... $ datetime : chr "2010-01-01 00:24:33" ... $ rubric : chr "" ... $ subrubric : chr NA ... $ title : chr "      " ... $ metaDescription : chr "           .   "| __truncated__ ... $ plaintext : chr "           .   "| __truncated__ ... $ authorLinks : chr NA ... $ additionalLinks : chr NA ... $ plaintextLinks : chr "interfax.ru" ... $ imageDescription : chr NA ... $ imageCreditsPerson : chr NA ... $ imageCreditsCompany: chr NA ... $ videoDescription : chr NA ... $ videoCredits : chr NA ... $ stemTitle : chr "      " ... $ stemMetaDescription: chr "             "| __truncated__ ... $ stemPlaintext : chr "             "| __truncated__ ...


.

, : 







 > file.size(file.path(tidyArticlesFolder, "tidy_articles_data.csv"))/1024/1024 [1] 2741.01


REPRODUCIBLE RESEARCH



( STEMMING) , - . - ( STEMMING) . 1 1999



.







700 .

2



700



: 







 > head(articlesLinks) [1] "https://lenta.ru/news/1999/08/31/stancia_mir/" [2] "https://lenta.ru/news/1999/08/31/vzriv/" [3] "https://lenta.ru/news/1999/08/31/credit_japs/" [4] "https://lenta.ru/news/1999/08/31/fsb/" [5] "https://lenta.ru/news/1999/09/01/dagestan/" [6] "https://lenta.ru/news/1999/09/01/kirgiz1/" > length(articlesLinks) [1] 702246


700000 ( 18 ) 70 4.5



. 結果： 







 > indexFiles <- list.files(downloadedArticlesFolder, full.names = TRUE, recursive = TRUE, pattern = "index") > length(indexFiles) [1] 702246 > sum(file.size(indexFiles))/1024/1024 [1] 123682.1


123GB



- 70 60



( ). 2.831MB



: 







 > file.size(file.path(parsedArticlesFolder, "untidy_articles_data.csv"))/1024/1024 [1] 3001.875


8 ( , 7). 3.5GHz Xeon E-1240 v5, 32Gb, SSD, Windows Server 2012



: 







 [1] "1 2017-07-27 08:21:46" [1] "2 2017-07-27 08:22:44" [1] "3 2017-07-27 08:25:21" [1] "4 2017-07-27 08:30:56" [1] "5 2017-07-27 08:38:29" [1] "6 2017-07-27 08:38:29" [1] "7 2017-07-27 08:40:01" [1] "8 2017-07-27 15:55:18" [1] "9 2017-07-27 16:44:49" [1] "10 2017-07-27 16:53:02"


4.5GB



, : 







 > file.size(file.path(tidyArticlesFolder, "tidy_articles_data.csv"))/1024/1024 [1] 4534.328


STEMMING



. , , ///



( )



( ). MyStem . : 







 # Load required packages require(data.table) require(dplyr) require(tidyr) require(stringr) require(gdata) # Set workling directory and locale for macOS and Windows if (Sys.info()['sysname'] == "Windows") { workingDirectory <- paste0(Sys.getenv("HOMEPATH"), "\\lenta") Sys.setlocale("LC_ALL", "Russian") } else { workingDirectory <- ("~/lenta") Sys.setlocale("LC_ALL", "ru_RU.UTF-8") } setwd(workingDirectory) # Load library that helps to chunk vectors source("chunk.R") # Set common variables tidyArticlesFolder <- file.path(getwd(), "tidy_articles") stemedArticlesFolder <- file.path(getwd(), "stemed_articles") # Create required folders if not exist dir.create(stemedArticlesFolder, showWarnings = FALSE) ## STEP 6. Stem title, description and plain text # Write columns on disk, run mystem, read stemed data and add to data.table StemArticlesData <- function() { # Read tidy data and keep only column that have to be stemed. # Add === separate rows in stem output. # dt that takes about 5GB RAM for 700000 obs. of 25 variables # and 2.2GB for 700000 obs. of 5 variables as tbl timestamp(prefix = "## START reading file ") tidyDataFile <- file.path(tidyArticlesFolder, "tidy_articles_data.csv") dt <- fread(tidyDataFile, stringsAsFactors = FALSE, encoding = "UTF-8") %>% as.tbl() dt <- dt %>% mutate(sep = "===") %>% select(sep, X, stemTitle, stemMetaDescription, stemPlaintext) # Check memory usage print(ll(unit = "MB")) # Prepare the list that helps us to stem 3 column sectionList <- list() sectionList[[1]] <- list(columnToStem = "stemTitle", stemedColumn = "stemedTitle", sourceFile = file.path(stemedArticlesFolder, "stem_titles.txt"), stemedFile = file.path(stemedArticlesFolder, "stemed_titles.txt")) sectionList[[2]] <- list(columnToStem = "stemMetaDescription", stemedColumn = "stemedMetaDescription", sourceFile = file.path(stemedArticlesFolder, "stem_metadescriptions.txt"), stemedFile = file.path(stemedArticlesFolder, "stemed_metadescriptions.txt")) sectionList[[3]] <- list(columnToStem = "stemPlaintext", stemedColumn = "stemedPlaintext", sourceFile = file.path(stemedArticlesFolder, "stem_plaintext.txt"), stemedFile = file.path(stemedArticlesFolder, "stemed_plaintext.txt")) timestamp(prefix = "## steming file ") # Write the table with sep, X, columnToStem columns and run mystem. # It takes about 30 min to process Title, MetaDescription and Plaintext # in 700K rows table. # https://tech.yandex.ru/mystem/ for (i in 1:length(sectionList)) { write.table(dt[, c("sep","X", sectionList[[i]]$columnToStem)], sectionList[[i]]$sourceFile, fileEncoding = "UTF-8", sep = ",", quote = FALSE, row.names = FALSE, col.names = FALSE) system(paste0("mystem -nlc ", sectionList[[i]]$sourceFile, " ", sectionList[[i]]$stemedFile), intern = FALSE) } # Remove dt from memory and call garbage collection rm(dt) gc() # Check memory usage print(ll(unit = "MB")) timestamp(prefix = "## process file ") # Process stemed files. it takes about 60 min to process 3 stemed files for (i in 1:length(sectionList)) { stemedText <- readLines(sectionList[[i]]$stemedFile, warn = FALSE, encoding = "UTF-8") # Split stemed text in chunks chunkList <- chunk(stemedText, chunk.size = 10000000) # Clean chunks one by one and remove characters that were added by mystem resLines <- c() for (j in 1:length(chunkList)) { resTemp <- chunkList[[j]] %>% str_replace_all("===,", "===") %>% strsplit(split = "\\\\n|,") %>% unlist() %>% str_replace_all("(\\|[^ ]+)|(\\\\[^ ]+)|\\?|,|_", "") resLines <- c(resLines, resTemp[resTemp!=""]) } # Split processed text in rows using === added at the beginnig chunkedRes <- chunk(resLines, chunk.delimiter = "===", fixed.delimiter = FALSE, keep.delimiter = TRUE) # Process each row and extract key (row number) and stemed content stemedList <- lapply(chunkedRes, function(x) { data.frame(key = as.integer(str_replace_all(x[1], "===", "")), content = paste0(x[2:length(x)], collapse = " "), stringsAsFactors = FALSE)}) # Combine all rows in data frame with key and content colums sectionList[[i]]$dt <- bind_rows(stemedList) colnames(sectionList[[i]]$dt) <- c("key", sectionList[[i]]$stemedColumn) } # Remove variables used in loop and call garbage collection rm(stemedText, chunkList, resLines, chunkedRes, stemedList) gc() # Check memory usage print(ll(unit = "MB")) # read tidy data again timestamp(prefix = "## reading file (again)") dt <- fread(tidyDataFile, stringsAsFactors = FALSE, encoding = "UTF-8") %>% as.tbl() # add key column as a key and add tables with stemed data to tidy data timestamp(prefix = paste0("## combining tables ")) dt <- dt %>% mutate(key = X) dt <- left_join(dt, sectionList[[1]]$dt, by = "key") dt <- left_join(dt, sectionList[[2]]$dt, by = "key") dt <- left_join(dt, sectionList[[3]]$dt, by = "key") sectionList[[1]]$dt <- "" sectionList[[2]]$dt <- "" sectionList[[3]]$dt <- "" dt <- dt %>% select(-V1, -X, -urlKey, -metaDescription, -plaintext, -stemTitle, -stemMetaDescription, -stemPlaintext, - key) write.csv(dt, file.path(stemedArticlesFolder, "stemed_articles_data.csv"), fileEncoding = "UTF-8") file.remove(sectionList[[1]]$sourceFile) file.remove(sectionList[[2]]$sourceFile) file.remove(sectionList[[3]]$sourceFile) file.remove(sectionList[[1]]$stemedFile) file.remove(sectionList[[2]]$stemedFile) file.remove(sectionList[[3]]$stemedFile) # Remove dt, sectionList and call garbage collection rm(dt) gc() # Check memory usage print(ll(unit = "MB")) timestamp(prefix = "## END ") }


, : 







 > file.size(file.path(stemedArticlesFolder, "stemed_articles_data.csv"))/1024/1024 [1] 2273.52 > str(x, vec.len = 1) Classes 'data.table' and 'data.frame': 697601 obs. of 21 variables: $ V1 : chr "1" ... $ url : chr "https://lenta.ru/news/1999/08/31/stancia_mir/" ... $ datetime : chr "1999-09-01 01:58:40" ... $ rubric : chr "" ... $ subrubric : chr NA ... $ title : chr "    \"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"\"" ... $ authorLinks : chr NA ... $ additionalLinks : chr NA ... $ plaintextLinks : chr NA ... $ imageDescription : chr NA ... $ imageCreditsPerson : chr NA ... $ imageCreditsCompany : chr NA ... $ videoDescription : chr NA ... $ videoCredits : chr NA ... $ FB : int 0 0 ... $ VK : int NA 0 ... $ OK : int 0 0 ... $ Com : int NA NA ... $ stemedTitle : chr "   " ... $ stemedMetaDescription: chr "            "| __truncated__ ... $ stemedPlaintext : chr "            "| __truncated__ ... - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>


. . , "", . .







PS

:







  1. " " ? macOS, Linux, Windows?
  2. timestamp' print(" N")?
  3. 2.7GHz i5, 16Gb Ram, SSD, macOS 10.12, R version 3.4.0



    3.5GHz Xeon E-1240 v5, 32Gb, SSD, Windows Server 2012



    ?
  4. ?
  5. "code smells"?


PPS - , , , , , . … .







. Lenta-anal.ru ( 2)



Data Engineering



- ( ) , . , Linux Foundation Certified System Administrator (LFCS) Sander van Vugt (, ). 15 ( , Kernel ). , , . , - " -, , , .".







. 2 2 , RStudio Server . , , . , ( ).







4 : 







 DefCollections <- function() { collections <- c("c01_daytobeprocessed", "c02_linkstobeprocessed", "c03_pagestobeprocessed", "c04_articlestobeprocessed") return(collections) }


4 : 







 DefScripts <- function() { scripts <- c("01_days_process.R", "02_links_process.R", "03_pages_process.R", "04_articles_process.R") return(scripts) }


:







  1. c01_daytobeprocessed



    , , 2010-01-10 - 2010-01-10



    .
  2. 01_days_process.R



    , c01_daytobeprocessed



    , , c02_linkstobeprocessed



    .
  3. 02_links_process.R



    , c02_linkstobeprocessed



    , , , , c03_pagestobeprocessed



    .
  4. 03_pages_process.R



    , c03_pagestobeprocessed



    , , , ( ) c04_articlestobeprocessed



    .


, ( ) , . , cron , . … . ( c("1999-09-01", as.Date(Sys.time())



) .







, :







  1. 5 cron, . , 80%, c01_daytobeprocessed



    , 10 01_days_process.R



    .
  2. , 5 , 80%, 100 .


ジョブ処理時のサーバーとデータベースのステータス







, c("1999-09-01", as.Date(Sys.time())



. , 2 2 , 16, 8. , 700 , .







— , .







. , CSV, , , .







LENTA-ANAL.RU .







( 01-09-1999 — 04-12-2017) lenta-ru-data-set_19990901_20171204.zip .







*: 







 [ { "_id": { "$oid": "5a0b067b537f258f034ffc51" }, "link": "https://lenta.ru/news/2017/11/14/cazino/", "linkDate": "20171114", "status": 0, "updated_at": "20171204154248 ICT", "process": "", "page": [ { "urlKey": "httpslentarunews20171114cazino", "url": "https://lenta.ru/news/2017/11/14/cazino/", "metaTitle": "      ", "metaType": "article", "metaDescription": "17 ,    —      ,         .   260 « »,       .      .", "datetime": "2017-11-14 17:40:00", "datetimeString": " 17:40, 14  2017", "plaintext": "         (),         .    , 14 ,  «.»        ()  .   ,       2015   , 51-    33-  .          15 ,         .  , ,   ,             66  .     ,   ,          ,   260   ,    ,    ,  ,     .     12 ,      ,        .        «.»,         ,       .  ,       200    .      «     ,   ,        » (171.2  )  «  » (210  ).   «.»    ,                .        .      31       ,     .     .  1  2009                 .", "imageCreditsPerson": " ", "imageCreditsCompany": " ", "dateToUse": "20171114", "rubric": " ", "subrubric": "  ", "stemedTitle": "     ", "stemedMetaDescription": "17                   260              ", "stemedPlaintext": "                 14                   2015    51   33        15                     66                260                   12                                   200                      1712      210                             31            1  2009              " } ], "social": [ { "FB": 1, "VK": 0, "OK": 1, "Com": 1 } ], "comments": [ { "id": 30154446, "hasLink": false, "hasGreyWord": false, "text": "     .     ,      ,    . ,            .  , ,    ,        .       ,     ;    , —        .  ,     ,    ,   , ,  ,              ...\n\n  —     ", "moderation": "approved", "createdAt": "2017-11-14 23:10:31", "sessionSourceIcon": "livejournal", "userId": 2577791, "userpic": "https://avatars-c.rambler.ru/ca/v3/c/av/6d3dcf4b71dfde1edcfe149198747a48099f867369dfdb4ad8e2be69e41e2276b288a819cb98d3f3dafd72e1a2d46bf6529d74e4d245e4ada673fc057a48bfd5ba3c2f1d1f39fc57c9ec3d3f3a0ea8d1", "displayName": "vladtmb", "level": 0, "childrenCount": 0, "hasChild": false, "stemedText": "                                                                           " } ] } ]


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