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R语言爬虫之rvest包——基础详细介绍+示例

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都说Python爬虫功能强大，其实遇到动态加载或者登陆网站Python还是很困难，对于大部分的一些普通爬虫，R语言还是很方便。这里介绍R语言rvest包爬虫，主要用到函数：read_html()、html_nodes()、html_text()和html_attrs()。

安装这个包：install.packages('rvest')

  • read_html()：下载网页；
  • html_nodes()：获得指定名称的网页元素、节点；
  • html_text()：获得指定名称的网页元素、节点文本；
  • html_attrs()：获得指定的网址；

 

以新浪内地新闻为例

下面是新浪内地新闻网址：http://news.sina.com.cn/china/

我们想要爬取每条新闻的标题、时间和对应的链接，因为点击标题，会触发链接，进入每条新闻内容页。

R语言爬虫之rvest包——基础详细介绍+示例_第1张图片

这是一些固定用法

载入rvest包
library(rvest)

这一页网址为：
url0 <- 'http://news.sina.com.cn/china/'

下载这一页全部网页元素
web <- read_html(url0)

鼠标右键==》"审查元素"，可以看到这些信息所位于的网页标签，如下：

R语言爬虫之rvest包——基础详细介绍+示例_第2张图片

我们需要获取：        

（1）、新闻标题："湖南“邵东伤医案”二审宣判 驳回上诉维持原判"，位于

标签下面的标签里面的链接文本；
（2）、时间：位于
里面的文本；
（3）、链接：就是href = "http://news.sina.com.cn/o/2017-06-23/doc-ifyhmpew3184730.shtml"这个东西。

 

它们都位于最外面大的蓝色框：

里面，所以对于这么大的网站页面，我们需要首先定位到
，然后具体定位它下面的新闻标题、时间。这里“class="news-item"”表示网页元素
的类为“news-item”，用“.”表示类（如果遇到< div id="idName">就需要用#，即：div#idName）：
div.news-item h2 a

可以理解为class名为news-item下的h2标签下的a标签，直接定位到粉红色框处。

定位到链接标签
News <- web %>% html_nodes('div.news-item h2 a')#把新闻标题定准位。

相当于：News <- html_nodes(web，'div.news-item h2 a')

 

News下就包含标签的所有信息，包括链接、文本、一些其它样式；

获得新闻标题

获得链接文本（也就是新闻标题）

Title <- News%>%html_text()


      其实，上面分两步获得新闻标题，利用管道传参可以一部完成，不利用管道照样可以一步，只是会有一层一层的括号，可读性不好。就是一个变量等价代换，把News那一部分换下来即可，即：
Title <- web %>% html_nodes('div.news-item h2 a')%>%html_text()

获得的一些新闻标题长这样：

R语言爬虫之rvest包——基础详细介绍+示例_第3张图片

获得新闻时间

为了便于对照查看，图再放一次：

R语言爬虫之rvest包——基础详细介绍+示例_第4张图片

 时间位于上图中红色框住的标签：

6月23日 19：17
，虽然它也位于
里面，但是这个标签名唯一，直接定位就好。可以这样理解：查找计算机文件时，两个文件夹下面可能有同名文件，这时就需要定位到各自的文件夹才行；如果，没有相同文件，直接搜索文件名而不需要定位到文件夹就行了。
Time <- web %>% html_nodes('div.time') %>% html_text()

获得的时间是这样的：

R语言爬虫之rvest包——基础详细介绍+示例_第5张图片

获得新闻链接

与第一步定位新闻标题一样：class名为news-item下的h2标签下的a标签，然后用专门函数html_attrs()获得链接。
link <- News %>% html_attrs()

获得的每个元素都是列表，比如第一个元素：

R语言爬虫之rvest包——基础详细介绍+示例_第6张图片

我们就需要，处理一下，每个元素有三个元素，取第一个就行了，于是：
link1 <- c(1:length(link))初始化一个向量
for(i in 1:length(link))
{
    link1[i] <- link[[i]][1]
}


最终得到的链接：

R语言爬虫之rvest包——基础详细介绍+示例_第7张图片

保存为csv文件

dat <- data.frame(Title,Time,link1)
setwd('D:\\RWorkSpace')
write.csv(dat,file = 'news.csv',row.names = FALSE)

R语言爬虫之rvest包——基础详细介绍+示例_第8张图片

示例代码

rm(list = ls())
library(rvest)
url0 <- 'http://news.sina.com.cn/china/'
web <- read_html(url0)
News <- web %>% html_nodes('div.news-item h2 a')
#---获得新闻标题---
Title <- News%>%html_text()
#---获得新闻时间---
Time <- web %>% html_nodes('div.time') %>% html_text()
#---获得链接---
link <- News %>% html_attrs()
link1 <- c(1:length(link))
for(i in 1:length(link))
{
  link1[i] <- link[[i]][1]
}
#---保存为csv文件---
#组合成数据框
dat <- data.frame(Title,Time,link1)
setwd('D:\\RWorkSpace')
write.csv(dat,file = 'news.csv',row.names = FALSE)

http://www.ikeguang.com/

 

R语言爬虫之rvest包——基础详细介绍+示例_第9张图片

 

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    1：使用同版本的linux启动系统，chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 　　2：grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统，不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 　　3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 　　4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 　　例如: 　　ro
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