在上次的爬虫中,抓取的数据主要用到的是第三方的Beautifulsoup库,然后对每一个具体的数据在网页中的selecter来找到它,每一个类别便有一个select方法。对网页有过接触的都知道很多有用的数据都放在一个共同的父节点上,只是其子节点不同。在上次爬虫中,每一类数据都要从其父类(包括其父节点的父节点)上往下寻找ROI数据所在的子节点,这样就会使爬虫很臃肿,因为很多数据有相同的父节点,每次都要重复的找到这个父节点。这样的爬虫效率很低。
因此,笔者在上次的基础上,改进了一下爬取的策略,笔者以实例来描述。
如图,笔者此次爬取的是百度音乐的页面,所爬取的类容是上面榜单下的所有内容(歌曲名,歌手,排名)。如果按照上次的爬虫的方法便要写上三个select方法,分别抓取歌曲名,歌手,排名,但笔者观察得知这三项数据皆放在一个li标签内,如图:
这样我们是不是直接抓取ul标签,再分析其中的数据便可得到全部数据了?答案是,当然可以。
但Beaufulsoup不能直接提供这样的方法,但Python无所不能,python里面自带的re模块是我见过最迷人的模块之一。它能在字符串中找到我们让我们roi的区域,上述的li标签中包含了我们需要的歌曲名,歌手,排名数据,我们只需要在li标签中通过re.findall()方法,便可找到我们需要的数据。这样就能够大大提升我们爬虫的效率。
我们先来直接分析代码:
def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') data = soup.select('div.ranklist-wrapper.clearfix div.bd ul.song-list li') pattern1 = re.compile(r'<li.*?<div class="index">(.*?)</div>.*?title="(.*?)".*?title="(.*?)".*?</li>', re.S) pattern2 = re.compile(r'<li.*?<div class="index">(.*?)</div>.*?title="(.*?)".*?target="_blank">(.*?)</a>', re.S) wants = [] for item in data: # print(item) final = re.findall(pattern1, str(item)) if len(final) == 1: # print(final[0]) wants.append(final[0]) else: other = re.findall(pattern2, str(item)) # print(other[0]) wants.append(other[0]) return wants
上面的代码是我分析网页数据的全部代码,这里不得不说python语言的魅力,数十行代码便能完成java100行的任务,C/C++1000行的任务。上述函数中,笔者首先通过Beautifulsoup得到该网页的源代码,再通过select()方法得到所有li标签中的数据。
到这里,这个爬虫便要进入到最重要的环节了,相信很多不懂re模块的童靴们有点慌张,在这里笔者真的是强烈推荐对python有兴趣的童靴们一定要学习这个非常重要的一环。首先,我们知道re的方法大多只针对string型数据,因此我们调用str()方法将每个list中的数据(即item)转换为string型。然后便是定义re的pattern了,这是个稍显复杂的东西,其中主要用到re.compile()函数得到要在string中配对的pattern,这里笔者便不累述了,感兴趣的童靴可以去网上查阅一下资料。
上述代码中,笔者写了两个pattern,因为百度音乐的网页里,li标签有两个结构,当用一个pattern在li中找不到数据时,便使用另一个pattern。关于re.findadd()方法,它会返回一个list,里面装着tuple,但其实我们知道我们找到的数据就是list[0],再将每个数据添加到另一个List中,让函数返回。
相信很多看到这里的小伙伴已经云里雾里,无奈笔者对re板块也知道的不多,对python感兴趣的同学可以查阅相关资料再来看一下代码,相信能够如鱼得水。
完整的代码如下:
import requests from bs4 import BeautifulSoup import re def get_one_page(url): wb_data = requests.get(url) wb_data.encoding = wb_data.apparent_encoding if wb_data.status_code == 200: return wb_data.text else: return None def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') data = soup.select('div.ranklist-wrapper.clearfix div.bd ul.song-list li') pattern1 = re.compile(r'<li.*?<div class="index">(.*?)</div>.*?title="(.*?)".*?title="(.*?)".*?</li>', re.S) pattern2 = re.compile(r'<li.*?<div class="index">(.*?)</div>.*?title="(.*?)".*?target="_blank">(.*?)</a>', re.S) wants = [] for item in data: # print(item) final = re.findall(pattern1, str(item)) if len(final) == 1: # print(final[0]) wants.append(final[0]) else: other = re.findall(pattern2, str(item)) # print(other[0]) wants.append(other[0]) return wants if __name__ == '__main__': url = 'http://music.baidu.com/' html = get_one_page(url) data = parse_one_page(html) for item in data: dict = { '序列': item[0], '歌名': item[1], '歌手': item[2] } print(dict)
最后我们看到的输出结果如下:
好了,笔者今天就到这里了。希望喜欢python的萌新能够快速实现自己的spider,也希望一些大神们能够看到这篇文章时不吝赐教。
以上这篇python爬虫之爬取百度音乐的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持小牛知识库。
本文向大家介绍Python爬虫:通过关键字爬取百度图片,包括了Python爬虫:通过关键字爬取百度图片的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 使用工具:Python2.7 点我下载 scrapy框架 sublime text3 一。搭建python(Windows版本) 1.安装python2.7 ---然后在cmd当中输入python,界面如下则安装成功 2.集成Scrapy框架----输
本文向大家介绍Python爬虫实现百度图片自动下载,包括了Python爬虫实现百度图片自动下载的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 制作爬虫的步骤 制作一个爬虫一般分以下几个步骤: 分析需求分析网页源代码,配合开发者工具编写正则表达式或者XPath表达式正式编写 python 爬虫代码 效果预览 运行效果如下: 存放图片的文件夹: 需求分析 我们的爬虫至少要实现两个功能:一是搜索图片,二是自动
本文向大家介绍Python爬虫爬取美剧网站的实现代码,包括了Python爬虫爬取美剧网站的实现代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一直有爱看美剧的习惯,一方面锻炼一下英语听力,一方面打发一下时间。之前是能在视频网站上面在线看的,可是自从广电总局的限制令之后,进口的美剧英剧等貌似就不在像以前一样同步更新了。但是,作为一个宅diao的我又怎甘心没剧追呢,所以网上随便查了一下就找到一个能用迅雷
本文向大家介绍Python实现爬取百度贴吧帖子所有楼层图片的爬虫示例,包括了Python实现爬取百度贴吧帖子所有楼层图片的爬虫示例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python实现爬取百度贴吧帖子所有楼层图片的爬虫。分享给大家供大家参考,具体如下: 下载百度贴吧帖子图片,好好看 python2.7版本: PS:这里再为大家提供2款非常方便的正则表达式工具供大家参考使用: Ja
百度云分享爬虫项目 github上有好几个这样的开源项目,但是都只提供了爬虫部分,这个项目在爬虫的基础上还增加了保存数据,建立elasticsearch索引的模块,可以用在实际生产环境中,不过web模块还是需要自己开发 安装 安装node.js和pm2,node用来运行爬虫程序和索引程序,pm2用来管理node任务 安装mysql和mongodb,mysql用来保存爬虫数据,mongodb用来保存
本文向大家介绍python爬虫入门教程之糗百图片爬虫代码分享,包括了python爬虫入门教程之糗百图片爬虫代码分享的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 学习python少不了写爬虫,不仅能以点带面地学习、练习使用python,爬虫本身也是有用且有趣的,大量重复性的下载、统计工作完全可以写一个爬虫程序完成。 用python写爬虫需要python的基础知识、涉及网络的几个模块、正则表达式、文件操作