爬取1000条百度百科词条
2018-07-15 本文已影响9人
stone_zhu
爬虫是什么？
爬虫是一段自动抓取互联网信息的程序，从而可以更好利用数据进行相关分析，做出相关决策。
简单的爬虫架构
结构图
如上图所示，这个架构主要分成五个部分：
- 爬虫总调度器
主要用来调度其他各个模块互相协作获取到我们想要的数据 - url管理器
这里面主要管理两部分数据：尚未爬取的url和等待爬取的url数据 - 下载器
从url管理器中获取尚未爬取的ulr，使用urllib中的request模块爬取网络数据。 - 解析器
从下载器中获取的html数据解析出新的url和我们想提取的数据。 - 输出器
将我们想要的数据输出到文件中。
使用
- 先看url管理器：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date : 2018-07-15 15:25:55
# @Author : zhulei (zhuleimailname@gmail.com)
# @Link : http://zhuleiblog.com
class UrlManager(object):
def __init__(self):
self.new_urls = set()
self.old_urls = set()
def add_new_url(self, url):
if url is None:
return
if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:
self.new_urls.add(url)
def add_new_urls(self, urls):
if urls is None or len(urls) == 0:
return
for url in urls:
self.add_new_url(url)
def has_new_url(self):
return len(self.new_urls) != 0
def get_new_url(self):
new_url = self.new_urls.pop()
self.old_urls.add(new_url)
return new_url
这个模块主要作用是管理带爬取和以爬取的url，其中new_urls是指待爬取的url，old_urls是指已经爬取的url，数据结构都是set，可以直接去重。
- 下载器：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date : 2018-07-15 15:25:01
# @Author : zhulei (zhuleimailname@gmail.com)
# @Link : http://zhuleiblog.com
from urllib import request
class HtmlDownloader(object):
"""Html下载器"""
def download(self, url):
if url is None:
return None
response = request.urlopen(url)
if response.getcode() != 200:
return None
return response.read()
这个就比较简单了，直接使用urllib中的request模块爬取数据
- 解析器：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date : 2018-07-15 15:25:31
# @Author : zhulei (zhuleimailname@gmail.com)
# @Link : http://zhuleiblog.com
import re
from urllib import parse
from bs4 import BeautifulSoup
class HtmlParser(object):
def _get_new_urls(self, page_url, soup):
new_urls = set()
# <a target="_blank" href="/item/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E8%AF%AD%E8%A8%80">计算机程序设计语言</a>
links = soup.find_all('a', href=re.compile(r"/item/"))
for link in links:
new_url = link['href']
new_full_url = parse.urljoin(page_url, new_url)
new_urls.add(new_full_url)
return new_urls
def _get_new_data(self, page_url, soup):
res_data = {}
# url
res_data['url'] = page_url
# <dd class="lemmaWgt-lemmaTitle-title">
# <h1>Python</h1>
# <h2>（计算机程序设计语言）</h2>
# <a href="javascript:;" class="edit-lemma cmn-btn-hover-blue cmn-btn-28 j-edit-link" style="display: inline-block;"><em class="cmn-icon wiki-lemma-icons wiki-lemma-icons_edit-lemma"></em>编辑</a>
# <a class="lock-lemma" target="_blank" href="/view/10812319.htm" title="锁定"><em class="cmn-icon wiki-lemma-icons wiki-lemma-icons_lock-lemma"></em>锁定</a>
# </dd>
title_node = soup.find('dd', class_='lemmaWgt-lemmaTitle-title').find('h1')
res_data['title'] = title_node.get_text()
# <div class="lemma-summary" label-module="lemmaSummary">
# <div class="para" label-module="para">Python<sup class="sup--normal" data-sup="1">
# [1]</sup><a class="sup-anchor" name="ref_[1]_21087"> </a>
# （英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一种面向对象的解释型<a target="_blank" href="/item/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E8%AF%AD%E8%A8%80">计算机程序设计语言</a>，由荷兰人<a target="_blank" href="/item/Guido%20van%20Rossum">Guido van Rossum</a>于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。</div><div class="para" label-module="para">Python是纯粹的<a target="_blank" href="/item/%E8%87%AA%E7%94%B1%E8%BD%AF%E4%BB%B6/405190" data-lemmaid="405190">自由软件</a>， <a target="_blank" href="/item/%E6%BA%90%E4%BB%A3%E7%A0%81/3969" data-lemmaid="3969">源代码</a>和<a target="_blank" href="/item/%E8%A7%A3%E9%87%8A%E5%99%A8">解释器</a>CPython遵循 <a target="_blank" href="/item/GPL">GPL</a>(<a target="_blank" href="/item/GNU">GNU</a> General Public License)协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。</div><div class="para" label-module="para">Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为<a target="_blank" href="/item/%E8%83%B6%E6%B0%B4%E8%AF%AD%E8%A8%80/3564482" data-lemmaid="3564482">胶水语言</a>，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是<a target="_blank" href="/item/C/7252092" data-lemmaid="7252092">C</a>/<a target="_blank" href="/item/C%2B%2B">C++</a>）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如<a target="_blank" href="/item/3D%E6%B8%B8%E6%88%8F">3D游戏</a>中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用<a target="_blank" href="/item/C%2FC%2B%2B/6824246" data-lemmaid="6824246">C/C++</a>重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供<a target="_blank" href="/item/%E8%B7%A8%E5%B9%B3%E5%8F%B0/8558902" data-lemmaid="8558902">跨平台</a>的实现。</div><div class="para" label-module="para">7月20日，<a target="_blank" href="/item/IEEE/150905" data-lemmaid="150905">IEEE</a>发布2017年编程语言排行榜：Python高居首位<sup class="sup--normal" data-sup="2">
# [2]</sup><a class="sup-anchor" name="ref_[2]_21087"> </a>
# 。</div><div class="para" label-module="para">2018年3月，该语言作者在邮件列表上宣布 Python 2.7将于2020年1月1日终止支持。用户如果想要在这个日期之后继续得到与Python 2.7有关的支持，则需要付费给商业供应商。<sup class="sup--normal" data-sup="3">
# [3]</sup><a class="sup-anchor" name="ref_[3]_21087"> </a>
# </div>
# </div>
summary_node = soup.find('div', class_='lemma-summary').find('div', class_='para')
res_data['summary'] = summary_node.get_text()
return res_data
def parse(self, page_url, html_content):
if page_url is None or html_content is None:
return
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser', from_encoding='utf-8')
new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup)
new_data = self._get_new_data(page_url, soup)
return new_urls, new_data
这个模块主要是将下载器的数据进行解析，解析使用的是「BeautifulSoup」这个第三方库，如果没有安装的话，请先安装：
pip install beautifulsoup4
这里需要分析我们需要爬取的数据内容，我这里想爬取的内容是：百科词条的标题和简介
标题和简介
- 首先我们要先看下标题的html标签格式是什么样的，右击标题「Python」-> 检查，可以看到它的标签如下：
# <dd class="lemmaWgt-lemmaTitle-title">
# <h1>Python</h1>
# <h2>（计算机程序设计语言）</h2>
# <a href="javascript:;" class="edit-lemma cmn-btn-hover-blue cmn-btn-28 j-edit-link" style="display: inline-block;"><em class="cmn-icon wiki-lemma-icons wiki-lemma-icons_edit-lemma"></em>编辑</a>
# <a class="lock-lemma" target="_blank" href="/view/10812319.htm" title="锁定"><em class="cmn-icon wiki-lemma-icons wiki-lemma-icons_lock-lemma"></em>锁定</a>
# </dd>
可以看出是在dd标签中class属性为lemmaWgt-lemmaTitle-title的h1标签中，所以代码很简单：
title_node = soup.find('dd', class_='lemmaWgt-lemmaTitle-title').find('h1')
res_data['title'] = title_node.get_text()
同理可以找出简介的标签规律。
- 输出器：
class HtmlOutputer(object):
def __init__(self):
self.datas = []
def collect_data(self, data):
if data is None:
return
self.datas.append(data)
def output_html(self):
f_out = None
try:
f_out = open('output.html', 'w', encoding='utf-8')
f_out.write("<html>")
f_out.write("<body>")
f_out.write("<table>")
for data in self.datas:
f_out.write("<tr>")
f_out.write("<td style=\"width:500;word-break:break-all\">%s</td>" % data['url'])
f_out.write("<td style=\"width:150;word-break:break-all\">%s</td>" % data['title'])
f_out.write("<td>%s</td>" % data['summary'])
f_out.write("</table>")
f_out.write("</body>")
f_out.write("</html>")
finally:
if f_out:
f_out.close()
这个模块也很简单，主要是存储我们想要的数据，并将其以html中表格的格式输出到「output.html」这个文件中，不过要注意一点由于爬取的内容有中文，所以一定要指定encoding为utf-8，不然会出现乱码。
- 最后我们写好我们的调度器，进行爬取1000条词条数据：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date : 2018-07-15 15:23:26
# @Author : zhulei (zhuleimailname@gmail.com)
# @Link : http://zhuleiblog.com
from baike_spider import url_manager, html_downloader, html_parser, html_outputer
class Spider(object):
def __init__(self):
self.url_manager = url_manager.UrlManager()
self.downloader = html_downloader.HtmlDownloader()
self.html_parser = html_parser.HtmlParser()
self.html_outputer = html_outputer.HtmlOutputer()
def craw(self, rootUrl):
count = 1
self.url_manager.add_new_url(rootUrl)
while self.url_manager.has_new_url():
try:
new_url = self.url_manager.get_new_url()
print("craw%d -> %s" % (count, new_url))
content = self.downloader.download(new_url)
new_urls, data = self.html_parser.parse(new_url, content)
self.url_manager.add_new_urls(new_urls)
self.html_outputer.collect_data(data)
if count == 1000:
break
count = count + 1
except:
print('craw failed')
self.html_outputer.output_html()
root_url = "https://baike.baidu.com/item/Python/407313"
if __name__ == "__main__":
spider = Spider()
spider.craw(root_url)
起始url为Python词条的url：root_url = "https://baike.baidu.com/item/Python/407313"
好了，运行调度器，开始爬取数据吧。
看下最后运行的结果：
存储的文件是html文件，找到文件路径使用浏览器打开可以看到如下图。
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