Social Analyzer开发指南：贡献代码与模块扩展实践
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/social-analyzer 你是否在为如何高效扩展Social Analyzer的社交媒体检测能力而烦恼？本文将带你深入了解项目架构，掌握模块开发与代码贡献的核心方法，让你轻松成为开源贡献者。读完本文，你将能够：理解项目核心模块架构、开发新的社交媒体检测规则、扩展用户资料提取功能、参与代码审查与合并流程。
项目架构概览
Social Analyzer采用模块化设计，核心功能分布在多个相互协作的模块中。项目主要包含数据层、核心引擎层和展示层三个层次，各模块通过明确的接口进行通信。
核心模块位于modules/目录下，主要包括：
- 引擎模块：engine.js负责协调检测流程，整合不同类型的检测策略
- 扫描模块：fast-scan.js和slow-scan.js分别实现快速和深度扫描功能
- 分析模块：name-analysis.js和string-analysis.js提供用户名和文本分析能力
- 辅助模块：helper.js提供网络请求、数据处理等通用功能
开发环境搭建
准备工作
首先，克隆项目仓库到本地开发环境：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/so/social-analyzer.git
cd social-analyzer
依赖安装
项目同时提供Python和Node.js两种运行环境，根据开发需求安装相应依赖：
# 安装Python依赖
bash auto_pip.sh
# 安装Node.js依赖
npm install
开发工具配置
推荐使用VSCode作为主要开发工具，并安装以下插件：
- ESLint：代码风格检查
- Prettier：代码格式化
- GitLens：Git历史记录查看
核心模块开发详解
引擎模块工作原理
engine.js是整个检测系统的核心，它负责协调不同类型的检测策略。核心函数detect接收检测类型、用户名、检测选项和网站配置等参数，返回检测结果。
async function detect(type, uuid, username, options, site, source = '', text_only = '', screen_shot = '') {
const temp_profile = []
const temp_detected = []
let detections_count = 0
// 处理共享检测规则
await Promise.all(site.detections.map(async detection => {
if (detection.type === 'shared') {
const shared_detection = await helper.shared_detections.find(o => o.name === detection.name)
const [val1, val2, val3] = await detect_logic(type, uuid, username, options, shared_detection, source, text_only, screen_shot)
temp_profile.push(val1)
temp_detected.push(val2)
detections_count += val3
}
}))
// 处理网站特定检测规则
const [val1, val2, val3] = await detect_logic(type, uuid, username, options, site, source, text_only, screen_shot)
temp_profile.push(val1)
temp_detected.push(val2)
detections_count += val3
return [merge_dicts(temp_profile), merge_dicts(temp_detected), detections_count]
}
开发新的社交媒体检测规则
要添加对新社交媒体网站的支持，需要完成两个主要步骤：更新网站配置和实现检测逻辑。
网站配置
网站配置文件data/sites.json存储了所有支持的社交媒体网站信息。每个网站条目包含URL模板、检测规则、分类和排名等信息：
{
"url": "https://example.com/{username}",
"detections": [
{
"return": "false",
"string": "Page not found",
"type": "advanced"
},
{
"return": "true",
"string": "profile-header",
"type": "normal"
}
],
"selected": "false",
"type": "Social Networking",
"global_rank": 1234,
"country": "United States",
"nsfw": "false"
}
检测规则实现
检测规则分为三种类型：
- normal：基本文本匹配
- advanced：高级文本分析
- ocr：图片内容识别（用于slow-scan）
在fast-scan.js中，find_username_site函数实现了快速扫描逻辑，它使用engine.detect方法对目标网站进行检测：
const [
temp_profile,
temp_detected,
detections_count
] = await engine.detect('fast', uuid, username, options, site, source)
扩展用户资料提取功能
Social Analyzer不仅能检测用户是否存在，还能提取用户公开资料信息。extraction.js模块提供了资料提取功能，你可以通过以下步骤扩展提取能力：
- 在网站配置中添加
extract字段，定义需要提取的信息类型 - 在extraction.js中实现相应的提取逻辑
- 在扫描流程中调用提取函数，如fast-scan.js中的示例：
if (options.includes('ExtractPatterns')) {
let temp_extracted_list = []
temp_extracted_list = await extraction.extract_patterns(site, source)
if (temp_extracted_list.length > 0) {
temp_profile.extracted = temp_extracted_list
}
}
代码贡献流程
分支管理策略
项目采用Git Flow分支管理模型：
main：稳定的生产版本develop：开发分支，包含最新开发特性feature/*：新功能分支bugfix/*：bug修复分支hotfix/*：紧急修复分支
提交规范
提交信息应遵循以下格式：[类型]: 简短描述，类型包括：
feat：新功能fix：bug修复docs：文档更新style：代码风格调整refactor：代码重构test：测试相关chore：构建过程或辅助工具变动
Pull Request流程
- 从
develop分支创建功能分支 - 在功能分支上进行开发和测试
- 提交Pull Request到
develop分支 - 通过代码审查
- 合并到
develop分支
测试与调试
单元测试
项目的测试代码位于test/目录下，使用以下命令运行测试：
cd test
bash test.sh
调试技巧
- 使用
verbose模式运行程序，获取详细日志输出：
node app.js --username test --verbose
- 在开发工具中设置断点，跟踪检测流程：
- 在engine.js的
detect函数中设置断点，观察检测过程 - 在fast-scan.js的
find_username_site函数中设置断点，调试扫描逻辑
- 在engine.js的
贡献者社区
交流渠道
- GitHub Issues：提交bug报告和功能请求
- Discord社区：实时交流开发问题
- 邮件列表：定期收到项目更新和开发讨论
贡献者激励
- 代码合并后将添加到贡献者列表
- 活跃贡献者将获得项目维护权限
- 优秀贡献将在项目README中特别展示
总结与展望
通过本文的介绍，你已经了解了Social Analyzer的项目架构和模块开发方法。无论是添加新的社交媒体检测规则，还是扩展用户资料提取功能，都可以按照本文介绍的方法进行。
未来，项目将重点发展以下方向：
- 增强AI驱动的用户名分析能力
- 优化大规模并发扫描性能
- 扩展API接口，支持更多第三方集成
我们期待你的贡献，一起打造更强大的社交媒体分析工具！如果你有任何问题或建议，欢迎在GitHub Issues中提出。
别忘了点赞、收藏、关注三连，下期我们将带来"Social Analyzer高级应用：自定义检测规则实战"，敬请期待！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
