Python爬虫包 BeautifulSoup 递归抓取实例详解
概要:
爬虫的主要目的就是为了沿着网络抓取需要的内容。它们的本质是一种递归的过程。它们首先需要获得网页的内容,然后分析页面内容并找到另一个URL,然后获得这个URL的页面内容,不断重复这一个过程。
让我们以维基百科为一个例子。
我们想要将维基百科中凯文·贝肯词条里所有指向别的词条的链接提取出来。
# -*- 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']
上面这个代码能够将页面上的所有超链接都提取出来。
/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
首先,提取出来的URL可能会有一些重复的
其次,有一些URL是我们不需要的,如侧边栏、页眉、页脚、目录栏链接等等。
所以通过观察,我们可以发现所有指向词条页面的链接都有三个特点:
它们都在id是bodyContent的div标签里
URL链接不包含冒号
URL链接都是以/wiki/开头的相对路径(也会爬到完整的有http开头的绝对路径)
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)
其中getLinks的参数是/wiki/b587b51760d61218166bb2241ff5ccf5,并通过和维基百科的绝对路径合并得到页面的URL。通过正则表达式捕获所有指向其他词条的URL,并返回给主函数。
主函数则通过调用递归getlinks并随机访问一条没有访问过的URL,直到没有了词条或者主动停止为止。
这份代码可以将整个维基百科都抓取下来
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("")
一般来说Python的递归限制是1000次,所以需要人为地设置一个较大的递归计数器,或者用其他手段让代码在迭代1000次之后还能运行。
感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!
更多Python爬虫包 BeautifulSoup 递归抓取实例详解相关文章请关注PHP中文网!

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data, manakala C sesuai untuk prestasi tinggi dan kawalan asas. 1) Python mudah digunakan, dengan sintaks ringkas, dan sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2) C mempunyai prestasi tinggi dan kawalan yang tepat, dan sering digunakan dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Masa yang diperlukan untuk belajar python berbeza dari orang ke orang, terutamanya dipengaruhi oleh pengalaman pengaturcaraan sebelumnya, motivasi pembelajaran, sumber pembelajaran dan kaedah, dan irama pembelajaran. Tetapkan matlamat pembelajaran yang realistik dan pelajari terbaik melalui projek praktikal.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual