python通过链接抓取网站详解

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 1358
收藏 0 赞 0 分享

在本篇文章里,你将会学习把这些基本方法融合到一个更灵活的网站 爬虫中,该爬虫可以跟踪任意遵循特定 URL 模式的链接。

这种爬虫非常适用于从一个网站抓取所有数据的项目,而不适用于从特 定搜索结果或页面列表抓取数据的项目。它还非常适用于网站页面组织 得很糟糕或者非常分散的情况。

这些类型的爬虫并不需要像上一节通过搜索页面进行抓取中采用的定位 链接的结构化方法,因此在 Website 对象中不需要包含描述搜索页面 的属性。但是由于爬虫并不知道待寻找的链接的位置,所以你需要一些 规则来告诉它选择哪种页面。你可以用 targetPattern(目标 URL 的 正则表达式)和布尔变量 absoluteUrl 来达成这一目标:

class Website:  
def __init__(self, name, url, targetPattern, absoluteUrl,    
titleTag, bodyTag):    
self.name = name    
self.url = url    
self.targetPattern = targetPattern    
self.absoluteUrl=absoluteUrl    
self.titleTag = titleTag    
self.bodyTag = bodyTag
class Content:  
def __init__(self, url, title, body):    
self.url = url    
self.title = title    
self.body = body
def print(self):    
print("URL: {}".format(self.url))    
print("TITLE: {}".format(self.title))    
print("BODY:\n{}".format(self.body))

Content 类和第一个爬虫例子中使用的是一样的。

Crawler 类从每个网站的主页开始,定位内链,并解析在每个内链页面 发现的内容:

import re
class Crawler:  
def __init__(self, site):    
self.site = site    
self.visited = []
def getPage(self, url):    
try:
req = requests.get(url)    
except requests.exceptions.RequestException:      
return None
return BeautifulSoup(req.text, 'html.parser')
def safeGet(self, pageObj, selector):
selectedElems = pageObj.select(selector)
if selectedElems is not None and len(selectedElems) > 0:
return '\n'.join([elem.get_text() for
elem in selectedElems])
return ''
def parse(self, url):
bs = self.getPage(url)
if bs is not None:
title = self.safeGet(bs, self.site.titleTag)
body = self.safeGet(bs, self.site.bodyTag)
if title != '' and body != '':
content = Content(url, title, body)
content.print()
def crawl(self):
"""
获取网站主页的页面链接
"""
bs = self.getPage(self.site.url)
targetPages = bs.findAll('a',
href=re.compile(self.site.targetPattern))
for targetPage in targetPages:
targetPage = targetPage.attrs['href']
if targetPage not in self.visited:
self.visited.append(targetPage)
if not self.site.absoluteUrl:
targetPage = '{}{}'.format(self.site.url, targetPage)
self.parse(targetPage)
reuters = Website('Reuters', 'https://www.reuters.com', '^(/article/)', False,
'h1', 'div.StandardArticleBody_body_1gnLA') 
crawler = Crawler(reuters) 
crawler.crawl()

与前面的例子相比,这里的另外一个变化是:Website 对象(在这个例 子中是变量 reuters)是 Crawler 对象本身的一个属性。这样做的作 用是将已访问过的页面存储在爬虫中,但是也意味着必须针对每个网站 实例化一个新的爬虫,而不是重用一个爬虫去抓取网站列表。

不管你是选择一个与网站无关的爬虫,还是将网站作为爬虫的一个属 性,这都是一个需要根据自身需求进行权衡的决定。两种方法在功能实 现上都是没有问题的。

另外需要注意的是,这个爬虫会从主页开始抓取,但是在所有页面都被 记录后,就不会继续抓取了。你可能希望编写一个爬虫,将第 3 章中介 绍的某种模式融合进来,然后查看所访问的每个页面中更多的目标 URL。你甚至还可以跟踪每个页面中涉及的所有 URL(不仅仅是匹配 目标模式的 URL),然后查看这些 URL 是否包含目标模式。

以上就是关于python抓取网站的相关知识点内容,感谢大家的学习和对脚本之家的支持。

更多精彩内容其他人还在看

Python常见加密模块用法分析【MD5,sha,crypt模块】

这篇文章主要介绍了Python常见加密模块用法,结合实例形式较为详细的分析了MD5,sha与crypt模块加密的相关实现方法与操作技巧,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python向日志输出中添加上下文信息

这篇文章主要介绍了Python向日志输出中添加上下文信息的方法,非常不错,具有参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python实现的简单dns查询功能示例

这篇文章主要介绍了Python实现的简单dns查询功能,结合实例形式分析了Python基于socket模块的dns信息查询实现技巧,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

利用Anaconda完美解决Python 2与python 3的共存问题

Anaconda 是 Python 的一个发行版,如果把 Python 比作 Linux,那么 Anancoda 就是 CentOS 或者 Ubuntu,下面这篇文章主要给大家介绍了利用Anaconda完美解决Python 2与python 3共存问题的相关资料,文中介绍的非常详
收藏 0 赞 0 分享

Python随机读取文件实现实例

这篇文章主要介绍了Python随机读取文件的相关资料,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

用生成器来改写直接返回列表的函数方法

下面小编就为大家带来一篇用生成器来改写直接返回列表的函数方法。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python爬虫入门教程--快速理解HTTP协议(一)

http协议是互联网里面最重要,最基础的协议之一,我们的爬虫需要经常和http协议打交道。下面这篇文章主要给大家介绍了关于python爬虫入门之快速理解HTTP协议的相关资料,文中介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
收藏 0 赞 0 分享

老生常谈Python进阶之装饰器

下面小编就为大家带来一篇老生常谈Python进阶之装饰器。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

浅谈Python基础之I/O模型

下面小编就为大家带来一篇浅谈Python基础之I/O模型。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python如何获取服务器硬件信息

这篇文章主要为大家详细介绍了python获取服务器硬件信息的相关代码,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
收藏 0 赞 0 分享
查看更多