1.对于网页抓取器：urllib2（基础版），requests（加强版）。接下来以urllib2为例子介绍网页抓取的三个基础的小例子
1 #!/usr/bin/env python 2 # coding: utf-8 3 4 #方法一： 5 import urllib2 6 7 #直接请求： 8 response = urllib2.urlopen("https://baidu.com") 9 10 #获取状态码，如果200表示获取成功： 11 print response.getcode() 12 13 #读取内容： 14 content= response.read() 15 16 #方法二： 17 #添加data，http header 18 19 request=urllib2.Request("https://baidu.com") 20 21 request.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0') 22 23 response2=urllib2.urlopen(request) 24 import cookielib 25 #**************************************** 26 cj=cookielib.CookieJar() #生成一个Cookierjar构架 27 28 opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj)) 29 30 urllib2.install_opener(opener) 31 32 response3=urllib2.urlopen("https://baidu.com") 33 34 print response3.read()
2.网页解析器：从网页中提取有价值的数据工具:
分为：正则表达式 、html.parser、BeautifulSoup(采用html.parser 和 lxml形式)
II：结构化解析-DOM（前端的形式）
#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 #BeautifulSoup简单的例子展示 import urllib2 from bs4 import BeautifulSoup import cookielib import re html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p> <p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were <a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>, <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>; and they lived at the bottom of a well.</p> <p class="story">...</p> """ soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser',from_encoding='utf-8') print "正则表达式" a_node=soup.find('a',href=re.compile(r'ill')) print a_node link_node=soup.find('p',class_="title") print link_node.name,link_node.get_text()
3.爬虫的构架：确定目标----》分析目标-------》
1.抓取百度百科页面的python的词条，和本页面中关于python的介绍：
在百度词条页面上其他词条链接： href="/view/76320.htm"（一个不完整的链接，在前面加上http://baike.baidu.com/view/76320.htm）
python中__init__ 方法的使用：类class的一个对象被建立时，马上运行，对你的类的方向做一些希望的初始化。
**********************************************分割符**************************************************
1.get_text():获取通过find找到的标签中的文本内容，在括号中添加“”strip=True“”可以去掉文本中多余的空格：
接下来对python百度百科词条的爬取，1，爬取此页面中Python的主页面，2爬取对Python的描写编辑：
1 #添加data，http heard 2 def get_new_data(soup): 3 res_data={} 4 title_node=soup.find('dd', class_="lemmaWgt-lemmaTitle-title").find('h1') 5 res_data['title']=title_node.get_text() 6 7 summary_node=soup.find("div",class_="lemma-summary") 8 res_data['summary']=summary_node.get_text() 9 #通过get_text()解析出来的文档是数字形式，由于汉字gbk，网页用的UTF-8 10 11 return res_data 12 13 14 url="http://baike.baidu.com/link?url=FimNNlgCZAvayi8faWZOf1tdh5Gpx\ 15 SsgFKCKEtX7ixvXcJ7Xev2SYa95smVrBpw2k486g9e-EZUVffYjCjS2Iq" 16 request=urllib2.Request(url) 17 response=urllib2.urlopen(request) 18 19 if(response.code==200): 20 html_cont=response.read()#直接将爬取网页内容存取到html_cont 21 else: 22 print ("爬取页面失败") 23 24 # 告诉机器采用何种html的解析器 25 soup=BeautifulSoup(html_cont,"html.parser",from_encoding='UTF-8') 26 27 new_data=get_new_data(soup) 28 29 print new_data["summary"] 30 print ("res_data[summary]:%s"% new_data['summary'].encode("utf-8"))
同样在此基础上匹配URL：
1 def get_new_url(soup,page_url): 2 #第一步得到所有的url: 3 new_urls=set() 4 links=soup.find_all('a',href=re.compile(r"/view/\d+\.htm")) 5 for link in links: 6 new_url=link['href'] # 不完全的url需要更加完备的url 7 print link['href'] 8 new_full_url=urlparse.urljoin(page_url,new_url) 9 new_urls.add(new_full_url) 10 print new_urls 11 return new_urls 12 13 14 url="http://baike.baidu.com/link?url=FimNNlgCZAvayi8faWZOf1tdh5Gpx\ 15 SsgFKCKEtX7ixvXcJ7Xev2SYa95smVrBpw2k486g9e-EZUVffYjCjS2Iq" 16 request=urllib2.Request(url) 17 response=urllib2.urlopen(request) 18 19 if(response.code==200): 20 html_cont=response.read()#直接将爬取网页内容存取到html_cont 21 else: 22 print ("爬取页面失败") 23 24 # 告诉机器采用何种html的解析器 25 soup=BeautifulSoup(html_cont,"html.parser",from_encoding='UTF-8') 26 27 28 new_url=get_new_url(soup,url)
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接下来是在慕课网上一个简单的爬虫程序，经过编写已经可以。
详情见：
