Python 크롤러 패키지 BeautifulSoup 재귀 크롤링 예제에 대한 자세한 설명
요약:
크롤러의 주요 목적은 네트워크를 따라 필요한 콘텐츠를 크롤링하는 것입니다. 그들의 본질은 재귀적인 프로세스입니다. 먼저 웹페이지의 콘텐츠를 얻은 다음 페이지 콘텐츠를 분석하고 다른 URL을 찾은 다음 이 URL의 페이지 콘텐츠를 얻고 이 프로세스를 반복해야 합니다.
위키피디아를 예로 들어보겠습니다.
Wikipedia의 Kevin Bacon 항목에서 다른 항목을 가리키는 모든 링크를 추출하려고 합니다.
# -*- coding: utf-8 -*- # @Author: HaonanWu # @Date: 2016-12-25 10:35:00 # @Last Modified by: HaonanWu # @Last Modified time: 2016-12-25 10:52:26 from urllib2 import urlopen from bs4 import BeautifulSoup html = urlopen('http://en.wikipedia.org/wiki/Kevin_Bacon') bsObj = BeautifulSoup(html, "html.parser") for link in bsObj.findAll("a"): if 'href' in link.attrs: print link.attrs['href']
위 코드는 페이지의 모든 하이퍼링크를 추출할 수 있습니다.
/wiki/Wikipedia:Protection_policy#semi #mw-head #p-search /wiki/Kevin_Bacon_(disambiguation) /wiki/File:Kevin_Bacon_SDCC_2014.jpg /wiki/San_Diego_Comic-Con /wiki/Philadelphia /wiki/Pennsylvania /wiki/Kyra_Sedgwick
우선 추출된 URL에 중복된 URL이 있을 수 있습니다.
둘째, 중복되지 않는 URL도 있습니다. 사이드바, 머리글, 바닥글, 디렉토리 표시줄 링크 등이 필요합니다.
관찰을 통해 항목 페이지를 가리키는 모든 링크에는 세 가지 특성이 있음을 알 수 있습니다.
이 링크는 모두 bodyContent라는 ID를 가진 div 태그에 있습니다.
URL 링크가 콜론을 포함하는 URL 링크가 아닙니다
는 모두 /wiki/로 시작하는 상대 경로입니다(http로 시작하는 전체 절대 경로도 크롤링됩니다)
from urllib2 import urlopen from bs4 import BeautifulSoup import datetime import random import re pages = set() random.seed(datetime.datetime.now()) def getLinks(articleUrl): html = urlopen("http://en.wikipedia.org"+articleUrl) bsObj = BeautifulSoup(html, "html.parser") return bsObj.find("div", {"id":"bodyContent"}).findAll("a", href=re.compile("^(/wiki/)((?!:).)*$")) links = getLinks("/wiki/Kevin_Bacon") while len(links) > 0: newArticle = links[random.randint(0, len(links)-1)].attrs["href"] if newArticle not in pages: print(newArticle) pages.add(newArticle) links = getLinks(newArticle)
getLinks의 매개변수는 /wiki/이며, 페이지의 URL은 Wikipedia의 절대 경로와 병합되어 얻어집니다. 정규식을 통해 다른 용어를 가리키는 모든 URL을 캡처하여 기본 함수로 반환합니다.
주 함수는 재귀 getlink를 호출하고 더 이상 항목이 없거나 적극적으로 중지될 때까지 방문하지 않은 URL에 무작위로 액세스합니다.
이 코드는 위키피디아 전체를 크롤링할 수 있습니다
from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup import re pages = set() def getLinks(pageUrl): global pages html = urlopen("http://en.wikipedia.org"+pageUrl) bsObj = BeautifulSoup(html, "html.parser") try: print(bsObj.h1.get_text()) print(bsObj.find(id ="mw-content-text").findAll("p")[0]) print(bsObj.find(id="ca-edit").find("span").find("a").attrs['href']) except AttributeError: print("This page is missing something! No worries though!") for link in bsObj.findAll("a", href=re.compile("^(/wiki/)")): if 'href' in link.attrs: if link.attrs['href'] not in pages: #We have encountered a new page newPage = link.attrs['href'] print("----------------\n"+newPage) pages.add(newPage) getLinks(newPage) getLinks("")
일반적으로 Python의 재귀 제한은 1000회이므로 인위적으로 더 큰 재귀를 설정해야 합니다. 카운터를 사용하거나 다른 수단을 사용하여 1,000회 반복 후에도 코드가 계속 실행되도록 할 수 있습니다.
읽어주셔서 감사합니다. 도움이 되기를 바랍니다. 이 사이트를 지원해 주셔서 감사합니다!
더 많은 Python 크롤러 패키지 BeautifulSoup 재귀 크롤링 예제 및 관련 기사를 보려면 PHP 중국어 웹사이트를 주목하세요!

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터
Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.

안전한 시험 브라우저
안전한 시험 브라우저는 온라인 시험을 안전하게 치르기 위한 보안 브라우저 환경입니다. 이 소프트웨어는 모든 컴퓨터를 안전한 워크스테이션으로 바꿔줍니다. 이는 모든 유틸리티에 대한 액세스를 제어하고 학생들이 승인되지 않은 리소스를 사용하는 것을 방지합니다.

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

Dreamweaver Mac版
시각적 웹 개발 도구
