如何用python爬取数据_如何利用Python爬取网站数据?

1.基本方法

其实用python爬取网页很简单,只有简单的几句话

这样就可以获得到页面的内容。接下来再用正则匹配去匹配所需要的内容就行了。但是,真正要做起来,就会有各种各样的细节问题。

2.登录

这是一个需要登录认证的网站。也不太难,只要导入cookielib和urllib库就行。

这样就装载进一个cookie,用urlOpener去open登录以后就可以记住信息。

3.断线重连

如果只是做到上面的程度,不对open进行包装的话,只要网络状况有些起伏,就直接抛出异常,退出整个程序,是个很不好的程序。这个时候,只要对异常进行处理,多试几次就行了:

4.正则匹配

其实正则匹配并不算是一个特别好的方法,因为它的容错性很不好,网页要完全统一。如果有稍微的不统一,就会失败。后来看到说有根据xpath来进行选取的,下次可以尝试一下。

写正则其实是有一定技巧的:非贪婪匹配。比如这样一个标签:hello,要取出a来,如果写成这样的表达式,就不行了:hello。因为*进行了贪婪匹配。这是要用.?:hello

跨行匹配。实现跨行有一种思路是运用DOTALL标志位,这样.就会匹配到换行。但是这样一来,整个匹配过程就会变得很慢。本来的匹配是以行为单位的。整个过程最多就是O(nc2),n是行数,c是平均列数。现在极有可能变为O((nc)2)。我的实现方案是运用\n来匹配换行,这样可以明确指出匹配最多跨跃多少行。比如:abc\s*\n\s*def,就指出查找的是隔一行的。(.\n)?就可以指定是匹配尽可能少的行。

这里其实还要注意一个点。有的行末是带有\r的。也就是说一行是以\r\n结尾的。当初不知道这一点,正则就调试了很久。现在直接用\s,表示行末空格和\r。

无捕获分组。为了不对捕获的分组造成影响,上面的(.\n)可以改为(?:.\n),这样捕获分组时,就会忽略它。

单括号要进行转义。因为单括号在正则里是用来表示分组的,所以为了匹配单括号就进行转义。正则字符串最好用的是带有r前缀的字符串,如果不是的话,则要对\再进行转义。

快速正则。写了那么多模式,也总结出一规律出来。先把要匹配的字符相关的段落拿出来。要匹配的东西用(.?)代替。把换行\n替换为字符串\s\n\s*,再去掉行首行末的空格。整个过程在vim中可以很快就写好。

5.Excel操作

这次的数据是放进Excel的。搜索Excel,可以得出几个方案来,一个是用xlrt/xlwt库,这个不管电脑上是否安装了Excel,都可以运行,但只能是xls格式的。还有一个是直接包装了com,需要电脑上安装了软件才行。这里采用的是前一种。

基本的读写没有问题。但是数据量一大起来,就有问题了。内存不够。程序一跑起来,内存占用就一点一点往上涨。后面再查了一下,知道要用flush_row_data。但是还是会出错。一看内存占用,没有什么问题,一直很平稳。但最后还是会出现memory error。这真是见鬼了。又是反复地查, 反复地运行。一点结果都没有。要命的是bug只在数据量大起来才出现,而等数据量大起来往往要好几个小时,这debug的成本实在是太高了。一个偶然的机会,突然发现内存占用,虽然总体平稳,但是会规律性的出现小的高涨,而这规律性,会不会和flush_row_data,有关。一直疑惑的是data被flush到了哪里。原来xlwt的作法是很蛋疼的作法。把数据存在内存里,或者flush到一个temp,到save的时候,再一次性写入。而问题正出在这一次性写入,内存猛涨。那我要flush_row_data何用?为什么不一开始就flush进要写入的地方。

行数限制。这个是xls格式本身决定的,最多行数只能是65536。而且数据一大,文件打开也不方便。

结合以上两点,最终采取了这么一个策略,如果行数是1000的倍数,进行一次flush,如果行数超过65536,新开一个sheet,如果超过3个sheet,则新建一个文件。为了方便,把xlwt包装了一下:

6.转换网页特殊字符

由于网页也有自己独特的转义字符,在进行正则匹配的时候就有些麻烦。在官方文档中查到一个用字典替换的方案,私以为不错,拿来做了一些扩充。其中有一些是为保持正则的正确性。

7.总结

最终的程序要跑很久,其中网络通信时间占了大部分。是不是可以考虑用多线程重构一下?

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