<jupyter_start><jupyter_text>Extracción de Comentarios de FacebookSe descargaron todos los comentarios de un post de Facebook en formato html para realizar el parsing.Primero, instalamos las librerías necesarias<jupyter_code>install.packages("rvest")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Activamos las librerías<jupyter_code>library(rvest)
library(stringr)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Leer la página web con read_html()<jupyter_code>url <-"../data/bcp.html" 
lista <- url %>% read_html() %>% html_nodes("._7791")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Extraer el nombre del Usuario<jupyter_code>usur <- lista %>% html_nodes("._6qw4") %>% html_text()
head(usur)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Extraer el bloque Usuario+Comentario+Likes<jupyter_code>usurcomm <- lista %>% html_nodes("._680y") %>% html_text()
head(usurcomm)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Extraer las fechas<jupyter_code>fecha <- lista %>% html_nodes(".livetimestamp") %>% html_attr("data-tooltip-content")
head(fecha)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Extraer los enlaces de cada Usuario<jupyter_code>link <- lista %>% html_nodes("._6qw4") %>% html_attr("href")
head(link)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Extraer la cantidad de likes de cada comentario<jupyter_code>tmpx1 <- sapply(usur,nchar)
comm <- substr(usurcomm,tmpx1+2,tmpx1+2650)
likes <- str_extract(substr(comm, nchar(comm)-1, nchar(comm)), "\\-*\\d+\\.*\\d*")
head(likes)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Extraer sólo el Comentario<jupyter_code>tmpx1 <- sapply(likes,nchar)
tmpx1[is.na(tmpx1)] <- 0
comm <- substr(comm,1,nchar(comm)-tmpx1)
comm <- gsub("[\n\r\t\"]", " ", comm)
head(comm)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Combinando los datos para exportar<jupyter_code>datas <- data.frame(fecha,link,usur,likes,comm)
head(datas)
write.csv(datas, "../data/BCP.csv", row.names = F)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.15844155844155844, 'fraction_numerical': 0.013506493506493506, 'mean_word_length': 9.35483870967742, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 55, '<?xml version=': 0, '>': 51, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 2, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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