非结构化数据与结构化数据提取---- 案例:使用正则表达式的爬虫

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了非结构化数据与结构化数据提取---- 案例:使用正则表达式的爬虫相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

案例:使用正则表达式的爬虫

现在拥有了正则表达式这把神兵利器,我们就可以进行对爬取到的全部网页源代码进行筛选了。

下面我们一起尝试一下爬取内涵段子网站: http://www.neihan8.com/article/list_5_1.html

打开之后,不难看到里面一个一个灰常有内涵的段子,当你进行翻页的时候,注意url地址的变化:

  • 第一页url: http: //www.neihan8.com/article/list_5_1 .html

  • 第二页url: http: //www.neihan8.com/article/list_5_2 .html

  • 第三页url: http: //www.neihan8.com/article/list_5_3 .html

  • 第四页url: http: //www.neihan8.com/article/list_5_4 .html

这样我们的url规律找到了,要想爬取所有的段子,只需要修改一个参数即可。 下面我们就开始一步一步将所有的段子爬取下来吧。


第一步:获取数据

1. 按照我们之前的用法,我们需要写一个加载页面的方法。

这里我们统一定义一个类,将url请求作为一个成员方法处理。

我们创建一个文件,叫duanzi_spider.py

然后定义一个Spider类,并且添加一个加载页面的成员方法

import urllib2

class Spider:
    """
        内涵段子爬虫类
    """
    def loadPage(self, page):
        """
            @brief 定义一个url请求网页的方法
            @param page 需要请求的第几页
            @returns 返回的页面html
        """

    url = "http://www.neihan8.com/article/list_5_" + str(page)
+ ".html"
    #User-Agent头
    user_agent = ‘Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT
6.1; Trident/5.0‘

    headers = {‘User-Agent‘: user_agent}
    req = urllib2.Request(url, headers = headers)
    response = urllib2.urlopen(req)
    html = response.read()
    print html

    #return html

以上的loadPage的实现体想必大家应该很熟悉了,需要注意定义python类的成员方法需要额外添加一个参数self.

  • 那么loadPage(self, page) 中的page是我们指定去请求第几页。

  • 最后通过 print html打印到屏幕上。

  • 然后我们写一个main函数见到测试一个loadPage方法

2. 写main函数测试一个loadPage方法
if __name__ == ‘__main__‘:
    """
        ======================
            内涵段子小爬虫
        ======================
    """
    print ‘请按下回车开始‘
    raw_input()

    #定义一个Spider对象
    mySpider = Spider()
    mySpider.loadpage(1)
  • 程序正常执行的话,我们会在屏幕上打印了内涵段子第一页的全部html代码。 但是我们发现,html中的中文部分显示的可能是乱码 。

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那么我们需要简单的将得到的网页源代码处理一下:


def loadPage(self, page):
    """
        @brief 定义一个url请求网页的方法
        @param page 需要请求的第几页
        @returns 返回的页面html
    """

    url = "http://www.neihan8.com/article/list_5_" + str(page)
+ ".html"
    #User-Agent头
    user_agent = ‘Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT
6.1; Trident/5.0‘
    headers = {‘User-Agent‘: user_agent}
    req = urllib2.Request(url, headers = headers)
    response = urllib2.urlopen(req)
    html = response.read()
    gbk_html = html.decode(‘gbk‘).encode(‘utf-8‘)
    # print gbk_html
    return gbk_html

注意 :对于每个网站对中文的编码各自不同,所以html.decode(‘gbk’)的写法并不是通用写法,根据网站的编码而异

  • 这样我们再次执行以下duanzi_spider.py ,会发现之前的中文乱码可以正常显示了。

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第二步:筛选数据

接下来我们已经得到了整个页面的数据。 但是,很多内容我们并不关心,所以下一步我们需要进行筛选。 如何筛选,就用到了上一节讲述的正则表达式。

  • 首先
import re
  • 然后, 在我们得到的gbk_html中进行筛选匹配。

我们需要一个匹配规则:

我们可以打开内涵段子的网页,鼠标点击右键 “ 查看源代码 ” 你会惊奇的发现,我们需要的每个段子的内容都是在一个 <div>标签中,而且每个div都有一个属性class = "f18 mb20"

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所以,我们只需要匹配到网页中所有<div class="f18 mb20"> 到 </div> 的数据就可以了。

根据正则表达式,我们可以推算出一个公式是:
<div.*?class="f18 mb20">(.*?)</div>
  • 这个表达式实际上就是匹配到所有divclass="f18 mb20 里面的内容(具体可以看前面正则介绍)

  • 然后将这个正则应用到代码中,我们会得到以下代码:

def loadPage(self, page):
    """
        @brief 定义一个url请求网页的方法
        @param page 需要请求的第几页
        @returns 返回的页面html
    """

    url = "http://www.neihan8.com/article/list_5_" + str(page)
+ ".html"
    #User-Agent头
    user_agent = ‘Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT
6.1; Trident/5.0‘
    headers = {‘User-Agent‘: user_agent}
    req = urllib2.Request(url, headers = headers)
    response = urllib2.urlopen(req)
    html = response.read()
    gbk_html = html.decode(‘gbk‘).encode(‘utf-8‘)

    #找到所有的段子内容<div class = "f18 mb20"></div>
    #re.S 如果没有re.S 则是只匹配一行有没有符合规则的字符串,如果没有则下一行重新匹配
    # 如果加上re.S 则是将所有的字符串将一个整体进行匹配
    pattern = re.compile(r‘<div.*?class="f18 mb20">(.*?)</di
v>‘, re.S)
    item_list = pattern.findall(gbk_html)

    return item_list


def printOnePage(self, item_list, page):
    """
        @brief 处理得到的段子列表
        @param item_list 得到的段子列表
        @param page 处理第几页
    """

    print "******* 第 %d 页 爬取完毕...*******" %page
    for item in item_list:
        print "================"
        print ite
  • 这里需要注意一个是re.S是正则表达式中匹配的一个参数。

  • 如果 没有re.S 则是 只匹配一行 有没有符合规则的字符串,如果没有则下一行重新匹配。

  • 如果 加上re.S 则是将 所有的字符串 将一个整体进行匹配,findall 将所有匹配到的结果封装到一个list中。
  • 然后我们写了一个遍历item_list的一个方法 printOnePage() 。 ok程序写到这,我们再一次执行一下。
[email protected] ~$ python duanzi_spider.py
我们第一页的全部段子,不包含其他信息全部的打印了出来。
  • 你会发现段子中有很多 <p> , </p> 很是不舒服,实际上这个是html的一种段落的标签。
  • 在浏览器上看不出来,但是如果按照文本打印会有<p>出现,那么我们只需要把我们不希望的内容去掉即可了。

  • 我们可以如下简单修改一下 printOnePage().

def printOnePage(self, item_list, page):
    """
        @brief 处理得到的段子列表
        @param item_list 得到的段子列表
        @param page 处理第几页
    """

    print "******* 第 %d 页 爬取完毕...*******" %page
    for item in item_list:
        print "================"
        item = item.replace("<p>", "").replace("</p>", "").repl
ace("<br />", "")
        print item

第三步:保存数据

  • 我们可以将所有的段子存放在文件中。比如,我们可以将得到的每个item不是打印出来,而是存放在一个叫 duanzi.txt 的文件中也可以。
def writeToFile(self, text):
‘‘‘
    @brief 将数据追加写进文件中
    @param text 文件内容
‘‘‘
    myFile = open("./duanzi.txt", ‘a‘) #追加形式打开文件
    myFile.write(text)
    myFile.write("---------------------------------------------
--------")
    myFile.close()
  • 然后我们将print的语句 改成writeToFile() ,当前页面的所有段子就存在了本地的MyStory.txt文件中。
def printOnePage(self, item_list, page):
‘‘‘
    @brief 处理得到的段子列表
    @param item_list 得到的段子列表
    @param page 处理第几页
‘‘‘
    print "******* 第 %d 页 爬取完毕...*******" %page
    for item in item_list:
        # print "================"
        item = item.replace("<p>", "").replace("</p>", "").repl
ace("<br />", "")
        # print item
        self.writeToFile(item)

第四步:显示数据

  • 接下来我们就通过参数的传递对page进行叠加来遍历 内涵段子吧的全部段子内容。

  • 只需要在外层加一些逻辑处理即可。

def doWork(self):
‘‘‘
    让爬虫开始工作
‘‘‘
    while self.enable:
        try:
            item_list = self.loadPage(self.page)
        except urllib2.URLError, e:
            print e.reason
            continue

        #对得到的段子item_list处理
        self.printOnePage(item_list, self.page)
        self.page += 1 #此页处理完毕,处理下一页
        print "按回车继续..."
        print "输入 quit 退出"
        command = raw_input()
        if (command == "quit"):
            self.enable = False
            break
  • 最后,我们执行我们的代码,完成后查看当前路径下的duanzi.txt文件,里面已经有了我们要的内涵段子。

以上便是一个非常精简使用的小爬虫程序,使用起来很是方便,如果想要爬取其他网站的信息,只需要修改其中某些参数和一些细节就行了。

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