使用python进行web抓取

http://cxy.liuzhihengseo.com/462.html

原文出处：  磁针石   

本文摘要自Web Scraping with Python – 2015

书籍下载地址：https://bitbucket.org/xurongzhong/python-chinese-library/downloads

源码地址：https://bitbucket.org/wswp/code

演示站点：http://example.webscraping.com/

演示站点代码：http://bitbucket.org/wswp/places

推荐的python基础教程： http://www.diveintopython.net

HTML和JavaScript基础：

http://www.w3schools.com

web抓取简介

• 为什么要进行web抓取？

网购的时候想比较下各个网站的价格，也就是实现惠惠购物助手的功能。有API自然方便，但是通常是没有API，此时就需要web抓取。

• web抓取是否合法？

抓取的数据，个人使用不违法，商业用途或重新发布则需要考虑授权，另外需要注意礼节。根据国外已经判决的案例，一般来说位置和电话可以重新发布，但是原创数据不允许重新发布。

更多参考：

http://www.bvhd.dk/uploads/tx_mocarticles/S_-_og_Handelsrettens_afg_relse_i_Ofir-sagen.pdf

http://www.austlii.edu.au/au/cases/cth/FCA/2010/44.html

http://caselaw.findlaw.com/us-supreme-court/499/340.html

• 背景研究

robots.txt和Sitemap可以帮助了解站点的规模和结构，还可以使用谷歌搜索和WHOIS等工具。

比如：http://example.webscraping.com/robots.txt

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# section 1 User - agent :  BadCrawler Disallow :  /   # section 2 User - agent :  * Crawl - delay :  5 Disallow :  / trap    # section 3 Sitemap :  http : //example.webscraping.com/sitemap.xml

更多关于web机器人的介绍参见 http://www.robotstxt.org。
Sitemap的协议： http://www.sitemaps.org/protocol.html，比如：

1 2 3 4

http : //example.webscraping.com/view/Afghanistan-1 http : //example.webscraping.com/view/Aland-Islands-2 http : //example.webscraping.com/view/Albania-3 . . .

站点地图经常不完整。

站点大小评估：
通过google的site查询 比如：site:automationtesting.sinaapp.com

站点技术评估：

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# pip install builtwith # ipython In  [ 1 ] :  import  builtwith   In  [ 2 ] :  builtwith . parse ( 'http://automationtesting.sinaapp.com/' ) Out [ 2 ] :  { u 'issue-trackers' :  [ u 'Trac' ] ,   u 'javascript-frameworks' :  [ u 'jQuery' ] ,   u 'programming-languages' :  [ u 'Python' ] ,   u 'web-servers' :  [ u 'Nginx' ] }

分析网站所有者：

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# pip install python-whois # ipython In  [ 1 ] :  import  whois   In  [ 2 ] :  print  whois . whois ( 'http://automationtesting.sinaapp.com' ) {    "updated_date" :  "2016-01-07 00:00:00" ,     "status" :  [      "serverDeleteProhibited https://www.icann.org/epp#serverDeleteProhibited" ,       "serverTransferProhibited https://www.icann.org/epp#serverTransferProhibited" ,       "serverUpdateProhibited https://www.icann.org/epp#serverUpdateProhibited"    ] ,     "name" :  null ,     "dnssec" :  null ,     "city" :  null ,     "expiration_date" :  "2021-06-29 00:00:00" ,     "zipcode" :  null ,     "domain_name" :  "SINAAPP.COM" ,     "country" :  null ,     "whois_server" :  "whois.paycenter.com.cn" ,     "state" :  null ,     "registrar" :  "XIN NET TECHNOLOGY CORPORATION" ,     "referral_url" :  "http://www.xinnet.com" ,     "address" :  null ,     "name_servers" :  [      "NS1.SINAAPP.COM" ,       "NS2.SINAAPP.COM" ,       "NS3.SINAAPP.COM" ,       "NS4.SINAAPP.COM"    ] ,     "org" :  null ,     "creation_date" :  "2009-06-29 00:00:00" ,     "emails" :  null }

• 抓取第一个站点

简单的爬虫(crawling)代码如下：

Python

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

import & nbsp ; urllib2   def & nbsp ; download ( url ) : & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; print & nbsp ; 'Downloading:' , & nbsp ; url & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; try : & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; html & nbsp ; =& nbsp ; urllib2 . urlopen ( url ) . read ( ) & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; except & nbsp ; urllib2 . URLError & nbsp ; as & nbsp ; e : & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; print & nbsp ; 'Download error:' , & nbsp ; e . reason & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; html & nbsp ; =& nbsp ; None & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; return & nbsp ; html

可以基于错误码重试。HTTP状态码：https://tools.ietf.org/html/rfc7231#section-6。4**没必要重试，5**可以重试下。

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import  urllib2   def  download ( url ,  num_retries = 2 ) :      print  'Downloading:' ,  url      try :          html  =  urllib2 . urlopen ( url ) . read ( )      except  urllib2 . URLError  as  e :          print  'Download error:' ,  e . reason          html  =  None          if  num _retries  >  0 :              if  hasattr ( e ,  'code' )  and  500    http : //httpstat.us/500 会返回500，可以用它来测试下： >>>  download ( 'http://httpstat.us/500' ) Downloading :  http : //httpstat.us/500 Download  error :  Internal  Server  Error Downloading :  http : //httpstat.us/500 Download  error :  Internal  Server  Error Downloading :  http : //httpstat.us/500 Download  error :  Internal  Server  Error 设置  user agent： urllib2默认的 user agent是“ Python - urllib / 2.7”，很多网站会对此进行拦截 , 推荐使用接近真实的 agent，比如 Mozilla / 5.0  ( X11 ;  Linux  x86_64 ;  rv : 38.0 )  Gecko / 20100101  Firefox / 38.0 为此我们增加 user agent设置： import  urllib2   def  download ( url ,  user_agent = 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:38.0) Gecko/20100101 Firefox/38.0' ,  num_retries = 2 ) :      print  'Downloading:' ,  url      headers  =  { 'User-agent' :  user_agent }      request  =  urllib2 . Request ( url ,  headers = headers )          try :          html  =  urllib2 . urlopen ( request ) . read ( )      except  urllib2 . URLError  as  e :          print  'Download error:' ,  e . reason          html  =  None          if  num _retries  >  0 :              if  hasattr ( e ,  'code' )  and  500    爬行站点地图： def  crawl_sitemap ( url ) :      # download the sitemap file      sitemap  =  download ( url )      # extract the sitemap links      links  =  re . findall ( '(.*?)' ,  sitemap )      # download each link      for  link  in  links :          html  =  download ( link )          # scrape html here          # ... ID循环爬行：•  http : //example.webscraping.com/view/Afghanistan-1•  http://example.webscraping.com/view/Australia-2•  http://example.webscraping.com/view/Brazil-3上面几个网址仅仅是最后面部分不同，通常程序员喜欢用数据库的id，比如：http://example.webscraping.com/view/1 ，这样我们就可以数据库的id抓取网页。 for  page  in  itertools . count ( 1 ) :      url  =  'http://example.webscraping.com/view/-%d'  %  page      html  =  download ( url )      if  html  is  None :          break      else :          # success - can scrape the result          pass         当然数据库有可能删除了一条记录，为此我们改进成如下： # maximum number of consecutive download errors allowed max _errors  =  5 # current number of consecutive download errors num _errors  =  0 for  page  in  itertools . count ( 1 ) :      url  =  'http://example.webscraping.com/view/-%d'  %  page      html  =  download ( url )      if  html  is  None :          # received an error trying to download this webpage          num _errors  +=  1          if  num _errors  ==  max_errors :              # reached maximum number of              # consecutive errors so exit              break      else :          # success - can scrape the result          # ...          num _errors  =  0 有些网站不存在的时候会返回 404，有些网站的 ID不是这么有规则的，比如亚马逊使用 ISBN。          分析网页 一般的浏览器都有 "查看页面源码"的功能，在 Firefox， Firebug尤其方便。以上工具都可以邮件点击网页调出。抓取网页数据主要有 3种方法：正则表达式、 BeautifulSoup和 lxml。正则表达式示例： In  [ 1 ] :  import  re   In  [ 2 ] :  import  common   In  [ 3 ] :  url  =  'http://example.webscraping.com/view/UnitedKingdom-239'   In  [ 4 ] :  html  =  common . download ( url ) Downloading :  http : //example.webscraping.com/view/UnitedKingdom-239   In  [ 5 ] :  re . findall ( '(.*?)' ,  html ) Out [ 5 ] :  [ '' ,   '244,820 square kilometres' ,   '62,348,447' ,   'GB' ,   'United Kingdom' ,   'London' ,   'EU' ,   '.uk' ,   'GBP' ,   'Pound' ,   '44' ,   '@# #@@|@## #@@|@@# #@@|@@## #@@|@#@ #@@|@@#@ #@@|GIR0AA' ,   '^(([A-Z]\d{2}[A-Z]{2})|([A-Z]\d{3}[A-Z]{2})|([A-Z]{2}\d{2}[A-Z]{2})|([A-Z]{2}\d{3}[A-Z]{2})|([A-Z]\d[A-Z]\d[A-Z]{2})|([A-Z]{2}\d[A-Z]\d[A-Z]{2})|(GIR0AA))$' ,   'en-GB,cy-GB,gd' ,   'IE ' ]   In  [ 6 ] :  re . findall ( '(.*?)' ,  html ) [ 1 ] Out [ 6 ] :  '244,820 square kilometres'

维护成本比较高。
Beautiful Soup：

Python

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In [ 7 ] : from bs4 import BeautifulSoup   In [ 8 ] : broken_html = ' Area Population '   In [ 9 ] : # parse the HTML   In [ 10 ] : soup = BeautifulSoup ( broken_html , 'html.parser' )   In [ 11 ] : fixed_html = soup . prettify ( )   In [ 12 ] : print fixed_html < ul class = "country" > < li >    Area    < li >    Population    < / li > < / li > < / ul > In [ 13 ] : ul = soup . find ( 'ul' , attrs = { 'class' : 'country' } )   In [ 14 ] : ul . find ( 'li' ) # returns just the first match Out [ 14 ] : < li > Area < li > Population < / li > < / li >   In [ 15 ] : ul . find_all ( 'li' ) # returns all matches Out [ 15 ] : [ < li > Area < li > Population < / li > < / li > , < li > Population < / li > ]

完整的例子：

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In  [ 1 ] :  from  bs4  import  BeautifulSoup   In  [ 2 ] :  url  =  'http://example.webscraping.com/places/view/United-Kingdom-239'   In  [ 3 ] :  import  common   In  [ 5 ] :  html  =  common . download ( url ) Downloading :  http : //example.webscraping.com/places/view/United-Kingdom-239   In  [ 6 ] :  soup  =  BeautifulSoup ( html ) / usr / lib / python2 . 7 / site - packages / bs4 / __init__ . py : 166 :   UserWarning :  No  parser  was  explicitly  specified ,  so  I 'm using the best  available HTML parser for this system ("lxml"). This usually isn' t  a  problem ,  but  if  you  run  this  code  on  another  system ,  or  in  a  different  virtual  environment ,  it  may  use  a  different  parser  and  behave  differently .   To  get  rid  of  this  warning ,  change  this :     BeautifulSoup ( [ your  markup ] )   to  this :     BeautifulSoup ( [ your  markup ] ,  "lxml" )      markup_type = markup_type ) )   In  [ 7 ] :  # locate the area row   In  [ 8 ] :  tr  =  soup . find ( attrs = { 'id' : 'places_area__row' } )   In  [ 9 ] :  td  =  tr . find ( attrs = { 'class' : 'w2p_fw' } )  # locate the area tag   In  [ 10 ] :  area  =  td . text  # extract the text from this tag   In  [ 11 ] :  print  area 244 , 820  square  kilometres

Lxml基于 libxml2(c语言实现)，更快速，但是有时更难安装。网址：http://lxml.de/installation.html。

Python

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In [ 1 ] : import lxml . html   In [ 2 ] : broken_html = ' Area Population '   In [ 3 ] : tree = lxml . html . fromstring ( broken_html ) # parse the HTML   In [ 4 ] : fixed_html = lxml . html . tostring ( tree , pretty_print = True )   In [ 5 ] : print fixed_html < ul class = "country" > < li > Area < / li > < li > Population < / li > < / ul >

lxml的容错能力也比较强，少半边标签通常没事。

下面使用css选择器，注意安装cssselect。

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In  [ 1 ] :  import  common   In  [ 2 ] :  import  lxml . html   In  [ 3 ] :  url  =  'http://example.webscraping.com/places/view/United-Kingdom-239'   In  [ 4 ] :  html  =  common . download ( url ) Downloading :  http : //example.webscraping.com/places/view/United-Kingdom-239   In  [ 5 ] :  tree  =  lxml . html . fromstring ( html )   In  [ 6 ] :  td  =  tree . cssselect ( 'tr#places_area__row > td.w2p_fw' ) [ 0 ]   In  [ 7 ] :  area  =  td . text_content ( )   In  [ 8 ] :  print  area 244 , 820  square  kilometres

在 CSS 中，选择器是一种模式，用于选择需要添加样式的元素。

“CSS” 列指示该属性是在哪个 CSS 版本中定义的。（CSS1、CSS2 还是 CSS3。）

选择器	例子	例子描述	CSS
.class	.intro	选择 class=”intro” 的所有元素。	1
#id	#firstname	选择 id=”firstname” 的所有元素。	1
*	*	选择所有元素。	2
element	p	选择所有元素。	1
element,element	div,p	选择所有  元素和所有元素。	1
element element	div p	选择  元素内部的所有元素。	1
element>element	div>p	选择父元素为  元素的所有元素。	2
element+element	div+p	选择紧接在  元素之后的所有元素。	2
[attribute]	[target]	选择带有 target 属性所有元素。	2
[attribute=value]	[target=_blank]	选择 target=”_blank” 的所有元素。	2
[attribute~=value]	[title~=flower]	选择 title 属性包含单词 “flower” 的所有元素。	2
[attribute|=value]	[lang|=en]	选择 lang 属性值以 “en” 开头的所有元素。	2
:link	a:link	选择所有未被访问的链接。	1
:visited	a:visited	选择所有已被访问的链接。	1
:active	a:active	选择活动链接。	1
:hover	a:hover	选择鼠标指针位于其上的链接。	1
:focus	input:focus	选择获得焦点的 input 元素。	2
:first-letter	p:first-letter	选择每个元素的首字母。	1
:first-line	p:first-line	选择每个元素的首行。	1
:first-child	p:first-child	选择属于父元素的第一个子元素的每个元素。	2
:before	p:before	在每个元素的内容之前插入内容。	2
:after	p:after	在每个元素的内容之后插入内容。	2
:lang(language)	p:lang(it)	选择带有以 “it” 开头的 lang 属性值的每个元素。	2
element1~element2	p~ul	选择前面有元素的每个  元素。	3
[attribute^=value]	a[src^="https"]	选择其 src 属性值以 “https” 开头的每个元素。	3
[attribute$=value]	a[src$=".pdf"]	选择其 src 属性以 “.pdf” 结尾的所有 元素。	3
[attribute*=value]	a[src*="abc"]	选择其 src 属性中包含 “abc” 子串的每个元素。	3
:first-of-type	p:first-of-type	选择属于其父元素的首个元素的每个  元素。	3
:last-of-type	p:last-of-type	选择属于其父元素的最后元素的每个  元素。	3
:only-of-type	p:only-of-type	选择属于其父元素唯一的元素的每个  元素。	3
:only-child	p:only-child	选择属于其父元素的唯一子元素的每个元素。	3
:nth-child(n)	p:nth-child(2)	选择属于其父元素的第二个子元素的每个元素。	3
:nth-last-child(n)	p:nth-last-child(2)	同上，从最后一个子元素开始计数。	3
:nth-of-type(n)	p:nth-of-type(2)	选择属于其父元素第二个元素的每个  元素。	3
:nth-last-of-type(n)	p:nth-last-of-type(2)	同上，但是从最后一个子元素开始计数。	3
:last-child	p:last-child	选择属于其父元素最后一个子元素每个元素。	3
:root	:root	选择文档的根元素。	3
:empty	p:empty	选择没有子元素的每个元素（包括文本节点）。	3
:target	#news:target	选择当前活动的 #news 元素。	3
:enabled	input:enabled	选择每个启用的 元素。	3
:disabled	input:disabled	选择每个禁用的 元素	3
:checked	input:checked	选择每个被选中的 元素。	3
:not(selector)	:not(p)	选择非 元素的每个元素。	3
::selection	::selection	选择被用户选取的元素部分。	3

CSS 选择器参见：http://www.w3school.com.cn/cssref/css_selectors.ASP 和 https://pythonhosted.org/cssselect/#supported-selectors。

下面通过提取如下页面的国家数据来比较性能：

比较代码：

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import  urllib2 import  itertools import  re from  bs4  import  BeautifulSoup import  lxml . html import  time   FIELDS  =  ( 'area' ,  'population' ,  'iso' ,  'country' ,  'capital' , 'continent' ,  'tld' ,  'currency_code' ,  'currency_name' ,  'phone' , 'postal_code_format' ,  'postal_code_regex' ,  'languages' , 'neighbours' )   def  download ( url ,  user_agent = 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:38.0) Gecko/20100101 Firefox/38.0' ,  num_retries = 2 ) :      print  'Downloading:' ,  url      headers  =  { 'User-agent' :  user_agent }      request  =  urllib2 . Request ( url ,  headers = headers )          try :          html  =  urllib2 . urlopen ( request ) . read ( )      except  urllib2 . URLError  as  e :          print  'Download error:' ,  e . reason          html  =  None          if  num _retries  >  0 :              if  hasattr ( e ,  'code' )  and  500  ( . * ? ) ' % field, html.replace(' n ',' ')).groups()[0]     return results   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   def lxml_scraper(html):     tree = lxml.html.fromstring(html)     results = {}     for field in FIELDS:         results[field] = tree.cssselect(' table  >  tr #places_%s__row> td.w2p_fw' % field)[0].text_content()      return  results   NUM _ITERATIONS  =  1000  # number of times to test each scraper 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 ) ] :      # record start time of scrape      start  =  time . time ( )      for  i  in  range ( NUM_ITERATIONS ) :          if  scraper  ==  re_scraper :              re . purge ( )          result  =  scraper ( html )          # check scraped result is as expected          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 )

Windows执行结果：

1 2 3 4

Downloading :  http : //example.webscraping.com/places/view/United-Kingdom-239 Regular  expressions :  11.63  seconds BeautifulSoup :  92.80  seconds Lxml :  7.25  seconds

Linux执行结果:

1 2 3 4

Downloading :  http : //example.webscraping.com/places/view/United-Kingdom-239 Regular  expressions :  3.09  seconds BeautifulSoup :  29.40  seconds Lxml :  4.25  seconds

其中 re.purge() 用户清正则表达式的缓存。

推荐使用基于Linux的lxml，在同一网页多次分析的情况优势更为明显。

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