1、引言
在Python网络爬虫内容提取器一文我们详细讲解了核心部件：可插拔的内容提取器类gsExtractor。本文记录了确定gsExtractor的技术路线过程中所做的编程实验。这是第一部分，实验了用xslt方式一次性提取静态网页内容并转换成xml格式。
2、用lxml库实现网页内容提取
lxml是python的一个库，可以迅速、灵活地处理 XML。它支持 XML Path Language (XPath) 和 Extensible Stylesheet Language Transformation (XSLT)，并且实现了常见的 ElementTree API。
这2天测试了在python中通过xslt来提取网页内容，记录如下：
2.1、抓取目标
假设要提取集搜客官网旧版论坛的帖子标题和回复数，如下图，要把整个列表提取出来，存成xml格式
2.2、源代码1：只抓当前页，结果显示在控制台
Python的优势是用很少量代码就能解决一个问题，请注意下面的代码看起来很长，其实python函数调用没有几个，大篇幅被一个xslt脚本占去了，在这段代码中，只是一个好长的字符串而已，至于为什么选择xslt，而不是离散的xpath或者让人挠头的正则表达式，请参看《Python即时网络爬虫项目启动说明》，我们期望通过这个架构，把程序员的时间节省下来一大半。
可以拷贝运行下面的代码(在windows10， python3.2下测试通过)：
from urllib import request
from lxml import etree
url="http://www.gooseeker.com/cn/forum/7"
conn = request.urlopen(url)
doc = etree.HTML(conn.read())
xslt_root = etree.XML("""\
<xsl:stylesheet version="1.0" xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" >
<xsl:template match="/">
<列表>
<xsl:apply-templates select="//*[@id='forum' and count(./table/tbody/tr[position()>=1 and count(.//*[@class='topic']/a/text())>0])>0]" mode="列表"/>
</列表>
</xsl:template>
<xsl:template match="table/tbody/tr[position()>=1]" mode="list">
<item>
<标题>
<xsl:value-of select="*//*[@class='topic']/a/text()"/>
<xsl:value-of select="*[@class='topic']/a/text()"/>
<xsl:if test="@class='topic'">
<xsl:value-of select="a/text()"/>
</xsl:if>
</标题>
<回复数>
<xsl:value-of select="*//*[@class='replies']/text()"/>
<xsl:value-of select="*[@class='replies']/text()"/>
<xsl:if test="@class='replies'">
<xsl:value-of select="text()"/>
</xsl:if>
</回复数>
</item>
</xsl:template>
<xsl:template match="//*[@id='forum' and count(./table/tbody/tr[position()>=1 and count(.//*[@class='topic']/a/text())>0])>0]" mode="列表">
<item>
<list>
<xsl:apply-templates select="table/tbody/tr[position()>=1]" mode="list"/>
</list>
</item>
</xsl:template>
</xsl:stylesheet>""")
transform = etree.XSLT(xslt_root)
result_tree = transform(doc)
print(result_tree)
源代码请通过本文结尾的GitHub源下载。
2.3、抓取结果
得到的抓取结果如下图：
2.4、源代码2：翻页抓取，结果存入文件
我们对2.2的代码再做进一步修改，增加翻页抓取和存结果文件功能，代码如下：
from urllib import request
from lxml import etree
import time
xslt_root = etree.XML("""\
<xsl:stylesheet version="1.0" xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" >
<xsl:template match="/">
<列表>
<xsl:apply-templates select="//*[@id='forum' and count(./table/tbody/tr[position()>=1 and count(.//*[@class='topic']/a/text())>0])>0]" mode="列表"/>
</列表>
</xsl:template>
<xsl:template match="table/tbody/tr[position()>=1]" mode="list">
<item>
<标题>
<xsl:value-of select="*//*[@class='topic']/a/text()"/>
<xsl:value-of select="*[@class='topic']/a/text()"/>
<xsl:if test="@class='topic'">
<xsl:value-of select="a/text()"/>
</xsl:if>
</标题>
<回复数>
<xsl:value-of select="*//*[@class='replies']/text()"/>
<xsl:value-of select="*[@class='replies']/text()"/>
<xsl:if test="@class='replies'">
<xsl:value-of select="text()"/>
</xsl:if>
</回复数>
</item>
</xsl:template>
<xsl:template match="//*[@id='forum' and count(./table/tbody/tr[position()>=1 and count(.//*[@class='topic']/a/text())>0])>0]" mode="列表">
<item>
<list>
<xsl:apply-templates select="table/tbody/tr[position()>=1]" mode="list"/>
</list>
</item>
</xsl:template>
</xsl:stylesheet>""")
baseurl = "http://www.gooseeker.com/cn/forum/7"
basefilebegin = "jsk_bbs_"
basefileend = ".xml"
count = 1
while (count < 12):
url = baseurl + "?page=" + str(count)
conn = request.urlopen(url)
doc = etree.HTML(conn.read())
transform = etree.XSLT(xslt_root)
result_tree = transform(doc)
print(str(result_tree))
file_obj = open(basefilebegin+str(count)+basefileend,'w',encoding='UTF-8')
file_obj.write(str(result_tree))
file_obj.close()
count += 1
time.sleep(2)
我们增加了写文件的代码，还增加了一个循环，构造每个翻页的网址，但是，如果翻页过程中网址总是不变怎么办？其实这就是动态网页内容，下面会讨论这个问题。
3、总结
这是开源Python通用爬虫项目的验证过程，在一个爬虫框架里面，其它部分都容易做成通用的，就是网页内容提取和转换成结构化的操作难于通用，我们称之为提取器。但是，借助GooSeeker可视化提取规则生成器MS谋数台 ，提取器的生成过程将变得很便捷，而且可以标准化插入，从而实现通用爬虫，在后续的文章中会专门讲解MS谋数台与Python配合的具体方法。
4、接下来阅读
本文介绍的方法通常用来抓取静态网页内容，也就是所谓的html文档中的内容，目前很多网站内容是用javascript动态生成的，一开始html是没有这些内容的，通过后加载方式添加进来，那么就需要采用动态技术，请阅读《Python爬虫使用Selenium+PhantomJS抓取Ajax和动态HTML内容》
5、集搜客GooSeeker开源代码下载源
1.GooSeeker开源Python网络爬虫GitHub源
6、文档修改历史
2016-05-26：V2.0，增补文字说明；把跟帖的代码补充了进来
2016-05-29：V2.1，增加最后一章源代码下载源
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
