搜索
首页后端开发Python教程关于python标准库Beautiful Soup与MongoDb爬喜马拉雅电台的总结

Beautiful Soup标准库是一个可以从HTML/XML文件中提取数据的Python库,它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式,Beautiful Soup将会节省数小时的工作时间。pymongo标准库是MongoDb NoSql数据库与python语言之间的桥梁,通过pymongo将数据保存到MongoDb中。结合使用这两者来爬去喜马拉雅电台的数据...

Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,其中一个是 lxml。本文使用的就是lxml,对于这个的安装,请看 python 3.6 lxml标准库lxml的安装及etree的使用注意
同时,本文使用了XPath来解析我们想要的部分,对于XPath与Beautiful Soup的介绍与使用请看 Beautiful Soup 4.4.0 文档 XPath 简介
本文涉及到的Beautiful Soup与XPath的知识不是很深,看看官方文档就能理解,而且我还加上了注释...
对于pymongo标准库,我就不多扯淡了,详情请看 python标准库之pymongo模块次体验

有时候,我们需要判断当前向服务器发出请求的客户端的类型,也就是通常所说的User-Agent,简称UA,我们在浏览网页时所使用的浏览器就是UA的一种,换言之,UA就是浏览器,在HTTP协议中,通过User-Agent请求头说明用户浏览器的类型,操作系统,浏览器内核等信息的标识。通过这个标识,用过所访问的网站可以显示不同的版本,从而为用户提供更好的体验或者进行信息统计。而有些网站正式利用UA来防止黑客或是像我们这种无聊的人来爬去网站的数据信息。
因此,本文代码首先就把所有的UA都给列取出来,以方便后续的爬取工作。

好了,下面来明确下我们要爬取得数据是什么:


我们需要的是图片的链接,alt等

随后我们点击图片链接之后,获取里面的详情,如果有些电台是多页的,那么我们用过xpath来依次访问。同时我们获取页面中专辑里的声音模块的sound_id...

程序如下:

import random
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
from lxml import etree
import pymongo


clients = pymongo.MongoClient("localhost", 27017)
db = clients["XiMaLaYa"]
collection_1 = db["album"]
collection_2 = db["detail"]

UA_LIST = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; SE 2.X MetaSr 1.0; SE 2.X MetaSr 1.0; .NET CLR 2.0.50727; SE 2.X MetaSr 1.0)",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
]
headers1 = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6',
    'Cache-Control': 'max-age=0',
    'Proxy-Connection': 'keep-alive',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    'User-Agent': random.choice(UA_LIST)  # User_agence表示用户代理
}
headers2 = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6',
    'Cache-Control': 'max-age=0',
    'Proxy-Connection': 'keep-alive',
    'Referer': 'http://www.ximalaya.com/dq/all/2',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    'User-Agent': random.choice(UA_LIST)
}


# Beautiful库用来处理XML和HTML...
# 主要就是利用BeautifulSoup模块来处理requests模块获取的Html源码
# 利用lxml模块将html源码解析成树结构,xpath来处理树节点.
def get_url():
    start_urls = ["http://www.ximalaya.com/dq/all/{}".format(num) for num in range(1,85)]
    # start_urls = ["http://www.ximalaya.com/dq/all/1"]
    for start_url in start_urls:
        html = requests.get(start_url, headers=headers1).text
        soup = BeautifulSoup(html, "lxml")  # 使用lxml来处理
        for item in soup.find_all(class_="albumfaceOutter"):  # 解析并查找xml节点
            content = {
                'href': item.a["href"],
                'title': item.img['alt'],
                'img_url': item.img['src']
            }
            collection_1.insert(content)
            # another(item.a["href"])
    print('写入完成...')


# 进入电台具体页面 http://www.ximalaya.com/15836959/album/303085,并处理分页录音...
def another(url):
    html = requests.get(url, headers=headers1).text
    # / :表示从根节点选取....
    # // :表示匹配选择的当前节点选择文档中的节点,而不考虑他们的位置...
    ifanother = etree.HTML(html).xpath('//div[@class="pagingBar_wrapper"]/a[last()-1]/@data-page')  # 页面链接地址  ifanother是list类型...
    if len(ifanother):  # 判断一个video的录音是否分割成了多页....
        num = ifanother[0]  # 获取页面数...
        print('本频道保存在' + num + '个页面')
        for n in range(1, int(num)):
            url2 = url + '?page={}'.format(n)
            get_m4a(url2)
        get_m4a(url)


# 获取分页录音页面的详细数据...
def get_m4a(url):
    html = requests.get(url, headers=headers2).text
    numlist = etree.HTML(html).xpath('//div[@class="personal_body"]/@sound_ids')[0].split(',')
    for i in numlist:
        murl = 'http://www.ximalaya.com/tracks/{}.json'.format(i)
        html = requests.get(murl, headers=headers1).text
        dic = json.loads(html)
        collection_2.insert(dic)


if __name__ == "__main__":
    get_url()


以上是关于python标准库Beautiful Soup与MongoDb爬喜马拉雅电台的总结的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
Python vs. C:了解关键差异Python vs. C:了解关键差异Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

Python vs.C:您的项目选择哪种语言?Python vs.C:您的项目选择哪种语言?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

达到python目标:每天2小时的力量达到python目标:每天2小时的力量Apr 20, 2025 am 12:21 AM

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

最大化2小时:有效的Python学习策略最大化2小时:有效的Python学习策略Apr 20, 2025 am 12:20 AM

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

在Python和C之间进行选择:适合您的语言在Python和C之间进行选择:适合您的语言Apr 20, 2025 am 12:20 AM

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python与C:编程语言的比较分析Python与C:编程语言的比较分析Apr 20, 2025 am 12:14 AM

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天2小时:Python学习的潜力每天2小时:Python学习的潜力Apr 20, 2025 am 12:14 AM

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python与C:学习曲线和易用性Python与C:学习曲线和易用性Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热工具

螳螂BT

螳螂BT

Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器

将Eclipse与SAP NetWeaver应用服务器集成。

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

功能强大的PHP集成开发环境

VSCode Windows 64位 下载

VSCode Windows 64位 下载

微软推出的免费、功能强大的一款IDE编辑器

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux最新版