爬取N个网页,并将其记录

挖的坑,终于能填上了,先共享出来,大家有个对比参考。也帮忙找找错误。我也正在看,看看原来是哪里出了问题。

下面这段代码已经实现了网页的爬取:

其效果为:

下面给出详细说明:

上图中出现的 __init__.py 文件,是一个空的,但是必须建立(我也没想明白为啥)。

程序结束后,打开output.html 就可以了。

1.这是网页管理模块  url_manager.py    (点击+号,看代码)

class UrlManager(object):

    def __init__(self):
        self.new_urls=set()
        self.old_urls=set()

    #向管理器中添加一个新的url
    def add_new_url(self,url):
        if url is None:
            return
        if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:
            self.new_urls.add(url)

    #向管理器中添加多个新的url
    def add_new_urls(self,urls):
        if urls is None or len(urls)==0:
            return
        for url in urls:
            self.add_new_url(url)

    #判断管理器中是否还有新的待爬取的url
    def has_new_url(self):
        return len(self.new_urls)!=0

    #从管理器中获取一个新的待爬取的url
    def get_new_url(self):
        new_url=self.new_urls.pop()#获取并移除
        self.old_urls.add(new_url)#添加至旧的集合
        return new_url

2.这是下载网页模块   html_downloader.py

import urllib.request
class HtmlDownloader(object):

    #下载一个url里的数据
    def download(self,url):
        if url is None:
            return None
        response=urllib.request.urlopen(url)#注意py2和py3不同
        if response.getcode()!=200:#状态码200表示获取成功
            return None
        return response.read()#返回下载好的内容

3.这是网页解析模块 html_parser.py

from bs4 import BeautifulSoup
import re
import urllib.parse
#py3中urlparse在urllib中
class HtmlParser(object):

    #返回新的url集合
    def _get_new_urls(self,page_url,soup):
        new_urls=set()
        #获取所有的链接,用正则匹配
        links=soup.find_all(‘a‘,href=re.compile(r"/item/"))
        for link in links:
            new_url=link[‘href‘]#获取它的链接(不完全)
            #将不完整的new_url按照page_url的格式拼成完整的
            new_full_url=urllib.parse.urljoin(page_url,new_url)
            new_urls.add(new_full_url)
        return new_urls

    #返回对soup的解析结果
    def _get_new_data(self,page_url,soup):
        res_data={}
        #url
        res_data[‘url‘]=page_url

        #<dd class="lemmaWgt-lemmaTitle-title"><h1>Python</h1>
        #获取词条名(用了两次find)
        title_node=soup.find(‘dd‘,class_="lemmaWgt-lemmaTitle-title").find("h1")
        #注意这里先split再做join,将\\变成了\
        res_data[‘title‘]=‘\\‘.join(title_node.get_text().split(‘\\\\‘))#加入字典中

        #<div class="lemma-summary">
        #获取摘要文字
        summary_node=soup.find(‘div‘,class_="lemma-summary")
        #注意这里先split再做join,将\\变成了\
        res_data[‘summary‘]=‘\\‘.join(summary_node.get_text().split(‘\\\\‘))#加入字典中

        return res_data

    #解析一个下载好的页面的数据,并返回新的url列表和解析结果
    def parse(self,page_url,html_cont):
        if page_url is None or html_cont is None:
            return
        #创建一个bs对象(将网页字符串html_cont加载成一棵DOM树)
        soup=BeautifulSoup(html_cont,‘html.parser‘)
        new_urls=self._get_new_urls(page_url,soup)
        new_data=self._get_new_data(page_url,soup)
        return new_urls,new_data

4.下面是网页输出模块 html_outputer.py

class HtmlOutputer(object):

    def __init__(self):
        self.datas=[]

    #收集解析好的数据
    def collect_data(self,data):
        if data is None:
            return
        self.datas.append(data)

    #输出所有收集好的数据
    def output_html(self):
        with open(‘output.html‘,‘w‘) as fout:
            fout.write("<html>")
            ‘‘‘fout.write("<head>")
            fout.write("<meta  charset=\"utf-8\">")
            fout.write("</head>")‘‘‘
            fout.write("<body>")
            fout.write("<table>")
            for data in self.datas:
                fout.write("<tr>")
                fout.write("<td>%s</td>"%data[‘url‘])
                fout.write("<td>%s</td>"%data[‘title‘])
                fout.write("<td>%s</td>"%data[‘summary‘].encode(‘utf-8‘))
                fout.write("</tr>")
            fout.write("</table>")
            fout.write("</body>")
            fout.write("</html>")
            fout.close()

5.主函数,运行这个就可以了

import url_manager,html_downloader,html_parser,html_outputer

class SpiderMain(object):

    def __init__(self):#在构造器中初始化所需要的对象
        self.urls=url_manager.UrlManager()#url管理器
        self.downloader=html_downloader.HtmlDownloader()#下载器
        self.parser=html_parser.HtmlParser()#解析器
        self.outputer=html_outputer.HtmlOutputer()#价值数据的输出

    def craw(self,root_url):
        count=1#记录当前爬取的是第几个url
        self.urls.add_new_url(root_url)#先将入口url给url管理器
        #启动爬虫的循环
        while self.urls.has_new_url():#如果管理器中还有url
            try:
                new_url=self.urls.get_new_url()#就从中获取一个url
                print (‘craw %d : %s‘%(count,new_url))#打印正在爬的url
                html_cont=self.downloader.download(new_url)#然后用下载器下载它
                #调用解析器去解析这个页面的数据
                new_urls,new_data=self.parser.parse(new_url,html_cont)
                self.urls.add_new_urls(new_urls)#新得到的url补充至url管理器
                self.outputer.collect_data(new_data)#收集数据
                if count==30:#如果已经爬了30个直接退出
                    break
                count+=1
            except:
                print (‘craw failed‘)#标记这个url爬取失败
        self.outputer.output_html()#循环结束后输出收集好的数据

if __name__=="__main__":
    root_url="http://baike.baidu.com/item/Python"#入口url
    obj_spider=SpiderMain()
    obj_spider.craw(root_url)

以上内容,来自:http://blog.csdn.net/shu15121856/article/details/72903146

时间: 2024-08-30 18:09:30

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