内涵段子爬取及re匹配

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。

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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 。

  

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。

  

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"

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div中class="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 item

• 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。

Power@PowerMac ~$ 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。

以上博文来自传智播客--->以下为py3代码, 亲测可用

python3 完整代码:

import sys
from urllib import request, parse
import re

import chardet

class Spider:
    def __init__(self):
        # 初始化起始页位置
        self.page = 1
        # 爬取开关, 如果为True继续爬取, 反之停止
        self.switch = True

    def loadPage(self):
        """
        下载页面
        """
        print("正在下载数据.....")
        url = "http://www.neihan8.com/article/list_5_"+str(self.page)+".html"
        # 字符串拼接url
        headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1"}
        # 构建请求, 返回req对象
        req = request.Request(url, headers=headers)
        # 发送请求, 返回response相应
        response = request.urlopen(req)
        # html为每页的源码, 格式为字符串
        html = response.read()
        encode_type = chardet.detect(html)
        # print("编码格式为:--->"+str(encode_type))
        html = html.decode(encode_type['encoding'])
        # print(html)
        # 创建一个正则表达式规则对象, 匹配每页里段子内容, re.S表示为匹配去啊怒字符串对象
        pattern = re.compile('<div class="f18 mb20">(.*?)</div>', re.S)
        # 将正则匹配对象应用到html源码字符串内, 返回这个页面内的所有段子的列表
        content_list = pattern.findall(html)
        self.dealPage(content_list)

    def dealPage(self, content_list):
        """处理每页的段子"""
        print("正在处理数据.....")
        for content in content_list:
            # 将集合里的每个段子挨个处理, 替换掉无用数据

            content = content.replace("<p>", "").replace("<br />", "").replace("&ldquo;", "").replace("&rdquo;", "").replace("                        　　", "")
            # print(content)
            self.writePage(content)
        print("正在保存数据.....")

    def writePage(self, content):
        """把每条段子逐个写入到文件中"""
        with open("段子.txt", "a") as f:
            f.write(content)

    def startWork(self):
        """控制爬虫爬行"""
        # 爬虫开关
        while self.switch:
            self.loadPage()
            command = input("如果继续爬取, 请按回车(退出输入quit)")
            if command == "quit":
                print("OKKKKKKKKKKKKKK")
                self.switch = False

            self.page += 1
        print("谢谢使用!!!")

if __name__ == "__main__":
    neihan = Spider()
    neihan.startWork()