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给大家分享一篇python爬取网站数据

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作者: 龙皓晨 | 来源:发表于2018-08-08 21:45 被阅读0次

    编码问题

    因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了。

    问题要从文字的编码讲起。原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节。为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充。中文的话有GB系列。可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢?

    Unicode是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广。但是具体存储到计算机上,并不用这种编码,可以说它起着一个中间人的作用。你可以再把Unicode编码(encode)为UTF-8,或者GB,再存储到计算机上。UTF-8或者GB也可以进行解码(decode)还原为Unicode。

    在python中Unicode是一类对象,表现为以u打头的,比如u'中文',而string又是一类对象,是在具体编码方式下的实际存在计算机上的字符串。比如utf-8编码下的'中文'和gbk编码下的'中文',并不相同。可以看如下代码:

    >>> str=u'中文'
     >>> str1=str.encode('utf8')
     >>> str2=str.encode('gbk')
     >>> print repr(str)
     u'\u4e2d\u6587'
     >>> print repr(str1)
     '\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'
     >>> print repr(str2)
     '\xd6\xd0\xce\xc4'

    可以看到,其实存储在计算机中的只是这样的编码,而不是一个一个的汉字,在print的时候要知道当时是用的什么样的编码方式,才能正确的print出来。有一个说法提得很好,python中的Unicode才是真正的字符串,而string是字节串

    文件编码

    既然有不同的编码,那么如果在代码文件中直接写string的话,那么它到底是哪一种编码呢?这个就是由文件的编码所决定的。文件总是以一定的编码方式保存的。而python文件可以写上coding的声明语句,用来说明这个文件是用什么编码方式保存的。如果声明的编码方式和实际保存的编码方式不一致就会出现异常。可以见下面例子: 以utf-8保存的文件声明为gbk

    #coding:gbk
     str=u'汉'
     str1=str.encode('utf8')
     str2=str.encode('gbk')
     str3='汉'
     print repr(str)
     print repr(str1)
     print repr(str2)
     print repr(str3)

    提示错误 File "test.py", line 1 SyntaxError: Non-ASCII character '\xe6' in file test.py on line 1, but no encodi ng declared; see http://www.python.org/peps/pep-0263.html for details 改为

    #coding:utf8
     str=u'汉'
     str1=str.encode('utf8')
     str2=str.encode('gbk')
     str3='汉'
     print repr(str)
     print repr(str1)
     print repr(str2)
     print repr(str3)

    输出正常结果 u'\u6c49' '\xe6\xb1\x89' '\xba\xba' '\xe6\xb1\x89'

    更多内容可参见这篇文章http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/12/05/1897271.html

    基本方法

    其实用python爬取网页很简单,只有简单的几句话

    import urllib2
    page=urllib2.urlopen('url').read()

    这样就可以获得到页面的内容。接下来再用正则匹配去匹配所需要的内容就行了。

    但是,真正要做起来,就会有各种各样的细节问题。

    登录

    这是一个需要登录认证的网站。也不太难,只要导入cookielib和urllib库就行。

    import urllib,urllib2,cookielib
    cookiejar = cookielib.CookieJar()
    urlOpener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookiejar))

    这样就装载进一个cookie,用urlOpener去open登录以后就可以记住信息。

    断线重连

    如果只是做到上面的程度,不对open进行包装的话,只要网络状况有些起伏,就直接抛出异常,退出整个程序,是个很不好的程序。这个时候,只要对异常进行处理,多试几次就行了:

    def multi_open(opener,arg):
    while True:
    retryTimes=20
    while retryTimes>0:
    try:
    return opener.open(
    arg)
    except:
    print '.',
    retryTimes-=1

    其实正则匹配并不算是一个特别好的方法,因为它的容错性很不好,网页要完全统一。如果有稍微的不统一,就会失败。后来看到说有根据xpath来进行选取的,下次可以尝试一下。

    写正则其实是有一定技巧的:

    • 非贪婪匹配。比如这样一个标签:<span
      class='a'>hello</span>,要取出a来,如果写成这样的表达式,就不行了:<span
      class=.>hello</span>。因为进行了贪婪匹配。这是要用.?:<span class=.?>hello</span>。
    • 跨行匹配。实现跨行有一种思路是运用DOTALL标志位,这样.就会匹配到换行。但是这样一来,整个匹配过程就会变得很慢。本来的匹配是以行为单位的。整个过程最多就是O(nc2),n是行数,c是平均列数。现在极有可能变为O((nc)2)。我的实现方案是运用\n来匹配换行,这样可以明确指出匹配最多跨跃多少行。比如:abc\s\n\sdef,就指出查找的是隔一行的。(.\n)?就可以指定是匹配尽可能少的行。
    • 这里其实还要注意一个点。有的行末是带有\r的。也就是说一行是以\r\n结尾的。当初不知道这一点,正则就调试了很久。现在直接用\s,表示行末空格和\r。
    • 无捕获分组。为了不对捕获的分组造成影响,上面的(.\n)可以改为(?:.\n),这样捕获分组时,就会忽略它。
    • 单括号要进行转义。因为单括号在正则里是用来表示分组的,所以为了匹配单括号就进行转义。正则字符串最好用的是带有r前缀的字符串,如果不是的话,则要对\再进行转义。
    • 快速正则。写了那么多模式,也总结出一规律出来。先把要匹配的字符相关的段落拿出来。要匹配的东西用(.?)代替。把换行\n替换为字符串\s\n\s*,再去掉行首行末的空格。整个过程在vim中可以很快就写好。

    Excel操作

    这次的数据是放进Excel的。到后面才意识到如果放进数据库的话,可能就没有那么多事了。但是已经写到一半,难以回头了。

    搜索Excel,可以得出几个方案来,一个是用xlrt/xlwt库,这个不管电脑上是否安装了Excel,都可以运行,但只能是xls格式的。还有一个是直接包装了com,需要电脑上安装了软件才行。我采用的是前一种。

    基本的读写没有问题。但是数据量一大起来,就有问题了。

    内存不够。程序一跑起来,内存占用就一点一点往上涨。后面再查了一下,知道要用flush_row_data。但是还是会出错。一看内存占用,没有什么问题,一直很平稳。但最后还是会出现memory error。这真是见鬼了。又是反复地查, 反复地运行。一点结果都没有。要命的是bug只在数据量大起来才出现,而等数据量大起来往往要好几个小时,这debug的成本实在是太高了。一个偶然的机会,突然发现内存占用,虽然总体平稳,但是会规律性的出现小的高涨,而这规律性,会不会和flush_row_data,有关。一直疑惑的是data被flush到了哪里。原来xlwt的作法是很蛋疼的作法。把数据存在内存里,或者flush到一个temp,到save的时候,再一次性写入。而问题正出在这一次性写入,内存猛涨。那我要flush_row_data何用?为什么不一开始就flush进要写入的地方。
    行数限制。这个是xls格式本身决定的,最多行数只能是65536。而且数据一大,文件打开也不方便。
    结合以上两点,最终采取了这么一个策略,如果行数是1000的倍数,进行一次flush,如果行数超过65536,新开一个sheet,如果超过3个sheet,则新建一个文件。为了方便,把xlwt包装了一下

    #coding:utf-8#
    import xlwt
     
    class XLS:
    '''a class wrap the xlwt'''
    MAX_ROW=65536
    MAX_SHEET_NUM=3
     
    def
    init(self,name,captionList,typeList,encoding='utf8',flushBound=1000):
    self.name=name
    self.captionList=captionList[:]
    self.typeList=typeList[:]
    self.workbookIndex=1
    self.encoding=encoding
    self.wb=xlwt.Workbook(encoding=self.encoding)
    self.sheetIndex=1
    self.__addSheet()
    self.flushBound=flushBound
     
    def
    __addSheet(self):
    if self.sheetIndex != 1:
    self.wb.save(self.name+str(self.workbookIndex)+'.xls')
    if self.sheetIndex>XLS.MAX_SHEET_NUM:
    self.workbookIndex+=1
    self.wb=xlwt.Workbook(encoding=self.encoding)
    self.sheetIndex=1
     
    self.sheet=self.wb.add_sheet(self.name.encode(self.encoding)+str(self.sheetIndex))
    for i in range(len(self.captionList)):
    self.sheet.write(0,i,self.captionList[i])
     
    self.row=1
     
    def write(self,data):
    if self.row>=XLS.MAX_ROW:
    self.sheetIndex += 1
    self.__addSheet()
     
    for i in range(len(data)):
    if self.typeList[i]=="num":
    try:
    self.sheet.write(self.row,i,float(data[i]))
    except ValueError:
    pass
    else:
    self.sheet.write(self.row,i,data[i])
     
    if self.row % self.flushBound == 0:
    self.sheet.flush_row_data()
    self.row+=1
     
    def save(self):
    self.wb.save(self.name+str(self.workbookIndex)+'.xls')

    转换网页特殊字符

    由于网页也有自己独特的转义字符,在进行正则匹配的时候就有些麻烦。在官方文档中查到一个用字典替换的方案,私以为不错,拿来做了一些扩充。其中有一些是为保持正则的正确性。

    html_escape_table = {
    "&": "&",
    '"': """,
    "'": "'",
    ">": ">",
    "<": "<",
    u"·":"·",
    u"°":"°",
    #regular expression
    ".":r".",
    "^":r"^",
    "":r"\",
    "{":r"{",
    "}":r"}",
    "\":r"\",
    "|":r"|",
    "(":r"(",
    ")":r")",
    "+":r"+",
    "*":r"*",
    "?":r"?",
    }
     
    def html_escape(text):
    """Produce entities within text."""
    tmp="".join(html_escape_table.get(c,c) for c in text)
    return tmp.encode("utf-8")


    得出的经验差不多就是这些了。不过最后写出来的程序自已也不忍再看。风格很不好。一开始想着先写着试试。然后试着试着就不想改了。

    最终的程序要跑很久,其中网络通信时间占了大部分。是不是可以考虑用多线程重构一下?想想,还是就这样吧。

    整理不易,如果觉得有所帮助,希望可以留下您的精彩言论再走。赶快为你们最喜欢的框架打Call吧。

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