python爬虫实战：基础爬虫(使用BeautifulSoup4等)
Charzueus 人气:1以前学习写爬虫程序时候，我没有系统地学习爬虫最基本的模块框架，只是实现自己的目标而写出来的，最近学习基础的爬虫，但含有完整的结构，大型爬虫含有的基础模块，此项目也有，“麻雀虽小，五脏俱全”，只是没有考虑优化和稳健性问题。
爬虫框架
爬虫框架包括这五大模块，简单介绍作用：1.爬虫调度器：协调其他四大模块工作；2.URL管理器：就是管理提供爬取的链接，分为已爬取URL集合和未爬取URL集合；3.html下载器：下载URL的整个html网页；4.html解析器：将下载的网页进行解析，获得有效数据；5.数据存储器：存储解析后的数据，以文件或数据库形式存储。
项目准备爬取百度百科的一些名词解释和链接，这是小的项目，许多方法简化处理，做起来简洁有效。下面是具体步骤：
1、URL管理器
根据作用可知，它包括2个集合，已爬取和未爬取URL链接，所以使用python的set()类型进行去重，防止重复死循环。这里在实践时候我存在疑问，后面再讨论。去重方案主要有3种：1)内存去重，2）关系数据库去重，3）缓存数据库去重；明显地，大型成熟爬虫会选择后两种，避免内存大小限制，而现在尚未成熟的小项目，就使用第1种。
class UrlManager(): # URL管理器
def __init__(self):
self.new_urls = set() # 未爬取集合（去重）
self.old_urls = set()
def has_new_url(self):
return self.new_url_size() != 0 # 判断是否有未爬取
def get_new_url(self):
new_url = self.new_urls.pop()
self.old_urls.add(new_url)
return new_url
def add_new_url(self, url): # 将新的URL添加到未爬取集合
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 new_url_size(self):
# print(len(self.new_urls))
return len(self.new_urls)
def old_url_size(self):
return len(self.old_urls)
几个函数作用很清晰，它会将新的链接加入未爬取集合，爬取过的URL就存入old_urls集合中。
2、HTML下载器
这里本来用requests包操作，但是我在后面运行程序时出现错误，所以后来我用了urllib包代替，而requests是它的高级封装，按往常也是用这个，具体是函数返回值出问题还是其他原因还没找出来，给出2个方法，需要大家指正。
import urllib.request
class HtmlDownloader(object):
def download(self, url):
if url is None:
return None
user_agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64)'
headers = {'User-Agent': user_agent}
html_content = urllib.request.Request(url,headers=headers)#urlopen(url)
response=urllib.request.urlopen(html_content)
if response.getcode() == 200:
# print(response.read())
return response.read()#.decode('utf-8')
return None
这个是成功的方法，使用urllib打开URL链接，添加请求头可以更好的模拟正常访问，根据状态码返回内容。而存在问题的requests如下：
import requests#使用requests包爬取，结果提示页面不存在
class HtmlDownloader(object): # HTML下载器
def download(self, url):
if url is None:
return None
user_agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64)'
headers = {'User-Agent': user_agent}
respondse = requests.get(url, headers=headers)
# print(url)
if respondse.status_code != 200:
return None
# respondse.encoding = 'utf-8'
# print(respondse.content)
return respondse.content
测试时候可看出urllib的respondse.read()与requests的content都是bytes类型，从代码阅读上大体一样，经过几次尝试，以为是编解码问题，最后还是没能找出问题，所以用了urllib进行。
3、HTML下载器
这里使用BeautifulSoup4进行解析，bs4进行解析可以很简洁的几行代码完成，功能强大常使用。先分析网页结构格式，写出匹配表达式获取数据。
分析之后标题title = soup.find('dd', class_='lemmaWgt-lemmaTitle-title').find('h1')。获取tag中包含的所有文本内容，包括子孙tag中的内容，并将结果作为Unicode字符串返回，词条解释可写出式子匹配summary = soup.find('div', class_='lemma-summary')。
import re
from urllib.parse import urljoin
from bs4 import BeautifulSoup
class HtmlParser(object):
def _get_new_data(self, page_url, soup):
data = {}
data['url'] = page_url
title = soup.find('dd', class_='lemmaWgt-lemmaTitle-title').find('h1')
data['title'] = title.get_text()
summary = soup.find('div', class_='lemma-summary')
data['summary'] = summary.get_text()
# print(summary_node.get_text())
return data
def _get_new_urls(self, page_url, soup):
new_urls = set()
# print(new_urls)
links = soup.find_all('a', href=re.compile('/item/\w+'))
for link in links:
new_url = link['href']
new_full_url = urljoin(page_url, new_url)
new_urls.add(new_full_url)
# print(new_full_url)
return new_urls
def parser(self, page_url, html_cont):
if page_url is None or html_cont is None:
return
soup = BeautifulSoup(html_cont, 'html.parser')
new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup)
new_data = self._get_new_data(page_url, soup)
return new_urls, new_data
这里使用了正则表达式来匹配网页中的词条链接：links = soup.find_all('a', href=re.compile('/item/\w+'))
4、数据存储器
包括两个方法，store_data：将目标数据存到列表中；out_html：数据输出外存，这里存为html格式，也可以根据需要存为csv、txt形式。
import codecs
class DataOutput(object):#数据存储器
def __init__(self):
self.datas=[]
def store_data(self,data):
if data is None:
return
self.datas.append(data)
def output_html(self):
fout=codecs.open('baike.html','w',encoding='utf-8')
fout.write("<html>")
fout.write("<head><meta charset='utf-8'/></head>")
fout.write("<body>")
fout.write("<table>")
for data in self.datas:
print(data["title"])
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>")
# self.datas.remove(data)
fout.write("</table>")
fout.write("</body>")
fout.write("</html>")
fout.close()
爬取数据量少的情况下可用以上方法，否则要使用分批存储，避免发生异常，数据丢失。
5、爬虫调度器
终于到最后步骤了，也是关键的一步，协调上面所有“器”，爬虫开始！
from craw_pratice.adataOutput import DataOutput
from craw_pratice.ahtmlDownloader import HtmlDownloader
from craw_pratice.ahtmlParser import HtmlParser
from craw_pratice.aurlManeger import UrlManager
class spiderman(object):
def __init__(self):
self.manage = UrlManager()
self.downloader = HtmlDownloader()
self.parser = HtmlParser()
self.output = DataOutput()
def crawl(self, root_url):
self.manage.add_new_url(root_url)
# 判断URL管理器中是否有新的URL，同时判断抓去了多少个URL
while (self.manage.has_new_url() and self.manage.old_url_size() < 100):
try:
new_url = self.manage.get_new_url() # 从管理器获取新的URL
print("已经抓取%s个链接: %s" % (self.manage.old_url_size(), new_url))
html = self.downloader.download(new_url) # 下载网页
# print(html)
new_urls, data = self.parser.parser(new_url, html) # 解析器抽取网页数据
print(data)
self.manage.add_new_urls(new_urls)
self.output.store_data(data) # 存储
except Exception:
print("crawl failed")
self.output.output_html()
if __name__ == "__main__":
root_url = 'https://baike.baidu.com/item/Python/407313'
spider_man = spiderman()
spider_man.crawl(root_url)
至此，整个爬虫项目完成了，效果如图：
这是我成功后的小总结，而过程并不是如此顺利，而是遇到小问题，对程序代码不断debug，比如：
上面说到的requests问题，导致爬取的链接不存在，一直提示页面不存在。后来采取urllib解决。还有第3中urljoin的调用，整个小爬虫项目我用到的是python3.6，已经把urlparse模块封装到urllib里面，所以不采用import parser。
这个项目实践让我学习到爬虫最基本的框架，各个功能都实现模块化，清晰简洁，为之后实现大型成熟的爬虫项目做了铺垫，分享学习心得，希望能学得更好，要继续努力！
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