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Python抓取百度百科数据

loostudy / 1809人阅读

摘要:前言本文整理自慕课网开发简单爬虫,将会记录爬取百度百科词条相关页面的整个过程。本实例抓取百度百科词条页面以及相关词条页面的标题和简介。分析目标格式进入百度百科词条页面,页面中相关词条的链接比较统一,大都是。

前言

本文整理自慕课网《Python开发简单爬虫》,将会记录爬取百度百科“python”词条相关页面的整个过程。

抓取策略


确定目标:确定抓取哪个网站的哪些页面的哪部分数据。本实例抓取百度百科python词条页面以及python相关词条页面的标题和简介。
分析目标:分析要抓取的url的格式,限定抓取范围。分析要抓取的数据的格式,本实例中就要分析标题和简介这两个数据所在的标签的格式。分析要抓取的页面编码的格式,在网页解析器部分,要指定网页编码,然后才能进行正确的解析。
编写代码:在网页解析器部分,要使用到分析目标得到的结果。
执行爬虫:进行数据抓取。

分析目标

1、url格式
进入百度百科python词条页面,页面中相关词条的链接比较统一,大都是/view/xxx.htm

2、数据格式
标题位于类lemmaWgt-lemmaTitle-title下的h1子标签,简介位于类lemma-summary下。

3、编码格式
查看页面编码格式,为utf-8。

经过以上分析,得到结果如下:

代码编写 项目结构

在sublime下,新建文件夹baike-spider,作为项目根目录。
新建spider_main.py,作为爬虫总调度程序。
新建url_manger.py,作为url管理器。
新建html_downloader.py,作为html下载器。
新建html_parser.py,作为html解析器。
新建html_outputer.py,作为写出数据的工具。
最终项目结构如下图:

spider_main.py

</>复制代码

  1. # coding:utf-8
  2. import url_manager, html_downloader, html_parser, html_outputer
  3. class SpiderMain(object):
  4. def __init__(self):
  5. self.urls = url_manager.UrlManager()
  6. self.downloader = html_downloader.HtmlDownloader()
  7. self.parser = html_parser.HtmlParser()
  8. self.outputer = html_outputer.HtmlOutputer()
  9. def craw(self, root_url):
  10. count = 1
  11. self.urls.add_new_url(root_url)
  12. while self.urls.has_new_url():
  13. try:
  14. new_url = self.urls.get_new_url()
  15. print("craw %d : %s" % (count, new_url))
  16. html_cont = self.downloader.download(new_url)
  17. new_urls, new_data = self.parser.parse(new_url, html_cont)
  18. self.urls.add_new_urls(new_urls)
  19. self.outputer.collect_data(new_data)
  20. if count == 10:
  21. break
  22. count = count + 1
  23. except:
  24. print("craw failed")
  25. self.outputer.output_html()
  26. if __name__=="__main__":
  27. root_url = "http://baike.baidu.com/view/21087.htm"
  28. obj_spider = SpiderMain()
  29. obj_spider.craw(root_url)
url_manger.py

</>复制代码

  1. # coding:utf-8
  2. class UrlManager(object):
  3. def __init__(self):
  4. self.new_urls = set()
  5. self.old_urls = set()
  6. def add_new_url(self, url):
  7. if url is None:
  8. return
  9. if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:
  10. self.new_urls.add(url)
  11. def add_new_urls(self, urls):
  12. if urls is None or len(urls) == 0:
  13. return
  14. for url in urls:
  15. self.add_new_url(url)
  16. def has_new_url(self):
  17. return len(self.new_urls) != 0
  18. def get_new_url(self):
  19. new_url = self.new_urls.pop()
  20. self.old_urls.add(new_url)
  21. return new_url
html_downloader.py

</>复制代码

  1. # coding:utf-8
  2. import urllib.request
  3. class HtmlDownloader(object):
  4. def download(self, url):
  5. if url is None:
  6. return None
  7. response = urllib.request.urlopen(url)
  8. if response.getcode() != 200:
  9. return None
  10. return response.read()
html_parser.py

</>复制代码

  1. # coding:utf-8
  2. from bs4 import BeautifulSoup
  3. import re
  4. from urllib.parse import urljoin
  5. class HtmlParser(object):
  6. def _get_new_urls(self, page_url, soup):
  7. new_urls = set()
  8. # /view/123.htm
  9. links = soup.find_all("a", href=re.compile(r"/view/d+.htm"))
  10. for link in links:
  11. new_url = link["href"]
  12. new_full_url = urljoin(page_url, new_url)
  13. # print(new_full_url)
  14. new_urls.add(new_full_url)
  15. #print(new_urls)
  16. return new_urls
  17. def _get_new_data(self, page_url, soup):
  18. res_data = {}
  19. # url
  20. res_data["url"] = page_url
  21. #

    Python

  22. title_node = soup.find("dd", class_="lemmaWgt-lemmaTitle-title").find("h1")
  23. res_data["title"] = title_node.get_text()
  24. #
  25. summary_node = soup.find("div", class_="lemma-summary")
  26. res_data["summary"] = summary_node.get_text()
  27. # print(res_data)
  28. return res_data
  29. def parse(self, page_url, html_cont):
  30. if page_url is None or html_cont is None:
  31. return
  32. soup = BeautifulSoup(html_cont, "html.parser")
  33. # print(soup.prettify())
  34. new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup)
  35. new_data = self._get_new_data(page_url, soup)
  36. # print("mark")
  37. return new_urls, new_data
html_outputer.py

</>复制代码

  1. # coding:utf-8
  2. class HtmlOutputer(object):
  3. def __init__(self):
  4. self.datas = []
  5. def collect_data(self, data):
  6. if data is None:
  7. return
  8. self.datas.append(data)
  9. def output_html(self):
  10. fout = open("output.html","w", encoding="utf-8")
  11. fout.write("")
  12. fout.write("")
  13. fout.write("")
  14. for data in self.datas:
  15. fout.write("")
  16. fout.write("" % data["url"])
  17. fout.write("" % data["title"])
  18. fout.write("" % data["summary"])
  19. fout.write("")
  20. fout.write("
    %s%s%s
    ")
  21. fout.write("")
  22. fout.write("")
  23. fout.close()
运行

在命令行下,执行python spider_main.py

编码问题

问题描述:UnicodeEncodeError: "gbk" codec can"t encode character "xa0" in position ...

使用Python写文件的时候,或者将网络数据流写入到本地文件的时候,大部分情况下会遇到这个问题。网络上有很多类似的文章讲述如何解决这个问题,但是无非就是encode,decode相关的,这是导致该问题出现的真正原因吗?不是的。很多时候,我们使用了decode和encode,试遍了各种编码,utf8,utf-8,gbk,gb2312等等,该有的编码都试遍了,可是仍然出现该错误,令人崩溃。

在windows下面编写python脚本,编码问题很严重。将网络数据流写入文件时,我们会遇到几个编码:
1、#encoding="XXX"
这里(也就是python文件第一行的内容)的编码是指该python脚本文件本身的编码,无关紧要。只要XXX和文件本身的编码相同就行了。
比如notepad++"格式"菜单里面里可以设置各种编码,这时需要保证该菜单里设置的编码和encoding XXX相同就行了,不同的话会报错。

2、网络数据流的编码
比如获取网页,那么网络数据流的编码就是网页的编码。需要使用decode解码成unicode编码。

3、目标文件的编码
将网络数据流写入到新文件,写文件代码如下:

</>复制代码

  1. fout = open("output.html","w")
  2. fout.write(str)

在windows下面,新文件的默认编码是gbk,python解释器会用gbk编码去解析我们的网络数据流str,然而str是decode过的unicode编码,这样的话就会导致解析不了,出现上述问题。 解决的办法是改变目标文件的编码:

</>复制代码

  1. fout = open("output.html","w", encoding="utf-8")
运行结果


源码分享

https://github.com/voidking/b...

书签

Python开发简单爬虫
http://www.imooc.com/learn/563

The Python Standard Library
https://docs.python.org/3/lib...

Beautiful Soup 4.2.0 文档
https://www.crummy.com/softwa...

Python词条
http://baike.baidu.com/view/2...
http://baike.baidu.com/item/P...

Python3.x爬虫教程:爬网页、爬图片、自动登录
http://www.2cto.com/kf/201507...

使用python3进行优雅的爬虫(一)爬取图片
http://www.jianshu.com/p/6969...

Python UnicodeEncodeError: "gbk" codec can"t encode character 解决方法
http://www.jb51.net/article/6...

Scrapy documentation
https://doc.scrapy.org/en/lat...

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