通过爬虫抓取到的内容,需要提取出有用的东西,这一步就是数据提取或者数据清洗
内容一般分为两部分,非结构化的数据 和 结构化的数据。
非结构化数据:先有数据,再有结构,比如文本、电话号码、邮箱地址(利用正则表达式处理)、HTML 文件(利用正则、XPath、CSS选择器)
结构化数据:先有结构、再有数据,比如JSON(JSON Path)/XML (Xpath/正则等)
不同类型的数据,我们需要采用不同的方式来处理。
实际上爬虫一共就四个主要步骤:
明确目标 (要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索)
爬 (将所有的网站的内容全部爬下来)
取 (去掉对我们没用处的数据)
处理数据(按照我们想要的方式存储和使用)
什么是正则表达式
正则表达式,又称规则表达式,通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。
在任何编程语言中都有正则表达式,JS、JAVA、C#等等多有,Python 自1.5版本起增加了re 模块,re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。
正则匹配的规则
re模块使用步骤
在 Python 中,我们可以使用内置的 re 模块来使用正则表达式。
有一点需要特别注意的是,正则表达式使用 对特殊字符进行转义,所以如果我们要使用原始字符串,只需加一个 r 前缀,示例:r'testt.tpython'
re 模块的一般使用步骤如下:
1.使用 compile() 函数将正则表达式的字符串形式编译为一个 Pattern 对象
2.通过 Pattern 对象提供的一系列方法对文本进行匹配查找,获得匹配结果,一个 Match 对象。
3.最后使用 Match 对象提供的属性和方法获得信息,根据需要进行其他的操作
import re
str="abcdefabcdef" #待匹配的字符串
m=re.compile("a") #编译正则表达式,第一个参数是表达式字符串,第二个参数是标志位,比如re.I 匹配不对大小写敏感,re.S等等
result=m.findall(str)
print(result) #输出["a","a"]
具体的正则表达式如何编写,其实就是根据上图的元字符进行组合,匹配你要的结果,
小练习1:找出字符串中的数字。 d表示 0-9 + 表示匹配前一个字符1次或无限次
import re
str="a11b22c3"
m=re.compile("\d+")
print(m.findall(str)) #输出['11', '22', '3']
小练习2:找出单词中包含 oo的单词
import re
str="1oo1 tina is a good girl ,she is cool"
m=re.compile("[a-z]oo[a-z]")
print(m.findall(str)) #输出['good', 'cool']
大概知道了正则的书写方式以后,先来看后续的步骤,不要着急,编写正则是个积累的过程。
compile() 函数将正则表达式的字符串形式编译为一个 Pattern 对象,Pattern 对象提供的一系列方法对文本进行匹配查找,来罗列下方法:
m.search函数会在字符串内查找模式匹配,只要找到第一个匹配然后返回,如果字符串没有匹配,则返回None。
import re
str="1oo1 tina is a good girl ,she is cool"
m=re.compile("[a-z]oo[a-z]")
print(m.search(str)) #<_sre.SRE_Match object; span=(15, 19), match='good'>
m.findall遍历匹配,可以获取字符串中所有匹配的字符串,返回一个列表。
import re
str="1oo1 tina is a good girl ,she is cool"
m=re.compile("[a-z]oo[a-z]")
print(m.findall(str)) #输出['good', 'cool']
m.match()决定RE是否在字符串刚开始的位置匹配
re.match与re.search的区别
re.match只匹配字符串的开始,如果字符串开始不符合正则表达式,则匹配失败,函数返回None;而re.search匹配整个字符串,直到找到一个匹配。
import re
str="aooz tina is a good girl ,she is cool"
m=re.compile("[a-z]oo[a-z]")
#str为待匹配的字符串,第一个参数是起始位置,第二个是字符串长度,从0开始,长度为6
print(m.match(str,0,6)) #<_sre.SRE_Match object; span=(0, 4), match='aooz'>
m.split()按照能够匹配的子串将string分割后返回列表
import re
str="aa1bb2cc3dd4"
m=re.compile("\d+")
# split(string[, maxsplit]),maxsplit 用于指定最大分割次数,不指定将全部分割
# list=m.split(str) #输出['aa', 'bb', 'cc', 'dd', '']
list=m.split(str,2) #输出['aa', 'bb', 'cc3dd4']
print(list)
m.sub()使用re替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
import re
str="aa1bb2cc3dd4"
m=re.compile("\d+")
result=m.sub('*',str)
print(result) #输出aa*bb*cc*dd*
正则练习题
1 已知字符串:
info = 'baidu'
用正则模块提取出网址:"http://www.baidu.com"和链接文本:"baidu"
2 字符串:"one1two2three3four4" 用正则处理,输出 "1234"
3 已知字符串:text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..." 查找所有包含'oo'的单词。
正则练习题答案:
import re
# 1 已知字符串:
# info = 'baidu'
# 用正则模块提取出网址:"http://www.baidu.com"和链接文本:"baidu"
info = 'baidu'
# pattern1=re.compile(r'http:.+.com')#['www.baidu.com', 'baidu']
# pattern1=re.compile(r"[a-z.]*baidu[.a-z]*")#['www.baidu.com', 'baidu']
pattern1=re.compile(r"[w.]*baidu\.*\w*") #['www.baidu.com', 'baidu']
f1=pattern1.findall(info)
print(f1)
# print(f1[0])
#2 字符串:"one1two2three3four4" 用正则处理,输出 "1234"
info1="one1two2three3four4"
pattern2=re.compile(r'\d{1}')
f2=pattern2.findall(info1)
print(f2) #['1', '2', '3', '4']
# 3 已知字符串:text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..." 查找所有包含'oo'的单词。
info3="JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..."
pattern3=re.compile(r'\w*oo\w*')
f3=pattern3.findall(info3)
print(f3)
爬虫内涵段子正则匹配爬取
#coding:utf8
from urllib import request
import re
#定义一个爬虫类
class Splider:
def __init__(self):
# 初始化起始页的位置
self.page = 1
# 爬取开关,如果为True继续爬取
self.switch = True
def loadPage(self):
'''
下载页面
'''
# 拼接完成的url
url = 'http://www.neihan8.com/article/list_5_'+str(self.page)+'.html'
headers = {"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}
request1 = request.Request(url,headers=headers)
response = request.urlopen(request1)
# 每页的html源码
html = response.read().decode('gbk')
print(html)
# 创建正则表达式规则对象,匹配每页里的段子内容,re.S是匹配全部的字符串内容
pattern = re.compile('(.*?)',re.S)
# 将正则匹配对象应用到html源码字符串里,返回这个页面里的所有段子的列表
content_list = pattern.findall(html)
print(content_list)
# for content in content_list:
# print content.decode('gbk')
self.dealPage(content_list)
def dealPage(self,content_list):
'''
处理每页的段子
content_list: 每页的段子列表集合
'''
for item in content_list:
item = item.replace('',"").replace('
','').replace('”','').replace('“','').replace('
','').replace('
','').replace('…','')
print(item)
# 处理完成后调用writePage()将每个段子写入文件内
self.writePage(item)
def writePage(self,item):
'''
把每条段子逐个写入文件里
item:处理后的每条段子
'''
# 写入文件内
print('正在写入数据....')
with open('duanzi.txt','a') as f:
f.write(item)
def startWork(self):
'''
控制爬虫的功能
'''
while self.switch:
# 用户确定爬取的次数
self.loadPage()
command = input('如果想继续爬取,请按回车(退出输入的quit)')
if command == 'quit':
# 如果停止爬取,则输入quit
self.switch = False
# 每次循环,page页码自增1
self.page = self.page+1
print("谢谢使用")
if __name__ == '__main__':
duanziSpider = Splider()
duanziSpider.startWork()
XPath
正则用的不好,处理HTML文档很累,XPath,我们可以先将 HTML文件 转换成 XML文档,然后用 XPath 查找 HTML 节点或元素。
XPath (XML Path Language) 是一门在 XML 文档中查找信息的语言,可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。
W3School官方文档:http://www.w3school.com.cn/xp...
XPath 开发工具
开源的XPath表达式编辑工具:XMLQuire(XML格式文件可用)
Chrome插件 XPath Helper
Firefox插件 XPath Checker
Chrome插件 XPath Helper安装:先-》安装图解http://blog.csdn.net/after95/...
shift+ctrl+x 导出插件,除了自己输入下面的规则匹配以外,还可以按住shift 鼠标悬浮会自动帮你提示出完整匹配
//h2[@class="title blog-type-common blog-type-1"]/a/@href
XPath贴吧图片下载
tieb=input("请输入要爬取的贴吧:")
startpage=int(input("请输入起始页码:"))
endpage=int(input("请输入截止页码:"))
url="http://tieba.baidu.com/f?"
keyw=urllib.parse.urlencode({"kw":tieb})
url=url+keyw
#加载页面
def loadpage(fullurl):
head={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider-render/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)"}
req=urllib.request.Request(fullurl,headers=head)
res=urllib.request.urlopen(req)
html=res.read().decode('utf-8')
#使用规则
obj=etree.HTML(html)
linklist=obj.xpath('//div[@class="t_con cleafix"]/div/div/div/a/@href')
for link in linklist:
url="http://tieba.baidu.com"+link
clicklink(url)
#模拟从列表点击详情
def clicklink(url):
head={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider-render/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)"}
req=urllib.request.Request(url,headers=head)
res=urllib.request.urlopen(req)
html=res.read().decode('utf-8')
#使用规则
obj=etree.HTML(html)
srclist=obj.xpath('//img[@class="BDE_Image"]/@src')
for src in srclist:
saveimg(src)
#保存图片
def saveimg(src):
head={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider-render/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)"}
req=urllib.request.Request(src,headers=head)
res=urllib.request.urlopen(req)
html=res.read()
filename=src[-10:]
with open(filename,"wb") as f:
f.write(html)
def spidertieba(startpage,endpage):
for page in range(startpage,endpage+1):
pn=(page-1)*50
fullurl=url+"&pn="+str(pn)
loadpage(fullurl)
spidertieba(startpage,endpage)
BeautifulSoup4
抓取工具 速度 使用难度 安装难度
正则 最快 困难 无(内置)
BeautifulSoup 慢 最简单 简单
lxml 快 简单 一般
Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器,主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。
lxml 只会局部遍历,而Beautiful Soup 是基于HTML DOM的,会载入整个文档,解析整个DOM树,因此时间和内存开销都会大很多,所以性能要低于lxml。BeautifulSoup 用来解析 HTML 比较简单,API非常人性化,支持CSS选择器、Python标准库中的HTML解析器,也支持 lxml 的 XML解析器。Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,推荐现在的项目使用Beautiful Soup4
pip 安装即可:pip install beautifulsoup4
Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象
from bs4 import BeautifulSoup
ua_headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36"}
request=urllib.request.Request("http://www.lrcgc.com/lyric-106-330486.html",headers=ua_headers)
response=urllib.request.urlopen(request)
html=response.read().decode("utf-8")
soup=BeautifulSoup(html)
print(soup.title)
print(soup.select("#J_lyric"))
print(soup.head.meta)
print(soup.select(".Text>.f14"))
print(soup.select("p[class='f14']"))