对于长期游弋于大数据中的程序来说,正常来说基础爬虫有5个模块,通过多个文件相互间配合,然而实现一个相对完善的爬虫方案,以便于后期做更完善的爬虫方案做准备。
这里目的是爬取200条百科信息,并生成一个html文件,存储爬取的站点,词条,解释。
功能模块
主文件:爬虫调度器,通过调用其他文件中的方法,完成最终功能实现。
其他文件:URL管理器,HTML下载器,HTML解析器,数据存储器。
设计思路
定义SpiderMan类作为爬虫调度器。输入根URL开始爬取数据然后爬取结束。
在爬取过程中,需要获取网页,和解析网页。
解析网页需要HTML解析器,获取网页需要HTML下载器。
解析网页需要解析的数据有:URL,TITLE,CONTEXT等。则需要URL管理器和数据存储器。
主文件设计
主文件添加根URL,然后提取该URL,下载该URL内容。
根据内容,调用解析器:
解析出该URL中的新URL,存入URL管理器;
解析出该URL中的标题,文本等信息,存入数据存储器。
完成后开始下一次。这时URL管理器多出了新的URL,提取出新的URL,下载,解析,不断重复即可。
重复结束以提取出的URL数量超过200则结束。
代码如下:
from BaseSpider.DataOutput import DataOutput
from BaseSpider.HtmlDownloader import HtmlDownloader
from BaseSpider.HtmlParser import HtmlParser
from BaseSpider.UrlManager import UrlManager
class SpiderMan():
def __init__(self):
self.manager=UrlManager()
self.downloader=HtmlDownloader()
self.parser=HtmlParser()
self.output=DataOutput()
def crawl(self,root_url):
self.manager.add_new_url(root_url)
while(self.manager.has_new_url() and self.manager.old_url_size()<200):
new_url=self.manager.get_new_url()
text=self.downloader.download(new_url)
if text is None:
print('None text')
break
new_urls,data=self.parser.parser(new_url,text)
self.manager.add_new_urls(new_urls)
self.output.store_data(data)
print(self.manager.old_url_size())
self.output.output_html()
if __name__ == "__main__":
spider_man=SpiderMan()
spider_man.crawl("https://baike.baidu.com/item/%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%88%AC%E8%99%AB/5162711?fr=aladdin")
print('finish')
作为最初的设计,应该允许异常抛出,便于查看程序终止的原因,然后排查错误。
HTML下载器设计
下载网页,返回文本。即可。
import requests
import chardet
class HtmlDownloader(object):
def download(self,url):
if url is None:
return None
user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0'
headers={'User-Agent':user_agent}
r=requests.get(url,headers=headers)
if r.status_code is 200:
r.encoding=chardet.detect(r.content)['encoding']
return r.text
return None
HTML解析器设计
HTML解析器将下载的文本进行解析,需要解析出的数据有:页面的新URL,页面的新数据文本。
建立相应的解析器,需要打开源码对比,然后进行使用源码分析,使用BeautifulSoup获取所需信息。
为了便于主函数调用或者其他原因,将所有数据通过parser实现返回,其parser分别调用获取URL和获取数据文本的信息
为了处理一些不同网页可能抓取的意外情况导致程序终止,添加了一些判断。
import re
from urllib import parse
from bs4 import BeautifulSoup
class HtmlParser(object):
def parser(self,page_url,html_cont):
if page_url is None or html_cont is None:
return
soup=BeautifulSoup(html_cont,'lxml')
new_urls=self.getNewUrls(page_url,soup)
new_data=self.getNewData(page_url,soup)
return new_urls,new_data
def getNewUrls(self,page_url,soup):
new_urls=set()
links=soup.find_all('a',href=re.compile(r'/item/.*'))
for link in links:
new_url=link['href']
new_full_url=parse.urljoin(page_url,new_url)
new_urls.add(new_full_url)
return new_urls
def getNewData(self,page_url,soup):
data={}
data['url']=page_url
title=soup.find('dd',class_="basicInfo-item value")
if title is not None:
data['title']=title.string
summary=soup.find('meta',attrs={"name":"description"})
data['summary']=summary['content']
return data
else:
title=soup.find('meta',attrs={"name":"keywords"})
if title is not None:
data['title']=title['content']
summary=soup.find('meta',attrs={"name":"description"})
data['summary']=summary['content']
return data
else:
data['title']="ERROR!"
data['summary']="Please check the url for more information"
data['url']=page_url
return data
URL管理器设计
为了避免重复的URL,使用python的set,建立集合初始化。
使用old_urls存储已经访问过的网址,使用new_urls存入将要提取的网址。
然后写好has_new_url等方法,辅助主程序调用。当得到新的URL们时,主程序调用函数将他们存入。
而主程序需要的其他URL管理方案,如提取,数量判定等,也在这里实现。
class UrlManager():
def __init__(self):
self.old_urls=set()
self.new_urls=set()
pass
def has_new_url(self):
return self.new_url_size()!=0
def new_url_size(self):
return len(self.new_urls)
def old_url_size(self):
return len(self.old_urls)
def get_new_url(self):
new_url=self.new_urls.pop()
self.old_urls.add(new_url)
return new_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)
pass
def add_new_urls(self,urls):
if urls is None or len(urls) == 0:
return
for url in urls:
self.add_new_url(url)
pass
数据存储器设计
通过HTML解析器获取的数据,通过数据存储器进行存储。
而最终将数据从内存写入到本地磁盘,也在该文件实现。
为了调试美观,建议是先爬取一两个数据做好测试,写好table的宽度设定,加入style='word-break:break-all;word-wrap:break-word;'参数。
import codecs
class DataOutput(object):
def __init__(self):
self.datas=[]
def store_data(self,data):
if data is None:
return
self.datas.append(data)
def output_html(self):
fout=codecs.open('baike.html', 'w', encoding='utf-8')
fout.write("<html>")
fout.write("<head><meta charset='urf-8'></head>")
fout.write("<body>")
fout.write("<table border='1' width=1800 style='word-break:break-all;word-wrap:break-word;'>")
fout.write("<tr>")
fout.write("<td width='300'>URL</td>")
fout.write("<td width='100'>标题</td>")
fout.write("<td width='1200'>释义</td>")
fout.write("</tr>")
for data in self.datas:
fout.write("<tr>")
fout.write("<td><a href=%s>%s</a></td>"%(data['url'],data['url']))
fout.write("<td>%s</td>"%data['title'])
fout.write("<td>%s</td>"%data['summary'])
fout.write("</tr>")
fout.write("</table>")
fout.write("</body>")
fout.write("</html>")
fout.close()
最终效果:
当然还有一些数据没有处理好。
标签:python,self,URL,爬虫,url,构建,urls,new,data From: https://www.cnblogs.com/q-q56731526/p/17238693.html