网页抓取数据百度百科(环境爬虫架构根据上面的流程，开始爬取百度百科1000个页面)

　　网页抓取数据百度百科(环境爬虫架构根据上面的流程，开始爬取百度百科1000个页面)

　　环境爬虫架构

　　

　　按照以上流程，开始爬取百度百科的1000页。

　　运行进程

　　非常详细的说明。

　　

　　我们要爬取的信息是

　　

　　html源码中对应的信息是：

　　

　　了解获取这些信息和爬虫的基本流程，

　　下面我们结合各个部分的功能来实现具体的代码。

　　爬虫调度终端

　　启动爬虫，停止爬虫，或者监控爬虫的运行情况。

　　我们以百度百科python条目的url为入口。编写主函数。

　　# coding:utf8

import url_manager, html_parser, html_downloader,html_outputer

class SpiderMain(object):

def __init__(self):

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() #输出器

def craw(self,root_url):

count = 1

print "count =",count

#将入口url添加进url管理器（单个）

self.urls.add_new_url(root_url)

#启动爬虫的循环

while self.urls.has_new_url():

try:

#获取待爬取的url

new_url = self.urls.get_new_url()

print 'craw %d : %s'%(count,new_url)

#启动下载器下载html页面

html_cont = self.downloader.download(new_url)

#解析器解析得到新的url列表以及新的数据

new_urls, new_data = self.parser.parse(new_url, html_cont)

#将获取的新的url添加进管理器（批量)

self.urls.add_new_urls(new_urls)

#收集数据

self.outputer.collect_data(new_data)

except:

print "craw failed!!!"

if count ==1000:

break

count = count + 1

#输出收集好的数据

self.outputer.output_html()

if __name__=="__main__":

#爬虫入口url

root_url = "https://baike.baidu.com/item/Python"

obj_spider = SpiderMain()

#启动爬虫

obj_spider.craw(root_url)

　　网址管理器

　　管理要爬取的url集合和已经爬取的url集合，为了防止重复爬取和循环爬取，需要支持的方法：

　　# -*-coding:utf8 -*-

class UrlManager(object):

def __init__(self):

self.new_urls = set()

self.old_urls = set()

#判断待爬取url是否在容器中

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)

#添加新url到待爬取集合中

def add_new_urls(self,urls):

if urls is None or len(urls) == 0:

return

for url in urls:

self.add_new_url(url)

#判断是否还有待爬取的url

def has_new_url(self):

return len(self.new_urls)!=0

#获取待爬取url并将url从待爬取移动到已爬取

def get_new_url(self):

new_url = self.new_urls.pop()

self.old_urls.add(new_url)

return new_url

　　网页下载器

　　从url管理中取一个url进行爬取，下载器会下载该url指定的网页，并将其存储为字符串。

　　这里使用python的urllib2库来下载网页。

　　# -*- coding:utf-8

import urllib2

class HtmlDownLoader(object):

def download(self, url):

if url is None:

return None

#直接请求

response = urllib2.urlopen(url)

#获取状态码，200表示获取成功，404失败

if response.getcode() !=200:

return None

else:

return response.read() #返回获取内容

　　网络解析器

　　将字符串发送给网页解析器，一方面解析有价值的数据，另一方面将网页中指向其他网页的url补充到url管理器中，形成循环。

　　这里使用结构解析，BeautySoup 使用 DOM 树来解析网页。

　　

　　# -*- coding:utf-8 -*

import re

import urlparse

from bs4 import BeautifulSoup

class HtmlParser(object):

def _get_new_urls(self, page_url, soup):

print 'in parse def _get_new_urls'

#/item/xxx

new_urls = set()

links = soup.find_all('a',href=re.compile(r'/item/'))

for link in links:

new_url = link['href']

new_full_url = urlparse.urljoin(page_url, new_url)

new_urls.add(new_full_url)

return new_urls

def _get_new_data(self, page_url, soup):

res_data = {}

#url

res_data['url'] = page_url

#Python

#获取标题的标签

title_node = soup.find('dd', class_="lemmaWgt-lemmaTitle-title").find("h1")

res_data['title'] = title_node.get_text()

#

summary_node = soup.find('div', class_="lemma-summary")

res_data['summary'] = summary_node.get_text()

return res_data

def parse(self, page_url, html_cont):

if page_url is None or html_cont is None:

return

soup = BeautifulSoup(html_cont,'html.parser', from_encoding = 'utf-8')

new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup)

new_data = self._get_new_data(page_url, soup)

return new_urls, new_data

　　出口商

　　需要采集数据，然后以html的形式输出数据。

　　# -*-coding:utf-8 -*-

class HtmlOutputer(object):

def __init__(self):

self.data = []

def collect_data(self, data):

#print "def collect_data(self, data):"

if data is None:

return

self.data.append(data)

def output_html(self):

#print "def output_html(self):"

fout = open('output.html','w')

fout.write('')

fout.write('')

fout.write('')

#ASCII

for data in self.data:

fout.write("")

fout.write("%s" % data['url'])

fout.write("%s" % data['title'].encode('utf-8'))

fout.write("%s" % data['summary'].encode('utf-8'))

fout.write("")

fout.write('')

fout.write('')

fout.write('')

　　运行结果

　　

　　抓取的数据

　　

　　总结

　　这项研究是头两天的工作。后来遇到了一些关于正则表达式的问题。正则表达式在爬虫中非常重要。昨天花了一天时间系统学习了python中re模块的正则表达式。，我今天刚写完。这个项目是我开始使用爬虫的实践。爬虫主要关注三个模块：url manager、web page downloader、web page parser。这三个形成一个循环来实现不断爬取的信心，能力有限，里面还有一些细节你不是很了解，所以继续学习ing。

　　完整代码已上传到我的 Github：