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Python抓取百度百科数据

文章目录
  1. 1. 前言
  2. 2. 抓取策略
  3. 3. 分析目标
  4. 4. 代码编写
    1. 4.1. 项目结构
    2. 4.2. spider_main.py
    3. 4.3. url_manger.py
    4. 4.4. html_downloader.py
    5. 4.5. html_parser.py
    6. 4.6. html_outputer.py
    7. 4.7. 运行
    8. 4.8. 编码问题
    9. 4.9. 运行结果
  5. 5. 源码分享
  6. 6. 书签

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

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# coding:utf-8
import url_manager, html_downloader, html_parser, html_outputer

class SpiderMain(object):
def __init__(self):
self.urls = url_manager.UrlManager()
self.downloader = html_downloader.HtmlDownloader()
self.parser = html_parser.HtmlParser()
self.outputer = html_outputer.HtmlOutputer()

def craw(self, root_url):
count = 1
self.urls.add_new_url(root_url)
while self.urls.has_new_url():
try:
new_url = self.urls.get_new_url()
print('craw %d : %s' % (count, new_url))
html_cont = self.downloader.download(new_url)
new_urls, new_data = self.parser.parse(new_url, html_cont)
self.urls.add_new_urls(new_urls)
self.outputer.collect_data(new_data)

if count == 10:
break

count = count + 1
except:
print('craw failed')

self.outputer.output_html()


if __name__=='__main__':
root_url = 'http://baike.baidu.com/view/21087.htm'
obj_spider = SpiderMain()
obj_spider.craw(root_url)

url_manger.py

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# coding:utf-8
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

html_downloader.py

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# coding:utf-8
import urllib.request

class HtmlDownloader(object):
def download(self, url):
if url is None:
return None
response = urllib.request.urlopen(url)
if response.getcode() != 200:
return None
return response.read()

html_parser.py

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# coding:utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
import re
from urllib.parse import urljoin

class HtmlParser(object):
def _get_new_urls(self, page_url, soup):
new_urls = set()
# /view/123.htm
links = soup.find_all('a', href=re.compile(r'/view/\d+\.htm'))
for link in links:
new_url = link['href']
new_full_url = urljoin(page_url, new_url)
# print(new_full_url)
new_urls.add(new_full_url)
#print(new_urls)
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>
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">
summary_node = soup.find('div', class_='lemma-summary')
res_data['summary'] = summary_node.get_text()
# print(res_data)
return res_data

def parse(self, page_url, html_cont):
if page_url is None or html_cont is None:
return
soup = BeautifulSoup(html_cont, 'html.parser')
# print(soup.prettify())
new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup)
new_data = self._get_new_data(page_url, soup)
# print('mark')
return new_urls, new_data

html_outputer.py

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# coding:utf-8
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):
fout = open('output.html','w', encoding='utf-8')

fout.write('<html>')
fout.write('<body>')
fout.write('<table>')

for data in self.datas:
fout.write('<tr>')
fout.write('<td>%s</td>' % data['url'])
fout.write('<td>%s</td>' % data['title'])
fout.write('<td>%s</td>' % data['summary'])
fout.write('</tr>')

fout.write('</table>')
fout.write('</body>')
fout.write('</html>')

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:

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fout = open('output.html','w')
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:

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fout = open('output.html','w', encoding='utf-8')

运行结果


源码分享

https://github.com/voidking/baike-spider

书签

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

The Python Standard Library
https://docs.python.org/3/library/index.html

Beautiful Soup 4.2.0 文档
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html

Python词条
http://baike.baidu.com/view/21087.htm
http://baike.baidu.com/item/Python

Python3.x爬虫教程:爬网页、爬图片、自动登录
http://www.2cto.com/kf/201507/417660.html

使用python3进行优雅的爬虫(一)爬取图片
http://www.jianshu.com/p/696922f268df

Python UnicodeEncodeError: ‘gbk’ codec can’t encode character 解决方法
http://www.jb51.net/article/64816.htm

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