如何用 Python 实现 Web 抓取
2016-09-28 · 知道合伙人软件行家
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Web 抓取的定义
Web 抓取是抽取网络数据的过程。只要借助合适的工具,任何你能看到的数据都可以进行抽取。在本文中,我们将重点介绍自动化抽取过程的程序,帮助你在较短时间内收集大量数据。除了笔者前文提到的用例,抓取技术的用途还包括:SEO 追踪、工作追踪、新闻分析以及笔者的最爱——社交媒体的情感分析!
一点提醒
在开启 Web 抓取的探险之前,请确保自己了解相关的法律问题。许多网站在其服务条款中明确禁止对其内容进行抓取。例如,Medium 网站就写道:“遵照网站 robots.txt 文件中的规定进行的爬取操作(Crawling)是可接受的,但是我们禁止抓取(Scraping)操作。”对不允许抓取的网站进行抓取可能会使你进入他们的黑名单!与任何工具一样,Web 抓取也可能用于复制网站内容之类的不良目的。此外,由 Web 抓取引起的法律诉讼也不在少数。
设置代码
在充分了解小心行事的必要之后,让我们开始学习 Web 抓取。其实,Web 抓取可以通过任何编程语言实现,在不久之前,我们使用 Node 实现过。在本文中,考虑到其简洁性与丰富的包支持,我们将使用 Python 实现抓取程序。
Web 抓取的基本过程
当你打开网络中的某个站点时,就会下载其 HTML 代码,由你的 web 浏览器对其进行分析与展示。该 HTML 代码包含了你所看到的所有信息。因此,通过分析 HTML 代码就能得到所需信息(比如价格)。你可以使用正则表达式在数据海洋中搜索你需要的信息,也可以使用函数库来解释 HTML,同样也能得到需要数据。
在 Python 中,我们将使用一个名为靓汤(Beautiful Soup)的模块对 HTML 数据进行分析。你可以借助 pip 之类的安装程序安装之,运行如下代码即可:
pip install beautifulsoup4
或者,你也可以根据源码进行构建。在该模块的文档说明页,可以看到详细的安装步骤。
安装完成之后,我们大致会遵循以下步骤实现 web 抓取:
向 URL 发送请求
接收响应
分析响应以寻找所需数据
作为演示,我们将使用笔者的博客 http://dada.theblogbowl.in/. 作为目标 URL。
前两个步骤相对简单,可以这样完成:
from urllib import urlopen#Sending the http requestwebpage = urlopen('http://my_website.com/').read()
接下来,将响应传给之前安装的模块:
from bs4 import BeautifulSoup#making the soup! yummy ;)soup = BeautifulSoup(webpage, "html5lib")
请注意,此处我们选择了 html5lib 作为解析器。根据 BeautifulSoup 的文档,你也可以为其选择不同的解析器。
解析 HTML
在将 HTML 传给 BeautifulSoup 之后,我们可以尝试一些指令。譬如,检查 HTML 标记代码是否正确,可以验证该页面的标题(在 Python 解释器中):
>>> soup.title<title>Transcendental Tech Talk</title>>>> soup.title.text
u'Transcendental Tech Talk'
>>>
接下来,开始抽取页面中的特定元素。譬如,我想抽取博客中文章标题的列表。为此,我需要分析 HTML 的结构,这一点可以借助 Chrome 检查器完成。其他浏览器也提供了类似的工具。
使用 Chrome 检查器检查某个页面的 HTML 结构
如你所见,所有文章标题都带有 h3 标签与两个类属性:post-title 与 entry-title 类。因此,用 post-title类搜索所有 h3 元素就能得到该页的文章标题列表。在此例中,我们使用 BeautifulSoup 提供的 find_all 函数,并通过 class_ 参数确定所需的类:
>>> titles = soup.find_all('h3', class_ = 'post-title') #Getting all titles>>> titles[0].textu'\nKolkata #BergerXP IndiBlogger meet, Marketing Insights, and some Blogging Tips\n'>>>
只通过 post-title 类进行条目搜索应该可以得到相同的结果:
>>> titles = soup.find_all(class_ = 'post-title') #Getting all items with class post-title>>> titles[0].textu'\nKolkata #BergerXP
IndiBlogger meet, Marketing Insights, and some Blogging Tips\n'>>>
Web 抓取是抽取网络数据的过程。只要借助合适的工具,任何你能看到的数据都可以进行抽取。在本文中,我们将重点介绍自动化抽取过程的程序,帮助你在较短时间内收集大量数据。除了笔者前文提到的用例,抓取技术的用途还包括:SEO 追踪、工作追踪、新闻分析以及笔者的最爱——社交媒体的情感分析!
一点提醒
在开启 Web 抓取的探险之前,请确保自己了解相关的法律问题。许多网站在其服务条款中明确禁止对其内容进行抓取。例如,Medium 网站就写道:“遵照网站 robots.txt 文件中的规定进行的爬取操作(Crawling)是可接受的,但是我们禁止抓取(Scraping)操作。”对不允许抓取的网站进行抓取可能会使你进入他们的黑名单!与任何工具一样,Web 抓取也可能用于复制网站内容之类的不良目的。此外,由 Web 抓取引起的法律诉讼也不在少数。
设置代码
在充分了解小心行事的必要之后,让我们开始学习 Web 抓取。其实,Web 抓取可以通过任何编程语言实现,在不久之前,我们使用 Node 实现过。在本文中,考虑到其简洁性与丰富的包支持,我们将使用 Python 实现抓取程序。
Web 抓取的基本过程
当你打开网络中的某个站点时,就会下载其 HTML 代码,由你的 web 浏览器对其进行分析与展示。该 HTML 代码包含了你所看到的所有信息。因此,通过分析 HTML 代码就能得到所需信息(比如价格)。你可以使用正则表达式在数据海洋中搜索你需要的信息,也可以使用函数库来解释 HTML,同样也能得到需要数据。
在 Python 中,我们将使用一个名为靓汤(Beautiful Soup)的模块对 HTML 数据进行分析。你可以借助 pip 之类的安装程序安装之,运行如下代码即可:
pip install beautifulsoup4
或者,你也可以根据源码进行构建。在该模块的文档说明页,可以看到详细的安装步骤。
安装完成之后,我们大致会遵循以下步骤实现 web 抓取:
向 URL 发送请求
接收响应
分析响应以寻找所需数据
作为演示,我们将使用笔者的博客 http://dada.theblogbowl.in/. 作为目标 URL。
前两个步骤相对简单,可以这样完成:
from urllib import urlopen#Sending the http requestwebpage = urlopen('http://my_website.com/').read()
接下来,将响应传给之前安装的模块:
from bs4 import BeautifulSoup#making the soup! yummy ;)soup = BeautifulSoup(webpage, "html5lib")
请注意,此处我们选择了 html5lib 作为解析器。根据 BeautifulSoup 的文档,你也可以为其选择不同的解析器。
解析 HTML
在将 HTML 传给 BeautifulSoup 之后,我们可以尝试一些指令。譬如,检查 HTML 标记代码是否正确,可以验证该页面的标题(在 Python 解释器中):
>>> soup.title<title>Transcendental Tech Talk</title>>>> soup.title.text
u'Transcendental Tech Talk'
>>>
接下来,开始抽取页面中的特定元素。譬如,我想抽取博客中文章标题的列表。为此,我需要分析 HTML 的结构,这一点可以借助 Chrome 检查器完成。其他浏览器也提供了类似的工具。
使用 Chrome 检查器检查某个页面的 HTML 结构
如你所见,所有文章标题都带有 h3 标签与两个类属性:post-title 与 entry-title 类。因此,用 post-title类搜索所有 h3 元素就能得到该页的文章标题列表。在此例中,我们使用 BeautifulSoup 提供的 find_all 函数,并通过 class_ 参数确定所需的类:
>>> titles = soup.find_all('h3', class_ = 'post-title') #Getting all titles>>> titles[0].textu'\nKolkata #BergerXP IndiBlogger meet, Marketing Insights, and some Blogging Tips\n'>>>
只通过 post-title 类进行条目搜索应该可以得到相同的结果:
>>> titles = soup.find_all(class_ = 'post-title') #Getting all items with class post-title>>> titles[0].textu'\nKolkata #BergerXP
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