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python网络爬虫爬取网页内容

python网络爬虫爬取网页内容

作者: 人生若只如初见灬 | 来源:发表于2019-01-02 22:31 被阅读0次

1.什么是网络爬虫?

        网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫

        换言之,如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网,数据便是存放于蜘蛛网的各个节点,而爬虫就是一只小蜘蛛,沿着网络抓取自己的猎物(数据)爬虫指的是:向网站发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序;从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用。

2.软件环境

Anaconda Navigator软件

此软件区分32位和64位(本机为64位)

2.网络爬虫怎么使用?

使用网络爬虫爬取国防科技大学本科招生信息网中2016年录取分数

1)爬取国防科技大学本科招生信息网

import urllib.request as req

url = 'http://www.gotonudt.cn/site/gfkdbkzsxxw/lqfs/info/2017/717.html' webpage = req.urlopen(url) # 根据超链访问链接的网页

data = webpage.read() # 读取超链网页数据

data = data.decode('utf-8') # byte类型解码为字符串

print(data)

这一份代码所爬取的是网页所有信息

运行结果为:

可以很明显的看到我们爬取网页的所有信息

2)根据我们需要的信息寻找关键词

我们所需要的只是其中的2016年录取分数线统计,所以我们需要进行剪裁

打开网页按f12键查看网页代码,找到所需列表的代码行然后寻找代码的关键词,最后进行剪裁

提取信息的正规表达式为:

'<table.*?>(.*?)</table>'

代码为:

table = re.findall(r'<table(.*?)</table>', data, re.S)

firsttable = table[0] 

# 数据清洗,将表中的&nbsp,\u3000,和空格号去掉

firsttable = firsttable.replace('&nbsp;', '')

firsttable = firsttable.replace('\u3000', '')

firsttable = firsttable.replace(' ', '')

print(table[0]) 

经过一次剪裁之后可以明显的看到我们需要的信息

但是其中信息还是太斑驳了,所以我们需要再进行剪裁,一步一步的提取信息 

3)再次剪裁直到得到需要的精简信息

def step3():

    score = []

# 1.按tr标签对获取表格中所有行,保存在列表rows中:

      rows = re.findall(r'<tr(.*?)</tr>', firsttable, re.S)

# 2.迭代rows中的所有元素,获取每一行的td标签内的数据,并把数据组成item列表,将每一个item添加到scorelist列表:

    scorelist = []

    for row in rows:

        items = []

        tds = re.findall(r'<td.*?>(.*?)</td>', row, re.S)

        for td in tds:

            rightindex = td.find('</span>') # 返回-1表示没有找到

            leftindex = td[:rightindex].rfind('>')

            items.append(td[leftindex+1:rightindex])

        scorelist.append(items)

# 3.将由省份,分数组成的8元列表(分数不存在的用/代替)作为元素保存到新列表score中,不要保存多余信息

        for record in scorelist[3:]:

            record.pop()

            score.append(record)

        return score

print (step3())

运行结果为:

此代码成功的洗练了我们的信息,使得信息达到最简化程度

4)爬虫思路:

    我们爬取一份自己信息时往往带者许多的无用信息,这时我们应该一步一步的洗练我们爬取的信息,先截取出我们所需信息所在的大类中,然后从这个大类中慢慢取得自己所需的信息

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