【项目实训】【项目博客#03】项目代码数据采集系统的构建与优化（3.31-4.6）

【项目实训】【项目博客#03】项目代码数据采集系统的构建与优化（3.31-4.6）

项目博客概述

在HarmonySmartCoding项目中，数据获取是支撑整个项目落地的核心基础。本文将聚焦Python爬虫技术的学习与实践——通过定向爬取ArkTS代码仓库等数据源，构建高质量的结构化数据集，为后续大语言模型指令微调提供代码数据支撑。

一、技术架构设计

为了高效获取多平台代码数据，我们设计了跨平台异构数据采集框架，核心包含三大模块：

1. 动态解析层：

   • 采用Selenium+BeautifulSoup组合技术栈
   • 实现多平台页面渲染与元素定位
   • 支持JavaScript动态加载内容的处理

2. 数据持久层：

   • 使用Git命令行工具批量克隆仓库
   • 采用JSON格式进行标准化元数据存储
   • 建立统一的文件组织结构

3. 容错控制层：

   • 实现断点续传机制
   • 支持异常处理与重试策略
   • 记录爬取日志与状态信息

这种分层架构设计使我们能够灵活应对不同平台的数据获取需求，同时保证了爬取过程的稳定性和可靠性。

二、多平台数据爬取实现

1. 核心流程

我们的数据爬取遵循以下核心流程：

平台搜索页 → 动态渲染 → HTML解析 → 元数据提取 → 本地存储

这一流程确保了从搜索结果到本地数据的完整转换，为后续处理提供了基础。

2. 关键技术实现

（1）动态渲染与反爬策略

在爬取过程中，我们针对不同平台实现了差异化的动态渲染与反爬策略：

• 多模式驱动配置

  def init_driver(platform):
      options = webdriver.ChromeOptions()
      if platform == "gitee":
          options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")  # 规避自动化检测
      return webdriver.Chrome(options=options)
  

• 差异化反爬应对

  • GitHub：随机UA轮换 + 请求频率控制（3-10秒/页）
  • Gitee：Cookie会话保持 + 人工验证码干预

这些策略有效规避了平台的反爬机制，提高了爬取的成功率。

（2）跨平台元素定位

为了适应不同平台的页面结构，我们实现了统一的解析接口，但针对不同平台采用不同的元素定位策略：

• 统一解析接口

  def extract_metadata(html, platform):
      soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
      if platform == "github":
          return soup.select("div.gZKkEq h3.cvnppv")  # GitHub元素路径
      else:
          return soup.find_all("a", class_="project-title")  # Gitee元素路径
  

• 页面结构适配

  • GitHub使用CSS类名定位
  • Gitee采用XPath动态匹配

这种适配策略使我们能够在不同平台上使用统一的处理流程，提高了代码的复用性。

（3）分页与增量爬取

为了全面获取数据并支持长时间运行，我们实现了分页与增量爬取机制：

• 分页策略

  # GitHub分页
  url = f"{BASE_URL}&p={page_num}"
  # Gitee分页
  driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
  

• 断点续传机制

  cloned_repos = load_checkpoint("cloned_repos.log")  # 加载进度记录
  if repo_name not in cloned_repos:
      git_clone(repo_url)  # 执行克隆
      update_checkpoint(repo_name)  # 更新记录
  

这些机制确保了爬取过程可以分批次进行，并且在中断后能够从上次的位置继续，大大提高了爬取的可靠性。

三、数据预处理与质量控制

1. 数据清洗流程

原始爬取的代码仓库包含大量非ArkTS代码文件和无关资源，我们设计了以下数据清洗流程：

1. 文件类型筛选：

   • 保留.ets、.ts、.js等相关文件
   • 过滤掉图片、音频等二进制资源文件

2. 代码质量评估：

   • 检测代码行数（过滤过短文件）
   • 分析代码结构完整性
   • 评估注释比例

3. 重复代码去除：

   • 基于文件哈希值检测完全重复
   • 使用相似度算法检测部分重复

2. 元数据提取与标准化

为了便于后续处理，我们对每个代码文件提取了丰富的元数据信息：

1. 基础信息：

   • 文件路径、大小、创建时间
   • 代码行数、注释行数
   • 语言类型识别

2. 结构化信息：

   • 类、函数、方法定义列表
   • 导入依赖分析
   • API调用识别

3. 标准化存储：

   • 统一JSON格式
   • 建立索引结构
   • 支持快速检索

四、成果与挑战

1. 数据采集成果

截至目前，我们的系统已成功爬取了大量ArkTS相关代码：

• GitHub平台：347个项目，文件数56,661个
• Gitee平台：372个项目，文件数49,897个
• 累计原始数据量：20GB
• 经过数据预处理，获得有效数据：
  • GitHub：186MB
  • Gitee：341MB

这些数据为我们后续的知识库构建奠定了坚实基础。

2. 技术挑战与解决方案

在数据采集过程中，我们遇到了以下主要挑战：

1. 平台反爬机制：

   • 挑战：IP限制、验证码、行为检测
   • 解决：代理IP轮换、模拟人类行为、分时段爬取

2. 数据质量不均：

   • 挑战：代码质量参差不齐、格式不统一
   • 解决：建立质量评分机制，筛选高质量样本

3. 存储与处理效率：

   • 挑战：大量数据的存储与处理效率问题
   • 解决：增量处理、分布式存储、索引优化

五、后续工作计划

基于当前的数据采集成果，我们计划开展以下后续工作：

1. 数据增强与标注：

   • 为代码添加功能描述标注
   • 构建代码-注释对齐数据集
   • 生成问答对训练数据

2. 持续更新机制：

   • 建立定期增量爬取机制
   • 实现数据版本控制
   • 优化数据质量评估指标

六、总结

通过本次数据采集系统的构建，我们成功获取了大量高质量的ArkTS代码数据，为项目的后续发展奠定了坚实的数据基础。我们不仅实现了技术上的突破，也积累了宝贵的工程经验。

在未来的工作中，我们将继续优化数据采集系统，提高数据质量，并基于这些数据开展更深入的研究与应用开发，为HarmonySmartCoding项目的成功实施提供有力支持。