资讯

精准传达 • 有效沟通

从品牌网站建设到网络营销策划,从策略到执行的一站式服务

Python如何实现简易Web爬虫

这篇文章给大家分享的是有关Python如何实现简易Web爬虫的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

创新互联建站,专注为中小企业提供官网建设、营销型网站制作、成都响应式网站建设公司、展示型成都做网站、网站建设等服务,帮助中小企业通过网站体现价值、有效益。帮助企业快速建站、解决网站建设与网站营销推广问题。

简介:

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛),网络机器人,是一种按照一定的规则,自动地抓信息的程序或者脚本。假设互联网是一张很大的蜘蛛网,每个页面之间都通过超链接这根线相互连接,那么我们的爬虫小程序就能够通过这些线不断的搜寻到新的网页。

Python作为一种代表简单主义思想的解释型、面向对象、功能强大的高级编程语言。它语法简洁并且具有动态数据类型和高层次的抽象数据结构,这使得它具有良好的跨平台特性,特别适用于爬虫等程序的实现,此外Python还提供了例如Spyder这样的爬虫框架,BeautifulSoup这样的解析框架,能够轻松的开发出各种复杂的爬虫程序。

在这篇文章中,使用Python自带的urllib和BeautifulSoup库实现了一个简单的web爬虫,用来爬取每个URL地址及其对应的标题内容。

流程:

爬虫算法从输入中读取的一个URL作为初始地址,向该地址发出一个Request请求。

请求的地址返回一个包含所有内容的,将其存入一个String变量,使用该变量实例化一个BeautifulSoup对象,该对象能够将内容并且将其解析为一个DOM树。

根据自己的需要建立正则表达式,最后借助HTML标签从中解析出需要的内容和新的URL,将新的放入队列中。

对于目前所处的URL地址与爬去的内容,在进行一定的过滤、整理后会建立索引,这是一个单词-页面的存储结构。当用户输入搜索语句后,相应的分词函数会对语句进行分解获得关键词,然后再根据每个关键词查找到相应的URL。通过这种结构,可以快速的获取这个单词所对应的地址列表。在这里使用树形结构的存储方式,Python的字典和列表类型能够较好的构建出单词词典树。

从队列中弹出目前的URL地址,在爬取队列不为空的条件下,算法不断从队列中获取到新的网页地址,并重复上述过程。

实现:

环境:

Python3.5orAnaconda3

BeautifulSoup4

可以使用下面的指令安装BeautifulSoup4,如果你是Ubuntu用户,记得在命令前面加上sudo:

程序分别实现了几个类,分别用于URL地址管理,Html内容请求、Html内容解析、索引建立以及爬虫主进程。我将整个程序按照每个Class分开解释,最后只要将他们放在一起就可以执行代码了。

UrlManager类

这个类用来管理URL地址,new_urls用来保存还未爬取的URL地址,old_urls保存了已经爬取过的地址,两个变量都使用set类型保证其中内容的唯一性。每次循环时,add_new_urls()向外提供了向new_urls变量中添加新urls的方法;add_new_url()方法,对每个url地址进行重复性检查,符合条件的才进行添加操作;get_urls()向外提供了获取新的url地址的方法;has_new_url()方法用来检查爬取队列是否为空。

HtmlDownloader类

这个类实现了向url地址发送Request请求,并获取其回应的方法,调用类内的download()方法就可实现。这里要注意的是页面的编码问题,这里我使用的是UTF-8来进行decode解码,有的网页可能使用的是GBK编码,要根据实际情况进行修改。

HtmlParser类

这个类通过实例化一个BeautifulSoup对象来进行页面的解析。它是一个使用Python编写的HTML/XML文档解析器。它通过将文档解析为DOM树的方式为用户提供需要抓取的数据,并且提供一些简单的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。

该类的关键是_get_new_urls()、_get_new_content()、get_url_title()三个方法。第一个方法用来解析出页面包含的超链接,最为重要的选择要解析的标签并为其构造合适的正则表达式。这里我为a标签定义了一个匹配正则,用来获取所有的站内链接,如下:

后面的两个类都是通过解析Html标签来获取title的方法,最终在parse()中通过调取_get_new_content()来获得title内容。具体的标签访问方法不细谈了,读者可以自己翻阅BeautifulSoup的官方文档。

BuildIndex

该类为每个URL地址与他的标题包含的关键词建立了一个索引关系并保存在一个Dict变量中,每个标题对应多个关键词,每个标题也对应多个url地址,因此每个关键词也对应了多个url地址,具体的形式如下:

index={'keyword':[url1,url2,...,urln],...}

其中,add_page_index()方法对每个标题进行了分词处理,并且调用了add_key_index()方法将keyword-url的对应关系存到索引中,这其中也进行了重复检查。主意,这个分词方法仅限于英文句子,中文的话需要用到特定的分词工具。

SpiderMain

这是爬虫的主题类,它通过调用其他几个类生成的对象来实现爬虫的运行。该类实例化的时候会永久生成上面几个类的对象,当通过craw()方法获取到用户提供的url地址时,就会依次进行请求、下载、解析、建立索引的工作。最后该方法会返回index,graph两个变量,他们分别是:

每个关键词集齐对应的地址,keyword-urls索引,如下

index={'keyword':[url1,url2,...,urln],...}

每个url及其页面中包含的urls,url-suburls索引,如下

graph={'url':[url1,url2,...,urln],...}

最后,我们在程序中添加下面的代码,就可以成功的执行我们的爬虫了

感谢各位的阅读!关于“Python如何实现简易Web爬虫”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!


分享名称:Python如何实现简易Web爬虫
当前URL:http://www.cdkjz.cn/article/gojioj.html
多年建站经验

多一份参考,总有益处

联系快上网,免费获得专属《策划方案》及报价

咨询相关问题或预约面谈,可以通过以下方式与我们联系

大客户专线   成都:13518219792   座机:028-86922220