目标分析:
目标:百度百科python词条相关词条网页 - 标题和简介

入口页:https://baike.baidu.com/item/Python/407313

URL格式:
- 词条页面URL:/item/xxxx

数据格式:
- 标题:
<dd class="lemmaWgt-lemmaTitle-title"><h1>***</h1></dd>

- 简介:
<div class="lemma-summary">***</div>

页面编码:utf-8

爬虫主入口文件

spider_main.py

# coding:utf-8
import url_manager
import html_downloader
import html_parser
import html_outputer class SpiderMain(object):
def __init__(self):
# url管理器
self.urls = url_manager.UrlManager()
# 下载器
self.downloader = html_downloader.HtmlDownloader()
# 解析器
self.parser = html_parser.HtmlParser()
# 输出控制器
self.outputer = html_outputer.HtmlOutputer() def craw(self, root_url):
# 记录当前爬取的是第几个url
count = 1
self.urls.add_new_url(root_url)
# 如果有待爬取的url就继续while循环
'''
while self.urls.has_new_url():
try:
new_url = self.urls.get_new_url()
print 'craw %d : %s' % (count, new_url)
# 下载url页面
html_cont = self.downloader.download(new_url)
# 进行url解析并获取url的数据
new_urls, new_data = self.parser.parse(new_url, html_cont)
# url解析及数据搜集
self.urls.add_new_urls(new_urls)
self.outputer.collect_data(new_data) if count >= 1000:
break
count = count + 1
except Exception as e:
print 'craw failed'
print e
'''
while self.urls.has_new_url():
new_url = self.urls.get_new_url()
print 'craw %d : %s' % (count, new_url)
# 下载url页面
html_cont = self.downloader.download(new_url)
# print html_cont
# 进行url解析并获取url的数据
new_urls, new_data = self.parser.parse(new_url, html_cont)
# url解析及数据搜集
self.urls.add_new_urls(new_urls)
self.outputer.collect_data(new_data) if count >= 10:
break
count = count + 1 # 输出到指定页面
self.outputer.output_html() if __name__ == "__main__":
root_url = "https://baike.baidu.com/item/Python/407313"
obj_spider = SpiderMain()
obj_spider.craw(root_url)

网页管理器

url_manager.py

# coding:utf-8

class UrlManager(object):
def __init__(self):
# 要爬取的url
self.new_urls = set()
# 爬取过的url
self.old_urls = set() def add_new_url(self, url):
if url is None:
return
# 如果url不在要爬取的url里面也不在爬取过的url里面就添加进来
if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:
self.new_urls.add(url) def add_new_urls(self, urls):
if urls is None or len(urls) == 0:
return
for url in urls:
self.add_new_url(url) def has_new_url(self):
return len(self.new_urls) != 0 def get_new_url(self):
new_url = self.new_urls.pop()
self.old_urls.add(new_url)
return new_url

网页下载器

html_downloader.py

# coding:utf-8

import urllib2

class HtmlDownloader(object):
def download(self, url):
if url is None:
return None response = urllib2.urlopen(url) if response.getcode() != 200:
return None return response.read()

网页分析器

html_parser.py

# coding:utf-8

from bs4 import BeautifulSoup
import re
import urlparse class HtmlParser(object): def _get_new_urls(self, page_url, soup):
# 得到所有的词条url
links = soup.find_all('a', href=re.compile(r"/item/.*"))
# print links
new_urls = set()
for link in links:
new_url = link['href']
new_full_url = urlparse.urljoin(page_url, new_url)
new_urls.add(new_full_url) return new_urls def _get_new_data(self, page_url, soup):
res_data = {}
# url
res_data['url'] = page_url # <dd class="lemmaWgt-lemmaTitle-title">
# <h1>Python</h1>
title_node = soup.find('dd', class_='lemmaWgt-lemmaTitle-title').find("h1")
res_data['title'] = title_node.get_text()
# <div class="lemma-summary" label-module="lemmaSummary">
summary_node = soup.find('div', class_="lemma-summary")
res_data['summary'] = summary_node.get_text() return res_data def parse(self, page_url, html_cont):
if page_url is None or html_cont is None:
return soup = BeautifulSoup(html_cont, 'html.parser', from_encoding='utf-8') new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup)
new_data = self._get_new_data(page_url, soup) return new_urls,new_data

网页输出器

html_outputer.py

# coding:utf-8

class HtmlOutputer(object):
def __init__(self):
self.datas = [] def collect_data(self, data):
if data is None:
return
self.datas.append(data) # ascii
def output_html(self):
fout = open('output.html', 'w') fout.write("<html>")
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'].encode('utf-8'))
fout.write("<td>%s</td>" % data['summary'].encode('utf-8'))
fout.write("</tr>") fout.write("/table")
fout.write("/body")
fout.write("/html")

运行代码:

结果页面

python简单爬虫爬取百度百科python词条网页的更多相关文章

  1. python爬虫—爬取百度百科数据

    爬虫框架:开发平台 centos6.7 根据慕课网爬虫教程编写代码 片区百度百科url,标题,内容 分为4个模块:html_downloader.py 下载器 html_outputer.py 爬取数 ...

  2. Python简易爬虫爬取百度贴吧图片

    通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能,把我们想要的图片爬取到本地.(Python版本为3.6.0) 一.获取整个页面数据 def getHtml(url): page=urllib.requ ...

  3. 【Python】Python简易爬虫爬取百度贴吧图片

    通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能,把我们想要的图片爬取到本地.(Python版本为3.6.0) 一.获取整个页面数据 def getHtml(url): page=urllib.requ ...

  4. 慕课爬虫实战 爬取百度百科Python词条相关1000个页面数据

    http://www.imooc.com/learn/563 spider_main.py #!/usr/bin/python # coding=utf-8 #from baike_spider im ...

  5. Python——爬取百度百科关键词1000个相关网页

    Python简单爬虫——爬取百度百科关键词1000个相关网页——标题和简介 网站爬虫由浅入深:慢慢来 分析: 链接的URL分析: 数据格式: 爬虫基本架构模型: 本爬虫架构: 源代码: # codin ...

  6. Python开发简单爬虫(二)---爬取百度百科页面数据

    一.开发爬虫的步骤 1.确定目标抓取策略: 打开目标页面,通过右键审查元素确定网页的url格式.数据格式.和网页编码形式. ①先看url的格式, F12观察一下链接的形式;② 再看目标文本信息的标签格 ...

  7. 爬虫实战(一) 用Python爬取百度百科

    最近博主遇到这样一个需求:当用户输入一个词语时,返回这个词语的解释 我的第一个想法是做一个数据库,把常用的词语和词语的解释放到数据库里面,当用户查询时直接读取数据库结果 但是自己又没有心思做这样一个数 ...

  8. Python爬虫 - 爬取百度html代码前200行

    Python爬虫 - 爬取百度html代码前200行 - 改进版,  增加了对字符串的.strip()处理 源代码如下: # 改进版, 增加了 .strip()方法的使用 # coding=utf-8 ...

  9. python爬虫-爬取百度图片

    python爬虫-爬取百度图片(转) #!/usr/bin/python# coding=utf-8# 作者 :Y0010026# 创建时间 :2018/12/16 16:16# 文件 :spider ...

随机推荐

  1. Jquery等待ajax执行完毕继续执行(断点调试正常,运行异常)

    以前写过一个程序,发现用断点调试的时候,一步步的运行,程序是可以的,但是去了断点程序就出现了问题. $(document).ready(function(){ var arra=new Array() ...

  2. C#操作句柄

    1.直接上例子吧:收集系统信息msinfo32时,会有一个弹窗,现在要隐藏该弹窗,首先看没有通过句柄隐藏弹窗的现象 2.收集系统信息导入到一个位置 代码: Process[] msinfo32proc ...

  3. forEach方法如何跳出循环

    1.for方法跳出循环 function getItemById(arr, id) { var item = null; for (var i = 0; i < arr.length; i++) ...

  4. vijosP1286座位安排(状压DP)

    传送门 题意 计算\(C_{n*m}^k/可行方案数\) 分析 定义dp[i][j][k]为第i行用过人数为j个且第i行状态为k的方案数 转移方程:dp[i][j][k]=Σdp[i-1][j-num ...

  5. Mecanim动画系统 - 在角色上使用Mask 叠加动画层

    http://www.narkii.com/club/thread-305706-1.html 2013-10-9 01:15 上传 下载附件 (78.65 KB) 导读:五分钟了解Mecanim角色 ...

  6. numpy windows环境下载安装

    由于numpy在多个平台下非常流行,以至于习惯WINDOWS环境下的用户可能找不到下载位置,更多的时候会下载到zip文件,然后需要安装编译(自然通不过) 1.http://www.scipy.org/ ...

  7. File upload in ASP.NET Core web API

    参考1:File upload in ASP.NET Core web API https://www.janaks.com.np/file-upload-asp-net-core-web-api/ ...

  8. Android NFC 整理

    Android NFC基础(多篇) http://blog.csdn.net/think_soft/article/details/8169483

  9. luoguP3808[模板]AC自动机(简单版)

    传送门 ac自动机模板题,裸的多串匹配 代码: #include<cstdio> #include<iostream> #include<algorithm> #i ...

  10. luoguP3796[模板]AC自动机(加强版)

    传送门 ac自动机模板,可能我写的ac自动机是有点问题的,所以跑的有些慢 暴力跳fail统计 代码: #include<cstdio> #include<iostream> # ...