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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