本章将结合先前所学的爬虫和正则表达式知识,做一个简单的爬虫案例,更多内容请参考:Python学习指南

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,不难看出里面一个一个非常有内涵的段子,当你进行翻页的时候,注意url地址的变化:

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。

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。

我们创建了一个文件,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url
"""
url = "http://www.neihan8.com/article/list_5_" + str(page)+ ".html"
#user-Agent头
user_agent = "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT6.1; Trident/5.0"
headers = {"User-Agent":user_agent}
req = urllib2.Request(url, headers = headers)
response = urllib2.urlopen(req)
print html

以上的loadPage的实现思想想必大家都应该熟悉了,需要注意定义python类的成员方法需要额外添加一个参数self.

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,我们会在皮姆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。



    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):
"""
@bridf 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 NT6.1; 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") 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")的写法并不是通用的,根据网站的编码而异。

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筛选数据。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,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标签都有一个属性class="f18 mb20"

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(具体可以看前面介绍)
  • 然后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请求网页的办法
@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 NT6.1; 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,如果没有则匹配下一行重新匹配
#如果加上re.S,则是将所有的字符串按一个整体进行匹配
pattern = re.compile(r'<div.*?class="f18 mb20">(.*?)</div>', 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按一个整体进行匹配,findall将匹配到的所有结果封装到一个list中。
  • 如果我们写了一个遍历item_list的一个方法printOnePage()。ok程序写到这,我们再一次执行一下。
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的内容去掉即可。
  • 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>", "").replace("<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") #a追加形式打开文件
myFile.write(text)
myFile.write("-------------------------")
myFile.close()
  • 然后我们将所有的print的语句改写成writeToFile(), 当前页面的所有段子就存在了本地的duanzi.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:
item = item.replace("<p>", "").replace("</p>", "").replace("<br />". "") 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。

  • 只需要在外层加上一些逻辑处理即可。

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 #将得到的段子item_list处理
self.printOnePage(item_list, self.page)
self.page += 1
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的小爬虫程序,使用起来很是方便,如果想要爬取其它网站的信息,只需要修改其中某些参数和一些细节即可。

Python爬虫(十一)_案例:使用正则表达式的爬虫的更多相关文章

  1. PYTHON爬虫实战_垃圾佬闲鱼爬虫转转爬虫数据整合自用二手急速响应捡垃圾平台_3(附源码持续更新)

    说明 文章首发于HURUWO的博客小站,本平台做同步备份发布. 如有浏览或访问异常图片加载失败或者相关疑问可前往原博客下评论浏览. 原文链接 PYTHON爬虫实战_垃圾佬闲鱼爬虫转转爬虫数据整合自用二 ...

  2. Python爬虫(十三)_案例:使用XPath的爬虫

    本篇是使用XPath的案例,更多内容请参考:Python学习指南 案例:使用XPath的爬虫 现在我们用XPath来做一个简单的爬虫,我们尝试爬取某个贴吧里的所有帖子且将该帖子里每个楼层发布的图片下载 ...

  3. [b0026] python 归纳 (十一)_线程_threading.Thread

    总结: 默认父线程跑完,子线程并不会马上退出,不像 thread.start_threadXXXX 父线程跑完了,并没有退出,一直在那里 线程启动速度很快,不占多少开销,不到1毫 秒 代码: # -* ...

  4. Python笔记(十一)_匿名函数与map()、filter()

    匿名函数 无需显式定义函数名,和函数过程,使代码更精简的lambda表达式 函数没有命名,不用担心函数名的冲突 冒号前面代表函数的参数,后面表示计算过程 >>>func=lambda ...

  5. python爬虫主要就是五个模块:爬虫启动入口模块,URL管理器存放已经爬虫的URL和待爬虫URL列表,html下载器,html解析器,html输出器 同时可以掌握到urllib2的使用、bs4(BeautifulSoup)页面解析器、re正则表达式、urlparse、python基础知识回顾(set集合操作)等相关内容。

    本次python爬虫百步百科,里面详细分析了爬虫的步骤,对每一步代码都有详细的注释说明,可通过本案例掌握python爬虫的特点: 1.爬虫调度入口(crawler_main.py) # coding: ...

  6. Python爬虫教程-19-数据提取-正则表达式(re)

    本篇主页内容:match的基本使用,search的基本使用,findall,finditer的基本使用,匹配中文,贪婪与非贪婪模式 Python爬虫教程-19-数据提取-正则表达式(re) 正则表达式 ...

  7. python爬虫(一)_爬虫原理和数据抓取

    本篇将开始介绍Python原理,更多内容请参考:Python学习指南 为什么要做爬虫 著名的革命家.思想家.政治家.战略家.社会改革的主要领导人物马云曾经在2015年提到由IT转到DT,何谓DT,DT ...

  8. Python爬虫学习==>第九章:正则表达式基础

    学习目的: 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特点字符.及这些特点字符组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑. 正式步骤 Step1 ...

  9. Python第十一天 异常处理 glob模块和shlex模块 打开外部程序和subprocess模块 subprocess类 Pipe管道 operator模块 sorted函数 os模块 hashlib模块 platform模块 csv模块

    Python第十一天    异常处理  glob模块和shlex模块    打开外部程序和subprocess模块  subprocess类  Pipe管道  operator模块   sorted函 ...

随机推荐

  1. 一场围绕着‘Deeping Learning’的高考

    Deep Learning的基本思想和方法 实际生活中,人们为了解决一个问题,如对象的分类(对象可是是文档.图像等),首先必须做的事情是如何来表达一个对象,即必须抽取一些特征来表示一个对象,如文本的处 ...

  2. null transform hack 强制使用硬件加速

    -webkit-transform: translateZ(0); -webkit-transform: translate3d(0,0,0);   作用: 1.切换到硬件合成模式,通常所有事情都CP ...

  3. Problem E: 分数类的输出

    Problem E: 分数类的输出 Time Limit: 3 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2699  Solved: 1227[Submit][Status][ ...

  4. 如何部署Java_web项目到云服务器上

    步骤 1:购买 Linux 实例(略) 步骤2:安装JDK 本节介绍如何安装java jdk. 软件包中包含的软件及版本如下: Tomcat:1.8.0_121 说明:这是写文档时参考的软件版本.您下 ...

  5. Kotlin编码----var和val的区别

    var是一个可变变量,这是一个可以通过重新分配来更改为另一个值的变量.这种声明变量的方式和Java中常规的变量的声明方式一样. val是一个只读变量,这种声明变量的方式相当于java中的final变量 ...

  6. 使用duilib开发简单的Window安装包

    一.具体思路 安装过程:安装包的制作包括资源文件的打包,资源文件打包到安装包exe中,安装的时候需要从exe中提取出对应的资源文件, 然后解压文件安装到指定目录,然后就是对安装的可执行程序进行注册表的 ...

  7. OpenTSDB - 分布式可扩展的监控系统

    OpenTSDB - A Distributed, Scalable Monitoring System http://opentsdb.net/getting-started.html http:/ ...

  8. 这应该是目前最快速有效的ASP.NET Core学习方式(视频)

    ASP.NET Core都2.0了,它的普及还是不太好.作为一个.NET的老司机,我觉得.NET Core给我带来了很多的乐趣.Linux, Docker, CloudNative,MicroServ ...

  9. springMVC初探

    MVC框架要做哪些事情? a,将url映射到java类,或者java类的方法上 b,封装用户提交的数据 c,处理请求->调用相关的业务处理—>封装响应的数据 d,将响应的数据进行渲染 sp ...

  10. Python手动实现k-means

    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def kmeans(data, cluster_num, method='mean'): poi ...