爬取电玩巴士部分文章作为后台数据，根据页面内相关文章计算PR值。爬取与计算均较为简单，不考虑复杂度，因此大量数据下运行时间较长有待改进。
具体是学习Mooc网bobby老师的课程，个人总结和教程之后写。(多么鲜艳的Flag)
- Python3
- virtualenv、virtualenvwrapper（不必要,但建议使用， 安装教程 ）
- 爬虫框架scrapy：
pip install scrapy - 搜索引擎支撑elasticsearch：
- jdk8+
- elasticsearch-rtf ：大神开发的适用于中文的版本
- elasticsearch-head ：可视化数据
- kibana ：运行不必要，学习ES建议安装
- python编写接口包elasticsearch_dsl_py：
pip install elasticsearch-dsl
- pagerank矩阵计算numpy：
pip install numpy - redis：
pip install redis- windows下需安装redis-windows
- 用于记录爬取总数传给搜索引擎（不重要、可直接注释相关代码）
- 项目地址
- 运行 esType.py 在ES中创建数据映射
因为在虚拟机写的python物理机运行ES所以改了各种连接配置
解决：替换所有的192.168.1.106为localhost
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运行 main.py 开始爬虫（默认设置爬取500页、需半小时左右、可在tgbus.py内修改）
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运行 pagerank.py 开始计算pr值
- 存在重复扫描问题、待解决……
- 程序运行较慢，主要是在写入和查询es的地方，还有在筛选相关内容的算法上。
P.S.如果网站有浏览量、点赞数、收藏数之类的数据可以作为添加网页权重值的依据改进为其他算法（比如HITS、TrustRank）
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