继续上一篇文章的内容,上一篇文章中已经将url管理器和下载器写好了。接下来就是url解析器,总的来说这个模块是几个模块中比较难的。因为通过下载器下载完页面之后,我们虽然得到了页面,但是这并不是我们想要的结果。而且由于页面的代码很多,我们很难去里面找到自己想要的数据。所幸,我们下载的是html页面,它是一种由多个多层次的节点组成的树型结构的文本文件。所以,相较于txt文件,我们更加容易定位到我们要找的数据块。现在我们要做的就是去原页面去分析一下,我们想要的数据到底在哪。

  打开百度百科pyton词条的页面,然后按F12调出开发者工具。通过使用工具,我们就能定位到页面的内容:

  这样我们就找到了我们想要的信息处在哪个标签里了。

 import bs4
 import re
 from urllib.parse import urljoin
 class HtmlParser(object):
     """docstring for HtmlParser"""
     def _get_new_urls(self, url, soup):
         new_urls = set()
         links = soup.find_all('a', href = re.compile(r'/item/.'))
         for link in links:
             new_url = re.sub(r'(/item/)(.*)', r'\1%s' % link.getText(), link['href'])
             new_full_url = urljoin(url, new_url)
             new_urls.add(new_full_url)
         return new_urls

     def _get_new_data(self, url, soup):
         res_data = {}
         #url
         res_data['url'] = url
         #<dd class="lemmaWgt-lemmaTitle-title">
         title_node = soup.find('dd', class_ = "lemmaWgt-lemmaTitle-title").find('h1')
         res_data['title'] = title_node.getText()
         #<div class="lemma-summary" label-module="lemmaSummary">
         summary_node = soup.find('div', class_ = "lemma-summary")
         res_data['summary'] = summary_node.getText()
         return res_data

     def parse(self, url, html_cont):
         if url is None or html_cont is None:
             return
         soup = bs4.BeautifulSoup(html_cont, 'lxml')
         new_urls = self._get_new_urls(url, soup)
         new_data = self._get_new_data(url, soup)
         return new_urls, new_data

  解析器只有一个外部方法就是parse方法,

    a.首先它会接受url, html_cont两个参数,然后进行判断页面内容是否为空

    b.调用bs4模块的方法来解析网页内容,'lxml'为文档解析器,默认的为html.parser,bs官方推荐我们用lxml,那就听它的吧,谁让人家是官方呢。

    c.接下来就是调用两个内部函数来获取新的url列表和数据

    d.最后将url列表和数据返回

  这里有一些注意点

    1.bs的方法调用还有一个参数,from_encoding 这个和我在下载器那里的重复了,所以我就取消了,两个的功能是一样的。

    2.获取url列表的内部方法,需要用到正则表达式,这里我也是摸着石头过河,不是很会,中间也调试过许多次。

    3.数据是放在字典中的,这样可以通过key来增改删除数据。

最好,就直接数据输出了,这个比较简单,直接上代码。

  

 class HtmlOutputer(object):
     """docstring for HtmlOutputer"""
     def __init__(self):
         self.datas = []
     def collect_data(self, new_data):
         if new_data is None:
             return
         self.datas.append(new_data)
     def output_html(self):
         fout = open('output1.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:
             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>')
         fout.write('</table>')
         fout.write('</body>')
         fout.write('</html>')
         fout.close()

  这里也有两个注意点

    1.fout = open('output1.html', 'w', encoding = 'utf-8'),这里的encoding参数一定要加,不然会报错,在windows平台,它默认是使用gbk编码来写文件的。

    2.fout.write('<head><meta charset="utf-8"></head>'),这里的meta标签也要加上,因为要告诉浏览器使用什么编码来渲染页面,这里我一开始没加弄了很久,我打开页面的内容,发现里面是中文的,结果浏览器展示的就是乱码。总的来说,因为整个页面采集过程结果好几个模块,所以编码问题要非常小心,不然少不留神就会出错。

  最后总结,这段程序还有许多方面可以深入探讨:

  1.页面的数据量过小,我尝试了10000个页面的爬取。一旦数据量剧增之后,就会带来一下问题,第一是待爬取url和已爬取url就不能放在set集合中了,要么放到radi缓存服务器里,要么放到mysql数据库中

  2.第二,数据也是同样的,字典也满足不了了,需要专门的数据库来存放

  3.第三量上去之后,对爬取效率就有要求了,那么多线程就要加进来

  4.第四,一旦布置好任务,单台服务器的压力会过大,而且一旦宕机,风险很大,所以分布式的高可用架构也要跟上来

  5.一方面是页面的内容过于简单,都是静态页面,不涉及登录,也不涉及ajax动态获取

  6.这只是数据采集,后续还有建模,分析…………

综上所述,路还远的很呢,加油!

  

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