教你用python3根据关键词爬取百度百科的内容

发表于 5年以前  | 总阅读数:980 次

前言

关于python版本,我一开始看很多资料说python2比较好,因为很多库还不支持3,但是使用到现在为止觉得还是pythin3比较好用,因为编码什么的问题,觉得2还是没有3方便。而且在网上找到的2中的一些资料稍微改一下也还是可以用。

好了,开始说爬百度百科的事。

这里设定的需求是爬取北京地区n个景点的全部信息,n个景点的名称是在文件中给出的。没有用到api,只是单纯的爬网页信息。

1、根据关键字获取url

由于只需要爬取信息,而且不涉及交互,可以使用简单的方法而不需要模拟浏览器。

可以直接


    <strong>http://baike.baidu.com/search/word?word="guanjianci"</strong>

    <strong>for </strong>l <strong>in </strong>view_names:
     <strong>'''http://baike.baidu.com/search/word?word=''' </strong><em># 得到url的方法
    </em><em> </em>name=urllib.parse.quote(l)
     name.encode(<strong>'utf-8'</strong>)
     url=<strong>'http://baike.baidu.com/search/word?word='</strong>+name

这里要注意关键词是中午所以要注意编码问题,由于url中不能出现空格,所以需要用quote函数处理一下。

关于quote():

在 Python2.x 中的用法是:urllib.quote(text) 。Python3.x 中是urllib.parse.quote(text) 。按照标准,URL只允许一部分ASCII 字符(数字字母和部分符号),其他的字符(如汉字)是不符合URL标准的。所以URL中使用其他字符就需要进行URL编码。URL中传参数的部分(query String),格式是:name1=value1&name2;=value2&name3;=value3。假如你的name或者value值中的『&』或者『=』等符号,就当然会有问题。所以URL中的参数字符串也需要把『&=』等符号进行编码。URL编码的方式是把需要编码的字符转化为%xx的形式。通常URL编码是基于UTF-8的(当然这和浏览器平台有关)

例子:

比如『我,unicode 为 0x6211,UTF-8编码为0xE60x880x91,URL编码就是 %E6%88%91。

Python的urllib库中提供了quotequote_plus两种方法。这两种方法的编码范围不同。不过不用深究,这里用quote就够了。

2、下载url

用urllib库轻松实现,见下面的代码中def download(self,url)

3、利用Beautifulsoup获取html

4、数据分析

百科中的内容是并列的段,所以在爬的时候不能自然的按段逻辑存储(因为全都是并列的)。所以必须用正则的方法。

基本的想法就是把整个html文件看做是str,然后用正则的方法截取想要的内容,在重新把这段内容转换成beautifulsoup对象,然后在进一步处理。

可能要花些时间看一下正则。

代码中还有很多细节,忘了再查吧只能,下次绝对应该边做编写文档,或者做完马上写。。。

贴代码!


    # coding:utf-8
    '''
     function:爬取百度百科所有北京景点,
     author:yi
    '''
    import urllib.request
    from urllib.request import urlopen
    from urllib.error import HTTPError
    import urllib.parse
    from bs4 import BeautifulSoup
    import re
    import codecs
    import json

    class BaikeCraw(object):
     def __init__(self):
      self.urls =set()
      self.view_datas= {}

     def craw(self,filename):
      urls = self.getUrls(filename)
      if urls == None:
       print("not found")
      else:
       for urll in urls:
        print(urll)
        try:
         html_count=self.download(urll)
         self.passer(urll, html_count)
        except:
         print("view do not exist")
        '''file=self.view_datas["view_name"]
        self.craw_pic(urll,file,html_count)
         print(file)'''


     def getUrls (self, filename):
      new_urls = set()
      file_object = codecs.open(filename, encoding='utf-16', )
      try:
       all_text = file_object.read()
      except:
       print("文件打开异常!")
       file_object.close()
      file_object.close()
      view_names=all_text.split(" ")
      for l in view_names:
       if '?' in l:
        view_names.remove(l)
      for l in view_names:
       '''http://baike.baidu.com/search/word?word=''' # 得到url的方法
       name=urllib.parse.quote(l)
       name.encode('utf-8')
       url='http://baike.baidu.com/search/word?word='+name
       new_urls.add(url)
      print(new_urls)
      return new_urls

     def manger(self):
      pass

     def passer(self,urll,html_count):
      soup = BeautifulSoup(html_count, 'html.parser', from_encoding='utf_8')
      self._get_new_data(urll, soup)
      return

     def download(self,url):
      if url is None:
       return None
      response = urllib.request.urlopen(url)
      if response.getcode() != 200:
       return None
      return response.read()

     def _get_new_data(self, url, soup): ##得到数据
      if soup.find('div',class_="main-content").find('h1') is not None:
       self.view_datas["view_name"]=soup.find('div',class_="main-content").find('h1').get_text()#景点名
       print(self.view_datas["view_name"])
      else:
       self.view_datas["view_name"] = soup.find("div", class_="feature_poster").find("h1").get_text()
      self.view_datas["view_message"] = soup.find('div', class_="lemma-summary").get_text()#简介
      self.view_datas["basic_message"]=soup.find('div', class_="basic-info cmn-clearfix").get_text() #基本信息
      self.view_datas["basic_message"]=self.view_datas["basic_message"].split("\n")
      get=[]
      for line in self.view_datas["basic_message"]:
       if line != "":
       get.append(line)
      self.view_datas["basic_message"]=get
      i=1
      get2=[]
      tmp="%%"
      for line in self.view_datas["basic_message"]:

       if i % 2 == 1:
        tmp=line
       else:
        a=tmp+":"+line
        get2.append(a)
       i=i+1
      self.view_datas["basic_message"] = get2
      self.view_datas["catalog"] = soup.find('div', class_="lemma-catalog").get_text().split("\n")#目录整体
      get = []
      for line in self.view_datas["catalog"]:
       if line != "":
        get.append(line)
      self.view_datas["catalog"] = get
      #########################百科内容
      view_name=self.view_datas["view_name"]
      html = urllib.request.urlopen(url)
      soup2 = BeautifulSoup(html.read(), 'html.parser').decode('utf-8')
      p = re.compile(r'', re.DOTALL) # 尾
      r = p.search(content_data_node)
      content_data = content_data_node[0:r.span(0)[0]]
      lists = content_data.split('')
      i = 1
      for list in lists:#每一大块
       final_soup = BeautifulSoup(list, "html.parser")
       name_list = None
       try:
        part_name = final_soup.find('h2', class_="title-text").get_text().replace(view_name, '').strip()
        part_data = final_soup.get_text().replace(view_name, '').replace(part_name, '').replace('编辑', '') # 历史沿革
        name_list = final_soup.findAll('h3', class_="title-text")
        all_name_list = {}
        na="part_name"+str(i)
        all_name_list[na] = part_name
        final_name_list = []###########
        for nlist in name_list:
         nlist = nlist.get_text().replace(view_name, '').strip()
         final_name_list.append(nlist)
        fin="final_name_list"+str(i)
        all_name_list[fin] = final_name_list
        print(all_name_list)
        i=i+1
        #正文
        try:
         p = re.compile(r'', re.DOTALL)
         final_soup = final_soup.decode('utf-8')
         r = p.search(final_soup)
         final_part_data = final_soup[r.span(0)[0]:]
         part_lists = final_part_data.split('')
         for part_list in part_lists:
          final_part_soup = BeautifulSoup(part_list, "html.parser")
          content_lists = final_part_soup.findAll("div", class_="para")
          for content_list in content_lists: # 每个最小段
           try:
            pic_word = content_list.find("div",
                    class_="lemma-picture text-pic layout-right").get_text() # 去掉文字中的图片描述
            try:
             pic_word2 = content_list.find("div", class_="description").get_text() # 去掉文字中的图片描述
             content_list = content_list.get_text().replace(pic_word, '').replace(pic_word2, '')
            except:
             content_list = content_list.get_text().replace(pic_word, '')

           except:
            try:
             pic_word2 = content_list.find("div", class_="description").get_text() # 去掉文字中的图片描述
             content_list = content_list.get_text().replace(pic_word2, '')
            except:
             content_list = content_list.get_text()
           r_part = re.compile(r'\[\d.\]|\[\d\]')
           part_result, number = re.subn(r_part, "", content_list)
           part_result = "".join(part_result.split())
           #print(part_result)
        except:
         final_part_soup = BeautifulSoup(list, "html.parser")
         content_lists = final_part_soup.findAll("div", class_="para")
         for content_list in content_lists:
          try:
           pic_word = content_list.find("div", class_="lemma-picture text-pic layout-right").get_text() # 去掉文字中的图片描述
           try:
            pic_word2 = content_list.find("div", class_="description").get_text() # 去掉文字中的图片描述
            content_list = content_list.get_text().replace(pic_word, '').replace(pic_word2, '')
           except:
            content_list = content_list.get_text().replace(pic_word, '')

          except:
           try:
            pic_word2 = content_list.find("div", class_="description").get_text() # 去掉文字中的图片描述
            content_list = content_list.get_text().replace(pic_word2, '')
           except:
            content_list = content_list.get_text()
          r_part = re.compile(r'\[\d.\]|\[\d\]')
          part_result, number = re.subn(r_part, "", content_list)
          part_result = "".join(part_result.split())
          #print(part_result)

       except:
        print("error")
      return

     def output(self,filename):
      json_data = json.dumps(self.view_datas, ensure_ascii=False, indent=2)
      fout = codecs.open(filename+'.json', 'a', encoding='utf-16', )
      fout.write( json_data)
      # print(json_data)
      return

     def craw_pic(self,url,filename,html_count):
      soup = BeautifulSoup(html_count, 'html.parser', from_encoding='utf_8')
      node_pic=soup.find('div',class_='banner').find("a", href=re.compile("/photo/poi/....\."))
      if node_pic is None:
       return None
      else:
       part_url_pic=node_pic['href']
       full_url_pic=urllib.parse.urljoin(url,part_url_pic)
       #print(full_url_pic)
      try:
       html_pic = urlopen(full_url_pic)
      except HTTPError as e:
       return None
      soup_pic=BeautifulSoup(html_pic.read())
      pic_node=soup_pic.find('div',class_="album-list")
      print(pic_node)
      return

    if __name__ =="__main__" :
     spider=BaikeCraw()
     filename="D:\PyCharm\\view_spider\\view_points_part.txt"
     spider.craw(filename)

总结

用python3根据关键词爬取百度百科的内容到这就基本结束了,希望这篇文章能对大家学习python有所帮助。

 相关推荐

刘强东夫妇:“移民美国”传言被驳斥

京东创始人刘强东和其妻子章泽天最近成为了互联网舆论关注的焦点。有关他们“移民美国”和在美国购买豪宅的传言在互联网上广泛传播。然而,京东官方通过微博发言人发布的消息澄清了这些传言,称这些言论纯属虚假信息和蓄意捏造。

发布于:1年以前  |  808次阅读  |  详细内容 »

博主曝三大运营商,将集体采购百万台华为Mate60系列

日前,据博主“@超能数码君老周”爆料,国内三大运营商中国移动、中国电信和中国联通预计将集体采购百万台规模的华为Mate60系列手机。

发布于:1年以前  |  770次阅读  |  详细内容 »

ASML CEO警告:出口管制不是可行做法,不要“逼迫中国大陆创新”

据报道,荷兰半导体设备公司ASML正看到美国对华遏制政策的负面影响。阿斯麦(ASML)CEO彼得·温宁克在一档电视节目中分享了他对中国大陆问题以及该公司面临的出口管制和保护主义的看法。彼得曾在多个场合表达了他对出口管制以及中荷经济关系的担忧。

发布于:1年以前  |  756次阅读  |  详细内容 »

抖音中长视频App青桃更名抖音精选,字节再发力对抗B站

今年早些时候,抖音悄然上线了一款名为“青桃”的 App,Slogan 为“看见你的热爱”,根据应用介绍可知,“青桃”是一个属于年轻人的兴趣知识视频平台,由抖音官方出品的中长视频关联版本,整体风格有些类似B站。

发布于:1年以前  |  648次阅读  |  详细内容 »

威马CDO:中国每百户家庭仅17户有车

日前,威马汽车首席数据官梅松林转发了一份“世界各国地区拥车率排行榜”,同时,他发文表示:中国汽车普及率低于非洲国家尼日利亚,每百户家庭仅17户有车。意大利世界排名第一,每十户中九户有车。

发布于:1年以前  |  589次阅读  |  详细内容 »

研究发现维生素 C 等抗氧化剂会刺激癌症生长和转移

近日,一项新的研究发现,维生素 C 和 E 等抗氧化剂会激活一种机制,刺激癌症肿瘤中新血管的生长,帮助它们生长和扩散。

发布于:1年以前  |  449次阅读  |  详细内容 »

苹果据称正引入3D打印技术,用以生产智能手表的钢质底盘

据媒体援引消息人士报道,苹果公司正在测试使用3D打印技术来生产其智能手表的钢质底盘。消息传出后,3D系统一度大涨超10%,不过截至周三收盘,该股涨幅回落至2%以内。

发布于:1年以前  |  446次阅读  |  详细内容 »

千万级抖音网红秀才账号被封禁

9月2日,坐拥千万粉丝的网红主播“秀才”账号被封禁,在社交媒体平台上引发热议。平台相关负责人表示,“秀才”账号违反平台相关规定,已封禁。据知情人士透露,秀才近期被举报存在违法行为,这可能是他被封禁的部分原因。据悉,“秀才”年龄39岁,是安徽省亳州市蒙城县人,抖音网红,粉丝数量超1200万。他曾被称为“中老年...

发布于:1年以前  |  445次阅读  |  详细内容 »

亚马逊股东起诉公司和贝索斯,称其在购买卫星发射服务时忽视了 SpaceX

9月3日消息,亚马逊的一些股东,包括持有该公司股票的一家养老基金,日前对亚马逊、其创始人贝索斯和其董事会提起诉讼,指控他们在为 Project Kuiper 卫星星座项目购买发射服务时“违反了信义义务”。

发布于:1年以前  |  444次阅读  |  详细内容 »

苹果上线AppsbyApple网站,以推广自家应用程序

据消息,为推广自家应用,苹果现推出了一个名为“Apps by Apple”的网站,展示了苹果为旗下产品(如 iPhone、iPad、Apple Watch、Mac 和 Apple TV)开发的各种应用程序。

发布于:1年以前  |  442次阅读  |  详细内容 »

特斯拉美国降价引发投资者不满:“这是短期麻醉剂”

特斯拉本周在美国大幅下调Model S和X售价,引发了该公司一些最坚定支持者的不满。知名特斯拉多头、未来基金(Future Fund)管理合伙人加里·布莱克发帖称,降价是一种“短期麻醉剂”,会让潜在客户等待进一步降价。

发布于:1年以前  |  441次阅读  |  详细内容 »

光刻机巨头阿斯麦:拿到许可,继续对华出口

据外媒9月2日报道,荷兰半导体设备制造商阿斯麦称,尽管荷兰政府颁布的半导体设备出口管制新规9月正式生效,但该公司已获得在2023年底以前向中国运送受限制芯片制造机器的许可。

发布于:1年以前  |  437次阅读  |  详细内容 »

马斯克与库克首次隔空合作:为苹果提供卫星服务

近日,根据美国证券交易委员会的文件显示,苹果卫星服务提供商 Globalstar 近期向马斯克旗下的 SpaceX 支付 6400 万美元(约 4.65 亿元人民币)。用于在 2023-2025 年期间,发射卫星,进一步扩展苹果 iPhone 系列的 SOS 卫星服务。

发布于:1年以前  |  430次阅读  |  详细内容 »

𝕏(推特)调整隐私政策,可拿用户发布的信息训练 AI 模型

据报道,马斯克旗下社交平台𝕏(推特)日前调整了隐私政策,允许 𝕏 使用用户发布的信息来训练其人工智能(AI)模型。新的隐私政策将于 9 月 29 日生效。新政策规定,𝕏可能会使用所收集到的平台信息和公开可用的信息,来帮助训练 𝕏 的机器学习或人工智能模型。

发布于:1年以前  |  428次阅读  |  详细内容 »

荣耀CEO谈华为手机回归:替老同事们高兴,对行业也是好事

9月2日,荣耀CEO赵明在采访中谈及华为手机回归时表示,替老同事们高兴,觉得手机行业,由于华为的回归,让竞争充满了更多的可能性和更多的魅力,对行业来说也是件好事。

发布于:1年以前  |  423次阅读  |  详细内容 »

AI操控无人机能力超越人类冠军

《自然》30日发表的一篇论文报道了一个名为Swift的人工智能(AI)系统,该系统驾驶无人机的能力可在真实世界中一对一冠军赛里战胜人类对手。

发布于:1年以前  |  423次阅读  |  详细内容 »

AI生成的蘑菇科普书存在可致命错误

近日,非营利组织纽约真菌学会(NYMS)发出警告,表示亚马逊为代表的电商平台上,充斥着各种AI生成的蘑菇觅食科普书籍,其中存在诸多错误。

发布于:1年以前  |  420次阅读  |  详细内容 »

社交媒体平台𝕏计划收集用户生物识别数据与工作教育经历

社交媒体平台𝕏(原推特)新隐私政策提到:“在您同意的情况下,我们可能出于安全、安保和身份识别目的收集和使用您的生物识别信息。”

发布于:1年以前  |  411次阅读  |  详细内容 »

国产扫地机器人热销欧洲,国产割草机器人抢占欧洲草坪

2023年德国柏林消费电子展上,各大企业都带来了最新的理念和产品,而高端化、本土化的中国产品正在不断吸引欧洲等国际市场的目光。

发布于:1年以前  |  406次阅读  |  详细内容 »

罗永浩吐槽iPhone15和14不会有区别,除了序列号变了

罗永浩日前在直播中吐槽苹果即将推出的 iPhone 新品,具体内容为:“以我对我‘子公司’的了解,我认为 iPhone 15 跟 iPhone 14 不会有什么区别的,除了序(列)号变了,这个‘不要脸’的东西,这个‘臭厨子’。

发布于:1年以前  |  398次阅读  |  详细内容 »
 相关文章
Android插件化方案 5年以前  |  237215次阅读
vscode超好用的代码书签插件Bookmarks 2年以前  |  8051次阅读
 目录