python批量爬虫word_python爬取各类文档方法归类汇总
HTML文档是互联网上的主要文档类型，但还存在如TXT、WORD、Excel、PDF、csv等多种类型的文档。网络爬虫不仅需要能够抓取HTML中的敏感信息，也需要有抓取其他类型文档的能力。下面简要记录一些个人已知的基于python3的抓取方法，以备查阅。
1.抓取TXT文档
在python3下，常用方法是使用urllib.request.urlopen方法直接获取。之后利用正则表达式等方式进行敏感词检索。
### Reading TXT doc ###
from urllib.request import urlopen
from urllib.error import URLError,HTTPError
import re
try:
textPage = urlopen("http://www.pythonscraping.com/pages/warandpeace/chapter1.txt")
except (URLError,HTTPError) as e:
print("Errors:\n")
print(e)
#print(textPage.read())
text = str(textPage.read())
#下面方法用正则匹配含1805的句子
pattern = re.compile("\..*1805(\w|,|\s|-)*(\.)")#不完美，简单示例
match = pattern.search(text)
if match is not None:
print(match.group())
#下面方法不用正则。先用.将句集分片，之后就可遍历了。
ss = text.split('.')
key_words = "1805"
words_list = [x.lower() for x in key_words.split()]
for item in ss:
if all([word in item.lower() and True or False for word in words_list]):
print(item)
上面的方法是已知目标网页为txt文本时的抓取。事实上，在自动抓取网页时，必须考虑目标网页是否为纯文本，用何种编码等问题。
如果只是编码问题，可以简单使用print(textPage.read(),'utf-8')等python字符处理方法来解决，如果抓取的是某个HTML，最好先分析，例如：
from urllib.request import urlopen
from urllib.error import URLError,HTTPError
from bs4 import BeautifulSoup
try:
html = urlopen("https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)")
except (URLError,HTTPError) as e:
print(e)
try:
bsObj = BeautifulSoup(html,"html.parser")
content = bsObj.find("div",{"id":"mw-content-text"}).get_text()
except AttributeError as e:
print(e)
meta = bsObj.find("meta")
#print(bsObj)
if meta.attrs['charset'] == 'UTF-8':
content = bytes(content,"UTF-8")
print("-----------------UTF-8--------------")
print(content.decode("UTF-8"))
if meta.attrs['charset'] == 'iso-8859-1':
content = bytes(content,"iso-8859-1")
print("--------------iso-8859-1------------")
print(content.decode("iso-8859-1"))
2.抓取CSV文档
CSV文件是一种常见的数据存档文件，与TXT文档基本类似，但在内容组织上有一定格式，文件的首行为标题列，之后的文件中的每一行表示一个数据记录。这就像一个二维数据表或excel表格一样。 python3中包含一个csv解析库，可用于读写csv文件，但其读取目标一般要求是在本地，要读取远程网络上的csv文件需要用urllib.request.urlopen先获取。例如：
#csv远程获取，内存加载读取
from urllib.request import urlopen
import csv
from io import StringIO#在内存中读写str，如果要操作二进制数据，就需要使用BytesIO
try:
data = urlopen("http://pythonscraping.com/files/MontyPythonAlbums.csv").read().decode("ascii","ignore")
except (URLError,HTTPError) as e:
print("Errors:\n")
print(e)
dataFile = StringIO(data)
csvReader = csv.reader(dataFile)
count = 0
for row in csvReader:
if count < 10:
print(row)
else:
print("...\n...")
break
count += 1
#将数据写入本地csv文件
with open("./localtmp.csv","wt",newline='',encoding='utf-8') as localcsvfile:
writer = csv.writer(localcsvfile)
count = 0
try:
for row in csvReader:
if count < 10:
writer.writerow(row)
else:
break
count += 1
finally:
localcsvfile.close()
csv文档的标题行（首行）需要特殊处理，csv.DictReader可以很好的解决这个问题。DictReader将读取的行转换为python字典对象，而不是列表。标题行的各列名即为字典的键名。
#csv.DictReader读取csv文件，可以有效处理标题行等问题
from urllib.request import urlopen
import csv
from io import StringIO#在内存中读写str，如果要操作二进制数据，就需要使用BytesIO
try:
data = urlopen("http://pythonscraping.com/files/MontyPythonAlbums.csv").read().decode("ascii","ignore")
except (URLError,HTTPError) as e:
print("Errors:\n")
print(e)
dataFile = StringIO(data)
csvReader = csv.reader(dataFile)
dictReader = csv.DictReader(dataFile)
print(dictReader.fieldnames)
count = 0
for row in dictReader:
if count < 10:
print(row)
else:
print("...\n...")
break
count += 1
3.抓取PDF文档
pdf文档的远程抓取与操作，可借助比较流行的pdfminer3k库来完成。
#抓取并操作pdf
#pdf READ operation
from urllib.request import urlopen
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager,process_pdf
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
from io import StringIO,open
def readPDF(filename):
resmgr = PDFResourceManager()#STEP 1
retstr = StringIO()#STEP 2
laparams = LAParams()#STEP 3
device = TextConverter(resmgr,retstr,laparams=laparams)#STEP 4
process_pdf(resmgr,device,filename)#STEP 5
device.close()#STEP 6
content = retstr.getvalue()
retstr.close()
return content
try:
pdffile = urlopen("http://www.fit.vutbr.cz/research/groups/speech/servite/2010/rnnlm_mikolov.pdf")
except (URLError,HTTPError) as e:
print("Errors:\n")
print(e)
outputString = readPDF(pdffile)#也可以读取由pdffile=open("../../readme.pdf")语句打开的本地文件。
print(outputString)
pdffile.close()
4.抓取WORD
老版word使用了二进制格式，后缀名为.doc，word2007后出现了与OPEN OFFICE类似的类XML格式文档，后缀名为.docx。python对word文档的支持不够，似乎没有完美解决方案。为读取docx内容，可以使用以下方法：
（1）利用urlopen抓取远程word docx文件；
（2）将其转换为内存字节流；
（3）解压缩（docx是压缩后文件）；
（4）将解压后文件作为xml读取
（5）寻找xml中的标签（正文内容）并处理
#读取word docx文档内容
from zipfile import ZipFile
from urllib.request import urlopen
from io import BytesIO
from bs4 import BeautifulSoup
wordFile = urlopen("http://pythonscraping.com/pages/AWordDocument.docx").read()
wordFile = BytesIO(wordFile)
document = ZipFile(wordFile)#
xml_content = document.read("word/document.xml")
#print(xml_content.decode("utf-8"))
wordObj = BeautifulSoup(xml_content.decode("utf-8"),"lxml")
textStrings = wordObj.findAll("w:t")
for textElem in textStrings:
print(textElem.text)
5.抓取EXCEL
6.抓取HTML源文档
7.抓取HTML表单数据
8.抓取Javascript数据
更多内容请参考专题《python爬取功能汇总》进行学习。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。