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python爬虫入门初级实践之爬取网站文章及阅读量-基于Beau

python爬虫入门初级实践之爬取网站文章及阅读量-基于Beau

作者: 萧竹 | 来源:发表于2018-01-11 21:59 被阅读242次

    1.目标

    爬虫实现的目标:
    输入:测试窝主页链接
    输出:爬取该网站所有页面的测试相关前言资讯和技术文章的
    文章链接、标题及阅读量、点赞数,发表日期

    2.爬虫Beautifulsoup4使用总结

    Beautifulsoup预备知识

    Beautifulsoup4官方文档如下,点击可以进行系统地学习了解:Beautiful Soup 4.4.0 文档
    Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码,输出文档转换为utf-8编码。你不需要考虑编码方式,除非文档没有指定一个编码方式,这时,Beautiful Soup就不能自动识别编码方式了。然后,你仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。

    Beautifulsoup安装

    使用pip3安装,在命令窗口中的安装命令分别如下:

    pip3 install beautifulsoup4
    

    然后需要安装解析器 lxml,如果不安装lxml则会报错,可以用html.parser或者html5lib替代

    pip3 install lxml
    

    创建 BeautifulSoup 对象

    首先必须要导入 bs4 库

    from bs4 import BeautifulSoup
    soup = BeautifulSoup(r.text, "lxml") #使用BeautifulSoup解析这段代码
    

    BeautifulSoup 解析器

    BeautifulSoup是解析、遍历、维护“标签树”的功能库


    解析器对比.png

    BeautifulSoup类的基本元素

    image.png

    BeautifulSoup的遍历功能

    遍历分为上行遍历、下行遍历、平行遍历三种。


    image.png

    BeautifulSoup正则表达式

    正则表达式,又称规则表达式。正则表通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。

    soup.find_all(name='a',attrs={"href":re.compile(r'^http:')})  
    

    这里name来制定标签的名字,attrs来设置标签的一些参数设置,这里只拿出了href属性,并且使用re.compile(r'^http:')来对href字符串进行匹配,只有匹配成功的才能被检索。

    其他

    技术组合路线:requests+bs4
    优点:简单易上手,另外对于简单的网页,正则表达式能够很好的工作,但是当网页稍微复杂,网页元素很多时,正则表达式工作起来可能很麻烦。这个时候如果利用BeautifulSoup这个库会得到意想不到的效果。
    缺点:仅对输入URL进行爬取,不扩展爬取,另外一个缺点就是慢、慢、慢

    3.简单的爬虫实践

    3.1分析网站的结构

    使用更加高效的工具——开发者工具(Developer tools)来进行分析。通常来说任何一个浏览器都有开发者工具,这里我们以Chrome为例。
    Mac端在打开网页之后按下option+command+I或者点击<右键>选择<检查>


    获取元素标签.png

    可以看到,只要我们鼠标移到对应的标签上,chrome就会帮我们把标签里面包含的网页内容高亮出来。所以我们要的链接和标题就存储在<div class="dayTitle">和<a>中,只要把这样的标签都提取出来,即可获得链接和标题。

    3.2 爬取网页内容

    首先我们把我们需要的内容转换到Beautiful soup中。

    import requests
    import json
    from bs4 import BeautifulSoup
    import sys
    import importlib
    import time
    import re
    
    headers = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'}
    link = "http://www.cnblogs.com/puresoul/default.html?page="
     r = requests.get(link,headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(r.text, "lxml") 
        #使用BeautifulSoup解析这段代码
        #day_list= soup.find_all("div",class_="day")
        print(soup)
    

    3.3 进行内容筛选,清洗,归类

    下一步则要拿到具体我们想要的信息:标题和链接
    网页分析的结果显示标题和链接都在网页中class为postTitle2的div标签中的a标签中。
    所以编写如下:

    title_list = soup.find_all("a", class_="postTitle2")
    

    这里拿到了当前页面的所有标题和链接信息,相当于一个列表内容,但是内容并没有进行分类,也没有拿到所有页面的信息,所以这里写了个遍历,并对列表元素进行拆分获取归类如下:

    def get_page(url,data=None):
    
        r = requests.get(url,headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(r.text, "lxml") #使用BeautifulSoup解析这段代码
        #day_list= soup.find_all("div",class_="day")
        #print(day_list)
        title_list = soup.find_all("div", class_="span12")
        #print(title_list)
    
    
        amount_read = soup.find_all("div",class_="meta")
        #print(amount_read)
    
        #counts=soup.find_all(text=re.compile("\d人阅读"))
        #print(counts)
    
        #print(amount_read)
    
    
        #print(title_list)
        #for title in title_list[0:20]:
            #print(title.text.strip())
    
            if data==None:
            i=0;
            for title,amount in zip(title_list,amount_read):
    
                data = {
                    #'day':day.get(''),
                    '标题': title.text.strip(),
                    '阅读量':int(amount.contents[2].replace("\r\n\t\t\t\t\t\t\t","").replace("人阅读","").replace(" ","")),
                    '点赞数':int(amount.contents[4].replace("\r\n\t\t\t\t\t\t","").replace("人点赞","")),
                    '发表时间':amount.contents[0].replace("\r\n\t\t\t\t\t\t\t",""),
                    '链接': link + title.h3.a.get('href'),
                }
                i=i+1
                print(i,json.dumps(data,indent=1,ensure_ascii=False))
            #print('文章总数:',i)
    
    
    
    

    另外为了拿到所有页面的信息,这里定义了一个多页函数

    def get_more_pages(start,end):
        for num in range(start,end):
            get_page(link+str(num))
            time.sleep(2)
    
    get_more_pages(1,20)
    

    如此一来,基本上就已经将该博客的所有文章链接,标题,阅读量爬出来了。

    贺满的博客园.png 测试窝.png 通过JSON转换格式得到.png
    下载到本地.png

    参考

    Python爬虫之BeautifulSoup

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