三种网页抓取方法
1.正则表达式
(这个真的很难懂,之后会单独写篇笔记)
2.Beautiful Soup
该模块可以解析网页,并提供定位内容的便捷接口。
3.Lxml
lxml是基于libxml2这一lxml解析库的python封装。该模块使用C语言编写,解析速度比Beautiful Soup更快。
lxml也可以正确解析属性两侧缺失的引号,并闭合标签,不过该模块没有额外添加<html>和<body>标签。
解析完输入内容之后,进入选择元素的步骤,此时lxml 有几种不同的方法,比如XPath 选择器和类似Beautiful Soup的find()方法。 不过, 我们将会使用 css选择器, 因为它更加简沽, 并且能够在解析动态内容时得以复用。、
性能对比
FIELDS=('area','population','iso','country','capital','continent ', 'tld','currency code ','currency name','phone','postal_code_format','postal_code_regex','languages' ,'neighbours')
import re
def re_scraper(html):
results={}
for field in FIELDs:
results[field]=re.search('.*?(.*?) (.*?) '
% field,html).groups()[0]
return results
from bs4 import BeautifulSoup
def bs_scraper(html):
soup=BeautifulSoup(html,'html.parser')
results={}
for field in FIELDS:
results[field]=soup.find('table').find('tr',id='places_%s_row' %field).find('td',class_='w2p_fw').text
return results
import lxml.html
def lxml_scraper(html):
tree=lxml.html.fromstring(html)
results={}
for field in FIELDS:
results[field]=tree.csselect('table>tr#palce_%s_row>td.w2p_fw' %field)[0].text_content()
return results
抓取结果:
import time
NUM_ITERATIONS=1000 # 测试每次抓取的时间次数
html=download('http://example.webscraping.com/places/view/United-Kingdom-239')
for name,scraper in [('Regular expressions',re_scraper),('BeautifulSoup',bs_scraper),('lxml',lxml_scraper)]:
#记录开始抓取的时间
for i in range(NUM_ITERATIONS):
if scraper==re_scraper:
re.purge()
result=scraper(html)
#检查期待的抓取结果
assert(result['area']=='244,820 square kilometres')
#record end time of scrape and output the total
end=time.time()
print('%s: %.2f seconds' %(name,end-start))
在这段代码中, 每个爬虫都会执行1000 次, 每次执行都会检查抓取结果 是否正确, 然后打印总用时。 这里使用的 download 函数依然是上一章中定 义的那个函数。 请注意, 我们在加粗的代码行中调用了 re.purge ()方法。 默认情况下, 正则表达式模块会缓存搜索结果,为了与其他爬虫的对比更加 公平, 我们需要使用该方法清除缓存。
下面是在电脑中运行该脚本的结果。 $ python performance.py
Regular expressions: 5.50 seconds
BeautifulSoup : 42.84 seconds
Lxml : 7.06 seconds
结论:
抓取方式
性能
使用难度
安装难度
正则表达式
快
困难
简单(内置模块)
Beautiful Soup
慢
简单
简单(内置模块)
Lxml
快
简单
相对困难
如果你的爬虫瓶颈是下载网页, 而不是抽取数据的话,那么使用较慢的方 法(如 Beautiful Soup) 也不成问题。
如果只需抓取少量数据, 并且想要避免额外依赖的话, 那么正则表达式可能更加适合。
不过,通常情况下, lxml 是 抓取数据的最好选择,这是因为该方法既快速又健壮,而正则表达式和 Beautiful Soup只在某些特定场景下有用。
为链接爬虫抓取回调
前面我们已经了解了如何抓取数据, 接下来我们需要将其集成到上一章的链接爬虫当中。 要想复用这段爬虫代码抓取其他网站, 我们需要添 加一个callback参数处理抓取行为。callback是一个函数,在发生某 个特定事件之后会调用该函数 (在本例中, 会在网页下载完成后调用 )。该抓取 callback 函数包含 url 和 html 两个参数, 并且可以返回一个待爬 取的 URL 列表。下面是其实现代码,可以看出在Python中实现该功能非常简单。
def link_crawler(...,scraper_callback-None):
...
links=[]
if scrape_callback:
links.extend(scrape_callback(url,html)or [])
...
抓取数据并显示出来:
def scrape_callback(url,html):
if re.search('/view/',url):
tree=lxml.html.fromstring(html)
row=[tree.cssselect('table>tr#places_%s_row >td.w2p_fw' %field)[0].text_content() for field in FIELDS]
print url,row
扩展功能,把得到的结果保存到csv表格中:
import csv
class ScrapeCallback:
def __init__(self):
self.writer=csv.writer(open('countries.csv','w'))
self.fields=('area','population','iso','country','capital','continent','tld','currency_code',
'currency_name','phone','postal_code_format','postal code regex', 'languages','neighbours')
self_writer.writerow(self.fields)
def __call__(self,url,html):
if re.search('/view/',url):
tree=lxml.html.fromstring(html)
row=[]
for field in self.fields:
row.append(tree.cssselect('table>tr#places_{}_row >td.w2p_fw'.format(field))[0].text_content())
self.writer.writerow(row)
为了实现该 callback,我们使用了回调类,而不再是回调函数,以便保 持csv 中 writer 属性的状态。csv 的 writer 属性在构造方法中进行了实例化处理,然后在_call_方法中执行了多次写操作。 请注意,_call_是一个特殊方法,在对象作为函数被调用时会调用该方法,这也是链接爬虫中 cache_callback的调用方法。也就是说,scrape_callback (url, html) 和调用 scrape_callback. _call_(url, html)是等价的。
向链接爬虫传入回调的代码写法:
link_crawler('http://example.webscraping.com/ ','/(Index|view)',max_depth=-1,scrape_callback=ScrapeCallback ())
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comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
redis常见使用
cuityang
redis 常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstat linux uname linux uptime linux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
JAVA的位操作符
greemranqq
位运算 JAVA位移 << >>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
java Web
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点 学习永无止境 bootstrap 纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
spark sparksql sparksql读取hbase sparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin