Python爬虫:细说列表识别提取
2017-12-20 本文已影响440人
Tony带不带水
天冷要保暖
上次文章后不少小伙伴私信我，对此感兴趣，希望我讲讲列表识别的细节问题。于是有了今天这篇文章。还是先再提一下本算法的核心思想。
- 排列规则的链接为可以列表块。
-
列表块范围在主视图区域内为目标列表。
先看下识别结果：
列表识别结果图
提取列表区域xpath宏观分成三个大步骤
1.可疑列表区域提取
在进行可疑列表区域提取之前需要做一些预处理：因为selenium只能定位到页面上的可见元素，所以先用selenium的find_elements_by_xpath("//a")获取所有可见的<a>，并对定位到的元素创建新属性canSee并赋值yeap:self.__web_driver.execute_script("arguments[0].setAttribute('can-see','yeap');", link)（其实你想属性叫什么就叫什么），然后就清洗完毕了。
接下来用lxml库的etree定位到dom树(这里将html直接说成dom树是为了后面提取最小父节点时候好理解)上所有canSee属性是True的<a>标签节点。将该节点假如列表A，以三个元素为单位扫描该列表，如下图。
可疑列表区域扫描过程示意图
Tips:
- 在整个dom树下，同一子树同一层级的节点才会提取最小父节点（最小父节点：层级尽可能的小）
- 重复父节点的xpath不要重复计入
- 有的<a>标签下取text会出现问题，最好用xpath的string(.)方式
- 元素清洗时可以初步匹配明显反向特征，匹配成功直接退出
在三大步骤中，只有这一步是在做加法，剩下的步骤基本是在过滤做减法了，所以尽可能的将可疑列表区域收入列表。
代码流程参考:
def tag_a_min_father_node(self):
"""
计算提取可疑列表区域
:return: [xpath1,xpath2,xpath3,...]
"""
links_Ele = []
father_list = []
# 预处理-将可见<a>设置属性can-see
self.watch_links()
root = etree.HTML(self.driver.page_source)
Eleroot = etree.ElementTree(root)
temp_total_path = []
links = Eleroot.findall('//a[@cansee]')
self.LOG.info("all links after filter: {}".format(len(links)))
# 识别时忽略JavaScript，因为后续步骤没有上下文环境
links_Ele = [(x.xpath("string(.)")..strip(),\
Eleroot.getpath(x), \
x.attrib.get("href","")) \
for x in links \
if x.xpath("string(.)"). and len(x.xpath("string(.)").strip()) > 1 and \
self.anchor_black_regx.search(x.xpath("string(.)").strip()) is None\
and self.debar_extension_name_regex.search(x.attrib.get("href","")) is None \
and not x.attrib.get("href","").startswith("java")\
and not x.attrib.get("href","").startswith("#") # 不要锚链接
]
# 元素清洗
# 相邻标签相同href，合并
# 如果匹配到反向特征 legitimate = False
legitimate, links_Ele = self.clean_links_Ele(links_Ele)
if legitimate:
# 扫描有效链接，提取最小父节点xpath
for idx in xrange(len(links_Ele)-2):
# 每次取三个元素
now = links_Ele[idx: idx+3]
is_list, father_xpath = self.get_list_father_xpath(now)
if is_list:
# 符合列表逻辑
father_list.append(father_xpath)
return list(set(father_list))
2.过滤不在主视图区域的可疑列表
-
2.1 校验x轴
在这该步骤中，校验可疑列表区域是否在主视图范围内。你需要了解selenium的location方法，了解（x，y）坐标点在浏览器中的意义，在该算法中，使用x轴中位线作为判断依据。
现有列表区域A,其location为（x1,y1）。列表A中，有最大链接b，其size['width']为x2。若x1+x2 > x轴中位线，则列表A在主视图范围内。
看下图，不难理解：
红线为x轴中位线
代码流程参考:
def judge_list_xpath(self):
"""
判断获取到的列表xpath是否在主视图区域
:return:[xpath1,xpath2]
"""
a_list= []
list_xpath = []
result = []
# 获取可疑列表区域
list_xpath = self.get_page_list()
if list_xpath:
for item in list_xpath:
a_size_list = []
try:
a_list = self.driver.find_elements_by_xpath(item + '//a')
except:
self.LOG.error("{}:{}无法找到该xpath" .format(self.driver.current_url, item + '//a'))
for element in a_list:
a_size_list.append(element.size['width'])
# 有的html可能不规范，会出现定位不到元素的情况
max_a_size = max(a_size_list) if len(a_size_list) > 0 else 0
if max_a_size == 0: continue
# 判断size最大的a标签的位置
content = self.driver.find_element_by_xpath(item)
# 超过3000认为异常情况
if content.size['width'] > 3000:
continue
# 这句无所谓，原来想用来过滤导航栏之类的，现在后续有更好解决方案
if (content.size['height']) < 70 and content.size['height'] != 0:
continue
# 判断ｘ轴中位线
if self.check_x(content):
result.append(item)
self.LOG.info("list after view filter: {}".format(result))
return result
-
2.2校验y轴
这一步需要放在程序最后，规则也比较简单，最后校验列表的location['y']是否在浏览器的当前页面中，我认为如果你打开网页，一下看不见列表，需要往下拖才有列表，就不是我们需要的主列表了，可能是混进来奇奇怪怪的东西，逻辑比较简单就不贴代码流程了。
3.可扩展规则簇
以上步骤基本可以保证你获得一个穿过了x中位线的列表区域，但极有可能混进去一些奇奇怪怪的东西，或者漏了一些重要的东西。这时候就需要你的这些规则了，比如：
- 多块列表跨x中位线
- 是否只是一整个列表的分块，如（http://www.chinasafety.gov.cn/newpage/aqbz/aqbz_gjbzgb.htm）需要融合。
- 又或者真的是多个列表，需要过滤，如（http://www.cbrc.gov.cn/shanxi/pcjgMore/601108/left.html）
- 识别到导航栏或者识别到滚动栏中的新闻，不需要这种东西，需要过滤
- 过滤规则很简单，校验xpath中<a>的y坐标，极大值与极小值需要超过一个阀值
- 中央区域含有文本为更多的链接，我相信这种列表也不是我们需要的
还有后续其他的规则往上追加就好OvO
至此列表区域识别已经完成，输出值为列表区域的xpath。
有问题的话私聊我吧，没问题的话点赞吧~
