使用python访问网络上的数据
这两天看完了Course上面的:
使用 Python 访问网络数据
https://www.coursera.org/learn/python-network-data/
写了一些作业,完成了一些作业。做些学习笔记以做备忘。
1.正则表达式 --- 虽然后面的课程没有怎么用到这个知识点,但是这个技能还是蛮好的。
附上课程中列出来的主要正则表达式的用法:
Python Regular Expression Quick Guide
^ Matches the beginning of a line
$ Matches the end of the line
. Matches any character
\s Matches whitespace
\S Matches any non-whitespace character
* Repeats a character zero or more times
*? Repeats a character zero or more times
(non-greedy)
+ Repeats a character one or more times
+? Repeats a character one or more times
(non-greedy)
[aeiou] Matches a single character in the listed set
[^XYZ] Matches a single character not in the listed set
[a-z0-] The set of characters can include a range
( Indicates where string extraction is to start
) Indicates where string extraction is to end
特别的以前没注意:From([0-9a-z]) 其实是取得符合整个规则的语句中()的部分。
并且 (.)并不表示任意字符而是只是.的意思。
附上作业编程:
import re def sumText(name):
handle = open(name, 'r')
sum =
for line in handle:
nums = re.findall('[0-9]+', line)
if len(nums) >=:
for num in nums:
sum += int(num)
return sum filedir = raw_input("imput fileName :")
sum1 = sumText(filedir)
print sum1
2.使用python建立socket链接
介绍了下socket,一个用于和应用通讯的东西,每个网络应用都有对应的端口号,通过协议+主机名+端口就可以找到这个应用进行通讯了。
展示了使用telnet来获取http服务的方式。
telnet www.cnblogs.com
GET http://www.cnblogs.com/webarn/p/6398989.html HTTP/1.0
不一定成功,觉得不是课程上面说的速度太慢的原因。
嗯附上自己知道比较简单的方式:
curl -XGET http://www.cnblogs.com/webarn/p/6398989.html
或者 使用python直接建立url链接,代码如下:
import socket mysock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
mysock.connect(('data.pr4e.org', ))
mysock.send('GET http://data.pr4e.org/intro-short.txt HTTP/1.0\n\n') while True:
data = mysock.recv()
if ( len(data) < ) :
break
print data; mysock.close()
再或者,使用浏览器的开发者工具也是一目了然的。
3.理解HTML并且进行解析
由于网页大部分都是html格式也就是超文本标记语言,是大部分网页展示的时候使用的语言,所以告诉了我们python里面也是有解析html 的包的:BeautifulSoup。
这个项目的链接如下:
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
使用详情可以查看它。
然后就是代码怎么使用了,还是自己作业的小小demo:
import urllib
from BeautifulSoup import * url = raw_input('Enter - ')
html = urllib.urlopen(url).read() soup = BeautifulSoup(html) sum =
trs = soup('tr')
for tr in trs:
if tr.span is not None:
num = int(tr.span.contents[])
sum += num
print sum
4.webService 和xml
介绍了xml,可扩展标记语言。主要用来传输和存储数据。可读性会比较强。很多webservice的通讯协议都是用xml来设计的。
其中有一个schme的概念,比如我们以前会写一些xsd文件来表示xml数据结构中的约束,比如字段是否可输还是必输,比如字段类型,这是一个约束,也是类似于协议的东西。
schema也会有很多的标准的。
xml解析用的是python内部的包:
xml.etree.ElementTree,将xml作为一个树状结构来解析了,要获取字段值要从根节点来数。
代码 如下:
import urllib
import xml.etree.ElementTree as ET url = raw_input("Enter location:")
print 'Retrieving', url
uh = urllib.urlopen(url)
data = uh.read()
print '\nRetrieved ', len(data), ' characters'
tree = ET.fromstring(data) comments = tree.findall('.//comment')
sum =
count = len(comments)
print 'Count:', count
for comment in comments:
sum += int(comment.find('count').text)
print 'Sum:', sum
5.json,api
这节谈到了SOA,面向对象服务,大型的系统都会用到这个,感觉上是各个系统中都有一层中间层用于通讯,通讯所用的数据协议,格式都是统一的,这样可以互相通讯。当然里面还有服务发现等问题需要考虑。但是有了SOA的架构之后,各个不同的系统都可以通讯了。
api 课程中举了google map的api和twitter的api,各个应用可能都提供了api来进行调用,application program interface 就是和一个系统通讯的接口。api的格式比较简单,使用REST风格的调用。RESTFul风格感觉可以再写一篇文章了,可以看看他们直接的关系,但是我看到的api大都是网址+参数。就是这种 http://www.xxxx.com?para1=11&¶m2=11这种,应该理解下来就是和前面说的协议+ 主机+ 端口+ 参数差不多了。
json介绍:json是一个简介的数据交换协议,只有一个版本,永远不会修改了,和xml比起来轻量很多,只有两个数据格式map,list。其他可以参看(json.org)(写这段chrome崩溃了3次,我也崩溃了。。。)然后就是loads才是解析string的,load是解析file的。
代码附上:
import json
import urllib url = raw_input('Enter location:')
print 'Retrieving', url
uh = urllib.urlopen(url)
data = uh.read()
print 'Retrieved', len(data)
info = json.loads(data)
print 'Count:', len(info['comments'])
sum =
for comment in info['comments']:
sum += int(comment['count'])
print 'Sum: ', sum
api获取然后解析json的:
import urllib
import json serviceurl = 'http://python-data.dr-chuck.net/geojson?' while True:
address = raw_input('Enter location:') if len(address) < :
break url = serviceurl + urllib.urlencode({'sensor': 'false', 'address': address})
print 'Retrieving ', url
uh = urllib.urlopen(url)
data = uh.read()
print 'Retrieved',len(data),'characters' try: js = json.loads(str(data))
except: js = None
if 'status' not in js or js['status'] != 'OK':
print '==== Failure To Retrieve ===='
print data
continue print json.dumps(js, indent=) print 'place_id:', js['results'][]['place_id']
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