深度优先遍历爬取Wikipedia深度为3的所有URL

——在Wikipedia中，呢我们首先是要分析这些链接存在的方式，然后爬取方法。在Wikipedia这个网站的首页呢我们可以看到这个网站的首页就有220k个超链接，而每个超链接里面也会有好多相应的链接。而深度优先遍历呢就是说，深度如果为2先首先去找出深度为 1的第一个超链接，然后去访问这个超链接，去爬取这个超链接上面相应的URL，直到这个网页上面的所有链接都被 爬取完成之后在返回深度为一的界面去找第二个URL，一直循环开完成这个过程。
这个时候我们可以用最原始BeautfuleSoup来获取相应的HTML文件,然后去用find_All（“a”）发现所有的超链接，在利用循环获取到其的所有URL。
代码如下：

headers = {
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36'
                         ' (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36'
        }
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/'+url
r = requests.get(url,headers=headers)
html = r.text
soup = BeautfulSoup(html,'lxml')
link_list = soup.find_all("a")
for link in link_list:
    if 'href' in link.attrs:
        print(link.attrs['href'])

—–在这段代码运行出的结果中呢我们能够发现它里面不仅有URL，还有锚点、侧边栏、页脚、页眉等。然而通过分析我们可以看到所有词条的链接有以下两节特点：

• URL链接是一=以/wiki/开头的相对路径；
• URL链接不包括冒号、#、=、<、>.

我们可以利用正则表达式直接过滤这些链接，正则表达式为：
。
下面根据递归来完成这个简答的单线程深度优先遍历爬取Wikipedia深度为3的URL。
这下这个之前我们现需要看自己的python库里面有没有requests和bs4的库，没有的可以用

pip install bs4
pip install requests

下载库文件，如果需要更新库文件可以用

python -m pip install --upgrade pip

更新相应的pip库。
下面来看递归代码：

这段代码是相应的环境变量、字符集、文件库的导入

#!/usr/bin/env python
#conding = UTF-8
import requests
import re
import time
from bs4 import BeautifulSoup

接下来就是重要代码了，这短代码呢，首先是我们需要用到的两个变量一个是遍历过的URL一个是总的URL计数，其次就是一个很简单的算法，自己去理解一下。

time1 = time.time()
exist_url = []
g_writecount = 0

def scrappy(url,depth = 1):
    global  g_writecount
    try:
        headers = {
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36'
                         ' (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36'
        }
        url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/'+url
        r = requests.get(url,headers=headers)
        html = r.text
    except Exception as e:
        print('Failed downloading and saving', url)
        print(e)
        exist_url.append(url)
        return None
    exist_url.append(url)
    link_list = re.findall('',html)
    unique_list = list(set(link_list)-set(exist_url))
    for each in unique_list:
        g_writecount += 1
        output = "No."+ str(g_writecount) + "\tDepth:" + str(depth) + "\t" + url + ' -> ' +each +"\n"
        print(output)
        #把相应的URL存储到title.txt文件中去
        with open('title.txt','a+') as file:
            file.write(output)
            file.close()
        if depth < 2:
            scrappy(each,depth+1)
        if depth < 3:
            scrappy(each, depth + 1)
scrappy('Wikipedia')
time2  =time.time()
print("花费总时间为：",time2-time1)