Python爬虫(十一)_案例:使用正则表达式的爬虫

本章将结合先前所学的爬虫和正则表达式知识,做一个简单的爬虫案例,更多内容请参考:Python学习指南

现在拥有了正则表达式这把神兵利器,我们就可以进行对爬取到的全部网页源代码进行筛选了。

下面我们一起尝试一下爬取内涵段子网站: http://www.neihan8.com/article/list_5_1.html

打开之后,不难看出里面一个一个非常有内涵的段子,当你进行翻页的时候,注意url地址的变化:

这样我们的url规律找到了,要想爬取所有的段子,只需要修改一个参数即可。 我们就开始一步一步将所有的段子爬取下来吧。

第一步:获取数据

1. 按照我们之前的用法,我们需要一个加载页面的方法。

这里我们统一定义一个类,将url请求作为一个成员方法处理。 我们创建了一个文件,叫duanzi_spider.py 然后定义一个Spider类,并且添加一个加载页面的成员方法。

javascript 复制代码
import urllib2

class Spider:
    """
        内涵段子爬虫类
    """
    def loadPage(self, page):
        """
            @brief 定义一个url请求网页的方法
            @param page需要请求的第几页
            @returns 返回的页面url
        """
        url = "http://www.neihan8.com/article/list_5_" + str(page)+ ".html"
        #user-Agent头
        user_agent = "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT6.1; Trident/5.0"
        headers = {"User-Agent":user_agent}
        req = urllib2.Request(url, headers = headers)
        response = urllib2.urlopen(req)
        print html

以上的loadPage的实现思想想必大家都应该熟悉了,需要注意定义python类的成员方法需要额外添加一个参数self.

2.写main函数测试一个loadPage方法

javascript 复制代码
if __name__ == "__main__":
    """
        =====================
            内涵段子小爬虫
        =====================
    """
    print("请按下回车开始")
    raw_input()
    
    #定义一个Spider对象
    mySpider = Spider()
    mySpider.loadPage(1)
  • 程序正常执行的话,我们会在皮姆上打印了内涵段子第一页的全部html代码。但是我们发现,html中的中文部分显示的可能是乱码。

那么我们需要简单的将得到的网页源代码处理一下: def loadPage(self, page): """ @bridf 定义一个url请求网页的方法 @param page 需要请求的第几页 @returns 返回的页面html """ url = "http://www.neihan8.com/article/list_5_"+str(page)+".html" #user-agent头 user-agent = "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT6.1; Trident/5.0" headers = {"User-Agent":user-agent} req = urllib2.Request(url, headers = headers) response = urllib2.urlopen(req) html = response.read() gbk_html = html.decode("gbk").encode("utf-8") return gbk_html

注意:对于每个网站对中文的编码各自不同,所以html.decode("gbk")的写法并不是通用的,根据网站的编码而异。

第二步:筛选数据

接下来我们已经得到了整个页面的数据。但是,很多内容我们并不关心,所以下一步我们需要筛选数据。如何筛选,就用到了上一节讲述的正则表达式

  • 首先 import re
  • 然后,我们得到的gbk_html中进行筛选匹配。

我们需要一个匹配规则

我们可以打开内涵段子的网页,鼠标点击右键"查看源代码"你会惊奇的发现,我们需要的每个段子的内容都是在一个<div>标签中,而且每个div标签都有一个属性class="f18 mb20"

根据正则表达式,我们可以推算出一个公式是:

javascript 复制代码
<div.*?class="f18 mb20">(.*?)</div>
  • 这个表达式实际上就是匹配到所有divclass="f18 mb20"里面的内容(具体可以看前面介绍)
  • 然后这个正则应用到代码中,我们会得到以下代码:
javascript 复制代码
def loadPage(self, page):
    """
        @brief 定义一个url请求网页的办法
        @param page 需要请求的第几页
        @returns 返回的页面html
    """
    url = "http://www.neihan8.com/article/list_5_" +str(page) + ".html"
    #User-Agent头
    user-agent = "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT6.1; Trident/5.0"  

    headers = {"User-Agent":user-agent}
    req = urllib2.Request(url, headers=headers)
    response = urllib2.urlopen(req)

    html = response.read()

    gbk_html = html.decode("gbk").encode("utf-8")

    #找到所有的段子内容<div class="f18 mb20"></div>
    #re.S 如果没有re.S,则是只匹配一行有没有符合规则的字符串,如果没有则匹配下一行重新匹配
    #如果加上re.S,则是将所有的字符串按一个整体进行匹配
    pattern = re.compile(r'<div.*?class="f18 mb20">(.*?)</div>', re.S)
    item_list = pattern.findall(gbk_html)

    return item_list

def printOnePage(self, item_list, page):
    """
        @brief 处理得到的段子列表
        @param item_list 得到的段子列表
        @param page处理第几页
    """

    print("*********第%d页,爬取完毕...******"%page)

    for item in item_list:
        print("===============")
        print ite
  • 这里需要注意一个是re.S是正则表达式中匹配的一个参数。
  • 如果没有re.S则是只匹配一行有没有符合规则的字符串,如果没有则下一行重新匹配。
  • 如果加上re.S则是将所有的字符串按一个整体进行匹配,findall将匹配到的所有结果封装到一个list中。
  • 如果我们写了一个遍历item_list的一个方法printOnePage()。ok程序写到这,我们再一次执行一下。
javascript 复制代码
python duanzi_spider.py
我们第一页的全部段子,不包含其他信息全部的打印了出来.
  • 你会发现段子中有很多<p>,</p>很是不舒服,实际上这个是html的一种段落的标签。
  • 在浏览器上看不出来,但是如果按照文本打印会有<p>出现,那么我们只需要把我们的内容去掉即可。
  • 我们可以如下简单修改一下printOnePage()
javascript 复制代码
def printOnePage(self, item_list, page):
    """
        @brief 处理得到的段子列表
        @param item_list 得到的段子列表
        @param page 处理第几页
    """
    print("******第%d页,爬取完毕*****"%page)  
    for item in item_list:
        print("============")
        item = item.replace("<p>", "").replace("</p>", "").replace("<br />", "")
        print item

第三步:保存数据

  • 我们可以将所有的段子存放在文件中。比如,我们可以将得到的每个item不是打印出来,而是放在一个叫duanzi.txt的文件中也可以。
javascript 复制代码
def writeToFile(self, text):
    """
        @brief 将数据追加写进文件中
        @param text 文件内容
    """

    myFile = open("./duanzi.txt", "a")  #a追加形式打开文件  
    myFile.write(text)
    myFile.write("-------------------------")
    myFile.close()
  • 然后我们将所有的print的语句改写成writeToFile(), 当前页面的所有段子就存在了本地的duanzi.txt文件中。
javascript 复制代码
def printOnePage(self, item_list, page):
    """
        @brief  处理得到的段子列表
        @param item_list 得到的段子列表
        @param page 处理第几页
    """

    print("***第%d页,爬取完毕****"%page)
    for item in item_list:
        item = item.replace("<p>", "").replace("</p>", "").replace("<br />". "")

        self.writeToFile(item)

第四步:显示数据

  • 接下来我们就通过参数的传递对page进行叠加来遍历内涵段子吧的全部段子内容。
  • 只需要在外层加上一些逻辑处理即可。
javascript 复制代码
def doWork(self):
    """
        让爬虫开始工作
    """
    while self.enable:
        try:
            item_list = self.loadPage(self.page)
        except urllib2.URLError, e:
            print e.reason
            continue

    #将得到的段子item_list处理
    self.printOnePage(item_list, self.page)
    self.page += 1
    print "按回车继续...."
    print "输入quit退出"

    command = raw_input()
    if(command == "quit"):
        self.enable = False
        break
  • 最后,我们执行我们的代码,完成后查看当前路径下的duanzi.txt文件,里面已经有了我们要的内涵段子。

以上便是一个非常精简的小爬虫程序,使用起来很是方便,如果想要爬取其它网站的信息,只需要修改其中某些参数和一些细节即可。

更多Python的学习资料可以扫描下方二维码无偿领取!!!

1)Python所有方向的学习路线(新版)

总结的Python爬虫和数据分析等各个方向应该学习的技术栈。

比如说爬虫这一块,很多人以为学了xpath和PyQuery等几个解析库之后就精通的python爬虫,其实路还有很长,比如说移动端爬虫和JS逆向等等。

(2)Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频,总共100多个,虽然达不到大佬的程度,但是精通python是没有问题的,学完这些之后,你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

(3)100多个练手项目

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了,只是里面的项目比较多,水平也是参差不齐,大家可以挑自己能做的项目去练练。

相关推荐
深度学习lover33 分钟前
<项目代码>YOLOv8 苹果腐烂识别<目标检测>
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·苹果腐烂识别
XiaoLeisj1 小时前
【JavaEE初阶 — 多线程】单例模式 & 指令重排序问题
java·开发语言·java-ee
dayouziei1 小时前
java的类加载机制的学习
java·学习
API快乐传递者2 小时前
淘宝反爬虫机制的主要手段有哪些?
爬虫·python
励志成为嵌入式工程师2 小时前
c语言简单编程练习9
c语言·开发语言·算法·vim
捕鲸叉3 小时前
创建线程时传递参数给线程
开发语言·c++·算法
A charmer3 小时前
【C++】vector 类深度解析:探索动态数组的奥秘
开发语言·c++·算法
Peter_chq3 小时前
【操作系统】基于环形队列的生产消费模型
linux·c语言·开发语言·c++·后端
阡之尘埃4 小时前
Python数据分析案例61——信贷风控评分卡模型(A卡)(scorecardpy 全面解析)
人工智能·python·机器学习·数据分析·智能风控·信贷风控
记录成长java4 小时前
ServletContext,Cookie,HttpSession的使用
java·开发语言·servlet