有备无患：订阅所有豆瓣用户的广播

以前写过输出单个用户的友邻广播 feeds 的脚本，后来豆瓣把原来的“友邻”一分为二成双向的“朋友”和单向的“关注”，那个脚本就过时了。所以我重写了 pydmb.py，并让它能够输出多层友邻关系的豆瓣广播 feeds 的 OPML 文件。根据六度分割理论，平均只需要六层关系就可以联系到任何两个互不相识的人。那么，从任何一个豆瓣用户出发输出六层友邻关系的广播，是不是最终也可以得到几乎所有豆瓣用户的广播呢？我没有试过，因为即使只输出了两层友邻关系的广播，我已经得到 8825个 feeds，如果输出六层的话会吓到人的。

使用方法

1，下载 pydmb.py

2，解压缩到当前目录。

3，运行脚本。这里举一个例子，比如你想获得 keso 和阿北的三层朋友（不包括他们关注的人）的广播 feeds，可以输入命令：

$ ./pydmb.py keso ahbei --friend --depth 3

4，需要帮助可以运行命令：

$ ./pydmb.py --help
Usage: python pydmb.py [-fc] [-d DEPTH] user1 user2 ...

Options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -f, --friend          output douban miniblog rss of your friends
  -c, --contact         output douban miniblog rss of your contact
  -d DEPTH, --depth=DEPTH
                        the depth of relationship to output

2008-04-18 UPDATE:

NullPointer 留言说想看看六度连接的试验结果，我也很感兴趣，所以昨天先试了试二度和三度的连接。结果从阿北出发的二度空间能连接到10214个人，三度空间能连接到117113个。

>>> from pydmb import *
>>> graph = UserGraph('ahbei')
>>> graph.search(2, 'fc')
>>> len(graph.dict.keys())
10214
... ...
>>> graph.search(3, 'fc')
>>> len(graph.dict.keys())
117113

结果还算理想，可是用的时间比较厉害，二度连接还好只用了十几分钟，但三度连接用了将近八个小时。照这样推算，分析六度连接（理论上说，就是要分析将近140万豆瓣用户的朋友和关注的人）可能会超过800个小时。所以用这个脚本来做就不太现实了，如果要做的话，最好把 urllib2 和 BeautifulSoup 换成更快的库，然后用两个线程分别来抓取和分析网页，这样效率会高一些。