最近接到实验室的导师交给我的一个任务，就是他们手头有很多smile表达式，格式类似这种：C(=C(c1ccccc1)c1ccccc1)c1ccccc1（这是生物信息学中表达小分子结构的一种常用表达式），他们需要对每个smile表达式在ZINC网站（生物信息学数据网站）上进行搜索，然后找到对应的ZINC号、小分子供应商、构象预测等信息。基本步骤如下：
点击查找之后网页就会跳转到详细信息，我们需要获取它的ZINC号、小分子供应商、构象预测、CAS号等信息，如下：
这一套流程要是靠人工手动完成的话有点不太现实，毕竟他们有一千多个这样的smile号，要是一个一个搞还不要累死，于是他们想到了我，想让我写一个爬虫来自动化提取出这些信息，一劳永逸。说实话我当时接到这个任务的时候毫不犹豫答应了下来，一来是我之前确实写过类似的程序，二来自己最近确实很闲，毕业论文搞得差不多了，每天没啥事打打王者一天的时间就浪费掉了，还不如接个任务，也算是练练手。废话不多说，直接开干。
在撸代码之前我们要先搞清楚几个问题，不能蛮干。首先我们要知道在我们输入smile号并点击搜索的时候，这个时候前端和后端服务器交互的过程是什么样的，也就是说前端到底给后端发送了什么样的HTTP请求。要知道我们一开始可是只输入了一个smile号，网页就直接跳转到了http://zinc15.docking.org/substances/ZINC000001758809/，这肯定是后台根据smile号查出ZINC号之后回应了一个重定向请求，猜想是这样，我们来看看实际情况。在浏览器中右键点击检查，查看在我们操作的过程中浏览器到底向后台发送了哪些请求。
从上图可以看到，我们一旦键入smile表达式之后，浏览器立马给后台发送了一个请求，然后网页显示出一个小分子的图像，很显然这个请求是为了获取小分子构象信息然后生成图片的，这个流程我们不做深究，我们要知道到底发送什么请求才能获得重定向后的地址，并拿到真正有用的网页。我们点击搜索，接着往下看：
在接下来的请求中，我们发现了一个关键请求（上图标红处），这个请求的响应体返回的是一个序列号，如下图：
不要小看这个序列号，虽然我也不知道它具体代表什么意思，但是后面的请求充分向我们说明了这个序列号的重要性，即后面需要smile表达式带上这个序列号一起发送一个HTTP请求，才能获取到那个关键的重定向网页，如下图：
到目前为止，这个网页的请求逻辑已经很清楚了，我们只需要利用python模仿浏览器发送同样的请求，首先获取这个inchikey序列号，然后通过这个序列号和smile表达式再次发起请求就能得到重定向的网址了，然后对这个重定向网址发起请求就能获得我们所需要的关键网页了，我们所需要的全部信息都包含在这个重定向后的网页里，然后只要解析这个html网页，从中提取出我们想要的信息就行了。思路已经很清晰了，可以撸代码了，具体Python代码如下：
1 #coding=utf-8
2
3 ‘‘‘
4 @Author: [email protected]
5 @Date: 2019-6-1
6 @Description:
7 本爬虫运行环境为python2.7，在python3中不能运行。运行前先将含有smile表达式的文件命名为SMILE.txt放在与本文件相同的目录下，执行程序后，
8 本爬虫会自动读取SMILE.txt文件中的内容，并根据smile表达式抓取ZINC网站的网页进行分析，得到的结果会以当前时间命名放在当前执行目录下。
9 PS：程序运行快慢取决于当前网速和SMILE.txt文件大小，请耐心等待。
10 ‘‘‘
11
12 import os,sys
13 import urllib
14 import urllib2
15 import json
16 import time
17 import re
18 from HTMLParser import HTMLParser
19 from datetime import datetime
20
21 headers = {
22 "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3",
23 "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
24 "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",
25 "Host": "zinc15.docking.org",
26 "Referer": "http://zinc15.docking.org/substances/home/",
27 "Upgrade-Insecure-Requests": "1",
28 "Cookie": "_ga=GA1.2.1842270709.1559278006; _gid=GA1.2.1095204289.1559278006; _gat=1; session=.eJw9zLEKgzAQANBfKTd3qcRFcEgJBIdLQE7hbhFqW6pRC20hGPHf26nvA94G3XCFYoPDBQoQCjlm7YCzTDLWk6N2xBSi2CoKcXSzjGJ0zqkvYT9C_37du88z3JZ_gXP98MTJWY6eesXUKG85RwonTs3q6BzEyOQMrmirzCWtUJe_bv8CllwtkQ.D9Kh8w.M2p5DfE-_En2mAGby_xvS01rLiU",
29 "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.157 Safari/537.36"
30 }
31
32 #解析SEA Predictions
33 def getSeaPredictions(html):
34 seaPrediction = []
35 begin = html.find("SEA Predictions", 0)
36 if(begin == -1):
37 return seaPrediction
38 end = html.find("</tbody>", begin)
39 left = html.find("<td>", begin)
40 right = html.find("</td>", left)
41 pattern = re.compile(‘>(.*?)<‘)
42 while(right < end):
43 str = html[left:right+5]
44 str = str.replace("\n", "").replace("\t", "")
45 str = ‘‘.join(pattern.findall(str))
46 str = str.strip()
47 seaPrediction.append(‘ ‘.join(str.split()))
48 left = html.find("<td>", right)
49 right = html.find("</td>", left)
50 if(left == -1 or right == -1):
51 break
52 return seaPrediction
53
54 #解析Vendors
55 def getVendors(zincNum):
56 url = "http://zinc15.docking.org/substances/" + zincNum + "/catitems/subsets/for-sale/table.html"
57 request = urllib2.Request(url, headers = headers)
58 response = urllib2.urlopen(request)
59 html = response.read()
60
61 #获取More about字段结束的位置列表，在其附近查找Vendors
62 indexList = []
63 begin = 0
64 index = html.find("More about ", begin)
65 while(index != -1):
66 indexList.append(index + 11)
67 begin = index + 11
68 index = html.find("More about ", begin)
69
70 vendors = []
71 pattern = re.compile(‘>(.*?)<‘)
72 for i in range(len(indexList)):
73 begin = indexList[i]
74 end = html.find(‘">‘, begin)
75 vendors.append(html[begin:end])
76
77 begin = html.find("<td>", end)
78 end = html.find("</td>", begin)
79 str = html[begin:end+5]
80 vendors.append(‘‘.join(pattern.findall(str)))
81
82 return vendors
83
84 #解析CAS numbers
85 def getCasNum(html):
86 result = re.search("<dt>CAS Numbers</dt>", html)
87 if(result == None):
88 return "None"
89 begin = result.span()[1]
90 begin = html.find("<dd>", begin, len(html))
91 begin = begin + 4
92 end = html.find("</dd>", begin, len(html))
93 if(begin + 1 >= end):
94 return "None"
95 str = html[begin:end]
96 casNumList = re.findall(‘[0-9]+-[0-9]+-[0-9]+‘, str)
97 if(casNumList == None):
98 return "None"
99 casNumStr = ""
100 for i in range(len(casNumList)):
101 casNumStr = casNumStr + casNumList[i]
102 if(i != len(casNumList)-1):
103 casNumStr = casNumStr + ","
104 return casNumStr
105
106 #解析ZINC号
107 def getZincNum(html):
108 result = re.search("Permalink", html)
109 if result is None:
110 return None
111 else:
112 begin = result.span()[1]
113 while(html[begin] != ‘\n‘):
114 begin = begin +1
115 begin = begin + 1
116 end = begin
117 while(html[end] != ‘\n‘):
118 end = end + 1
119 zincNum = html[begin:end]
120 return zincNum.strip()
121
122 #解析网页数据并写入文件
123 def parseHtmlAndWriteToFile(smile, html, output):
124
125 zincNum = getZincNum(html)
126 if zincNum is None:
127 print "ZINC number:\tNone"
128 output.write("ZINC number:\tNone\n")
129 return
130 else:
131 print "ZINC number: " + zincNum
132 output.write("ZINC number:\t" + zincNum + ‘\n‘)
133
134 casNum = getCasNum(html)
135 print "CAS numbers: " + casNum
136 output.write("CAS numbers:\t" + casNum + ‘\n‘)
137
138 output.write(‘\n‘)
139
140 vendors = getVendors(zincNum)
141 if(0 == len(vendors)):
142 print "Vendors:\tNone"
143 output.write("Vendors:\tNone\n")
144 else:
145 print "Vendors:\t"+str(len(vendors)/2)+" total"
146 output.write("Vendors:\t"+str(len(vendors)/2)+" total\n")
147 i = 0
148 while(i < len(vendors)-1):
149 output.write(vendors[i]+" | "+vendors[i+1]+"\n")
150 i = i + 2
151
152 output.write(‘\n‘)
153
154 seaPrediction = getSeaPredictions(html)
155 if(0 == len(seaPrediction)):
156 print "SEA Prediction:\tNone"
157 output.write("SEA Prediction:\tNone\n")
158 else:
159 print "SEA Prediction:\t"+str(len(seaPrediction)/5)+" total"
160 output.write("SEA Prediction:\t"+str(len(seaPrediction)/5)+" total\n")
161 i = 0
162 while(i < len(seaPrediction)-4):
163 output.write(seaPrediction[i] + " | " + seaPrediction[i+1] + " | " + seaPrediction[i+2] + " | " + seaPrediction[i+3] + " | " + seaPrediction[i+4] +"\n")
164 i = i + 5
165
166 #向重定向地址发起请求，获取网页数据
167 def getPage(url):
168 request = urllib2.Request(url, headers = headers)
169 response = urllib2.urlopen(request)
170 html = response.read()
171 return html
172
173
174 #构造url发起请求，获取inchikey然后获取重定向地址
175 def getRedirectUrl(smile):
176 encodeSmile = urllib.quote(smile, ‘utf-8‘)
177 url = ‘http://zinc15.docking.org/apps/mol/convert?from=‘ + encodeSmile + ‘&to=inchikey&onfail=error‘
178 request = urllib2.Request(url, headers = headers)
179 response = urllib2.urlopen(request)
180 inchikey = response.read()
181
182 url = ‘http://zinc15.docking.org/substances/?highlight=‘ + encodeSmile + ‘&inchikey=‘ + inchikey + ‘&onperfect=redirect‘
183 request = urllib2.Request(url, headers = headers)
184 newUrl = urllib2.urlopen(request).geturl()
185 return newUrl
186
187
188 def main():
189 inputFilename = "D:\python\SMILE.txt"
190 #outputFilename = datetime.now().strftime(‘%Y-%m-%d-%H-%M-%S‘) + ".txt"
191 outputFilename = "result.txt"
192 with open(inputFilename, "r") as input, open(outputFilename, "w") as output:
193 for line in input.readlines():
194 smile = line.strip()
195 print "SMILE:\t" + smile
196 output.write("SMILE:\t" + smile + ‘\n‘)
197 newUrl = getRedirectUrl(smile)
198 print newUrl
199 html = getPage(newUrl)
200 parseHtmlAndWriteToFile(smile, html, output)
201 print ‘\n‘
202 output.write(‘\n\n\n‘)
203
204 if __name__ == "__main__":
205 main()
以下是程序运行时截图：
最终抓取到的文本信息截图：
完美解决问题！！！
这里总结一下写爬虫需要注意哪些问题：
1、要摸清楚网站前后端交互的逻辑，要明确知道你的爬虫需要哪些网页，哪些网页是包含关键信息的网页，我们应该怎样构造请求获取它们。逻辑清晰了，思路就有了，代码写起来就快了。
2、解析html文件的时候思路灵活一点，各种正则表达式和查询过滤操作可以混着来，解析html文件归根到底还是对于字符串的处理，尤其是不规范的html文件，更能考验编程功底。
以上，可能是我大学在校期间做的最后一个项目了，四年的大学生活即将结束，感慨颇多。毕业之后即将走上工作岗位，心里既有一份期待也有一些焦虑，程序员这条道路我走得并不容易，希望以后一切顺利，与诸君共勉！
原文地址：https://www.cnblogs.com/jeysin/p/10962316.html
时间： 2024-10-28 18:13:34