【R的网络提取】用R进行CSDN任意博主的信息提取

基于上一篇文章的结论，稍作修改，进行CSDN博客中，各位博主的博客标题和url的提取，本质上只是对之前的特定提取做个广义化，但是有一点确实也在困惑我，因为在XML转换过程中，有很多的list套list，然而apply族函数现阶段看到很多用法都是在大的list中，举个例子：

a<-list(list(1,2),3)
 a
[[1]]
[[1]][[1]]
[1] 1

[[1]][[2]]
[1] 2


[[2]]
[1] 3

这边如果我们要unlist，直接unlist就会成为一个向量：

 unlist(a)
[1] 1 2 3

class(unlist(a))
[1] "numeric"

但是如果还是只要list呢，只是把最底层的list解绑，那么unlist中的一个参数非常有用，就是recursive，介绍上说，这个是循环unlist，如果设置成F，那么只会unlist一层，比如

unlist(a,recursive = F)
[[1]]
[1] 1

[[2]]
[1] 2

[[3]]
[1] 3

那么：

class(unlist(a,recursive = F))
[1] "list"

这个函数非常有用，在进行xpath提取做lapply时特别有用，会保证字符先拆解再拼接，但是行数不变的效果；

下面进行R中提取CSDN博客的代码：

library(XML)
library(stringr)
Ex_CSDN<-function(name,page=1){
  baseurl<-c('http://blog.csdn.net')
  for (i in 1:page){
    url[i]<-str_c('http://blog.csdn.net/',name,'/article/list/',i)
    Title[i]<-list(
      unlist(
        xpathApply(htmlParse(url[i],encoding='UTF-8'),
                   '//div[@class="list_item article_item"]/*/*/*/a',
                   xmlValue)))
    #标题栏的list
    Url[i]<-list(
      unlist(lapply(
        xpathApply(htmlParse(url[i],encoding='UTF-8'),
                   '//div[@class="list_item article_item"]/*/*/*/a',
                   xmlAttrs),
        str_extract_all,
        '\\/\\S+')))
    #URL的list
  }
  TITLE<-unlist(
    lapply(
      unlist(
        lapply(
          unlist(Title),str_extract_all,'[^\\s+]\\S+'),recursive = F),
      paste,collapse=' '))
  URL<-mapply(str_c,baseurl,unlist(Url))
  myCSDN<-data.frame(TITLE,URL)
  write.csv(myCSDN,
            file=str_c('D:\\R study\\CSDN_',name,'toppage=',page,'.csv'),
            row.names = F)
}

这个封装的函数和之前那篇文章类似，但是其中修改了下逻辑，因为很多人喜欢在标题中使用多个空格，包括置顶之类的，所以逻辑是拆分标题中所有非空字符，然后用空格拼接。具体的这一段代码是这样：

 TITLE<-unlist(
    lapply(
      unlist(
        lapply(
          unlist(Title),str_extract_all,'[^\\s+]\\S+'),recursive = F),
      paste,collapse=' '))

先对一些类似乱码的Title进行解码，Title是这样的：

[[1]]
 [1] "\r\n        [置顶]\r\n        LSH︱python实现局部敏感随机投影森林——LSHForest/sklearn（一）            \r\n        " 
 [2] "\r\n        [置顶]\r\n        R+先知︱Facebook大规模时序预测『真』神器——Prophet（遍地代码图）            \r\n        "

需要把前面的空格去掉，置顶后面的空格统统去掉，然后用paste进行拼接，拼接的中间字符就是空格；

Ex_CSDN函数我设计的有两个参数：name和page：
name就是提取人的名字，page是想提取几页的博客；

测试下，比如这个知名博主：sinat_26917383
http://blog.csdn.net/sinat_26917383；
我想要看下他前两页的博客和url，那么

Ex_CSDN('sinat_26917383',2)

然后，其实在R中也可以看，但是为了方便，直接上CSV图：

还有google下一位写爬虫的博主：pleasecallmewhy

Ex_CSDN('pleasecallmewhy',2)

对应的title和url为：

CSV看不清在R中是这样的：

                   TITLE
1                 [置顶] LSH︱python实现局部敏感随机投影森林——LSHForest/sklearn（一）
2              [置顶] R+先知︱Facebook大规模时序预测『真』神器——Prophet（遍地代码图）
3        [置顶] cips2016+学习笔记︱简述常见的语言表示模型（词嵌入、句表示、篇章表示）
4  [置顶] 迁移学习︱艺术风格转化:Artistic style-transfer+ubuntu14.0+caffe（only CPU）
5                [置顶] R︱foreach+doParallel并行+联用迭代器优化内存+并行机器学习算法
6                                        空间深度学习——ConvLSTM原理及其TensorFlow实现
7                      Recording 重构商业︱深度学习的商业化案例（携程、美团、图普等）
8                                python+gensim︱jieba分词、词袋doc2bow、TFIDF文本挖掘
9                                                广告转化率预估指标体系（来源：赛题）
10                                                           计算机视觉︱图像取证技术
11                                   多模态＋Recorder︱多模态循环网络的图像文本互匹配
12                              opencv︱图像的色彩空間cvtColor（HSV、HSL、HSB 、BGR）
13               聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标（兰德系数、互信息、轮廓系数）
14                   LSH︱python实现MinHash-LSH及MinHash LSH Forest——datasketch（四）
15                    相似性︱python+opencv实现pHash算法+hamming距离（simhash）（三）
16                                          LSH︱python实现局部敏感哈希——LSHash（二）
17                                     k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现
18                             opencv+Recorder︱OpenCV 中使用 Haar 分类器进行面部检测
19                     opencv+Recorder︱OpenCV 中的 Canny 边界检测+轮廓、拉普拉斯变换
20                       opencv︱图片与视频的读入、显示、写出、放缩与基本绘图函数介绍
21                                     python︱gensim训练word2vec及相关函数与功能理解
22                                             NLP+2vec︱认识多种多样的2vec向量化模型
23                                        opencv︱opencv中实现行人检测：HOG+SVM（二）
24                                    opencv︱HOG描述符介绍+opencv中HOG函数介绍（一）
25                                                 python︱Python进程、线程、协程详解
26                SSD+caffe︱Single Shot MultiBox Detector 目标检测+fine-tuning（二）
27                                    CRU+MXnet︱CRU-Net Collective Residual Networks
28                            SSD+caffe︱Single Shot MultiBox Detector 目标检测（一）
29                                           知识图谱+Recorder︱中文知识图谱API与工具
30                                           R+中文︱中文文本处理杂货柜——chinese.misc
31                        Recorder+人脸识别︱国内人脸识别技术趋势与识别难点、技术实践
32                               DeepFashion︱衣物时尚元素关键点定位+时尚元素对齐技术
33                   图像检索︱图像的相似性搜索与图像向量化、哈希化（文献、方法描述）
34                               Recorder︱图像特征检测及提取算法、基本属性、匹配方法
                                                            URL
1  http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/70243066
2  http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/57419862
3  http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54882554
4  http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/53978519
5  http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/53349557
6  http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/71817742
7  http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/71810364
8  http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/71436563
9  http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/71374522
10 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/71374481
11 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/71055208
12 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/70860910
13 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/70577710
14 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/70332325
15 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/70287521
16 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/70285678
17 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/70240628
18 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/69831495
19 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/69829166
20 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/69817532
21 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/69803018
22 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/69666596
23 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/69666505
24 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/69666371
25 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/68951673
26 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/68068113
27 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/68060325
28 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/67639189
29 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/66473253
30 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/63706260
31 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/63686786
32 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/63682987
33 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/63306206
34 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/62891686

这段代码可以复制下，其中我觉得最精髓的就是unlist的recursive使用~