AI 自动获客系统中多渠道数据收集的功能实现，涵盖了从网页、社交媒体（模拟）和文件三种渠道收集数据。ai获客系统、ai获客系统开发
代码说明
从网页收集数据：
collect_web_data 函数使用 requests 库向指定 URL 发送 HTTP 请求获取网页内容，然后使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 内容，提取所有段落文本作为数据。
从社交媒体收集数据：
collect_social_media_data 函数模拟了从社交媒体 API 获取数据的过程，返回一个包含模拟用户帖子信息的列表。在实际应用中，需要根据具体社交媒体平台的 API 文档进行开发，通常涉及到认证、请求参数设置等步骤。
从文件收集数据：
collect_file_data 函数可以处理 JSON 和 CSV 文件。对于 JSON 文件，使用 json.load 解析；对于 CSV 文件，使用 csv.reader 逐行读取。
整合多渠道数据：
integrate_multi_channel_data 函数调用上述三个数据收集函数，将不同渠道的数据整合到一个字典中，以渠道名称作为键，对应的数据列表作为值。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import csv
# 从网页收集数据
def collect_web_data(url):
try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
data = []
# 这里简单假设收集所有的段落文本
for p in soup.find_all('p'):
data.append(p.get_text())
return data
except requests.RequestException as e:
print(f"请求网页数据出错: {e}")
except Exception as e:
print(f"处理网页数据时发生未知错误: {e}")
return []
# 从社交媒体收集数据（模拟）
def collect_social_media_data():
# 模拟社交媒体 API 返回的数据
mock_api_response = [
{"user": "user1", "post": "这个产品看起来很不错！", "platform": "微博"},
{"user": "user2", "post": "我很喜欢这个服务", "platform": "微信"},
{"user": "user3", "post": "有没有人用过这个软件？", "platform": "抖音"}
]
return mock_api_response
# 从文件收集数据
def collect_file_data(file_path):
data = []
try:
if file_path.endswith('.json'):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
elif file_path.endswith('.csv'):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
data.append(row)
except FileNotFoundError:
print(f"文件 {file_path} 未找到。")
except json.JSONDecodeError:
print(f"解析 JSON 文件 {file_path} 出错。")
except Exception as e:
print(f"处理文件数据时发生未知错误: {e}")
return data
# 整合多渠道数据
def integrate_multi_channel_data():
web_url = 'https://example.com' # 替换为实际网页 URL
web_data = collect_web_data(web_url)
social_media_data = collect_social_media_data()
file_path = 'data.csv' # 替换为实际文件路径
file_data = collect_file_data(file_path)
all_data = {
"web": web_data,
"social_media": social_media_data,
"file": file_data
}
return all_data
if __name__ == "__main__":
combined_data = integrate_multi_channel_data()
print("多渠道收集的数据：")
for channel, data in combined_data.items():
print(f"{channel} 渠道数据:")
for item in data:
print(item)
