我第一次接触爬虫这东西是在今年的5月份,当时写了一个博客搜索引擎,所用到的爬虫也挺智能的,起码比电影来了这个站用到的爬虫水平高多了!
回到用Python写爬虫的话题。
Python一直是我主要使用的脚本语言,没有之一。Python的语言简洁灵活,标准库功能强大,平常可以用作计算器,文本编码转换,图片处理,批量下载,批量处理文本等。总之我很喜欢,也越用越上手,这么好用的一个工具,一般人我不告诉他。。。
因为其强大的字符串处理能力,以及urllib2,cookielib,re,threading这些模块的存在,用Python来写爬虫就简直易于反掌了。简单到什么程度呢。我当时跟某同学说,我写电影来了用到的几个爬虫以及数据整理的一堆零零散散的脚本代码行数总共不超过1000行,写电影来了这个网站也只有150来行代码。因为爬虫的代码在另外一台64位的黑苹果上,所以就不列出来,只列一下VPS上网站的代码,tornadoweb框架写的
[xiaoxia@307232 movie_site]$ wc -l *.py template/*
156 msite.py
92 template/base.html
79 template/category.html
94 template/id.html
47 template/index.html
77 template/search.html
下面直接show一下爬虫的编写流程。以下内容仅供交流学习使用,没有别的意思。
以某湾的最新视频下载资源为例,其网址是
http://某piratebay.se/browse/200
因为该网页里有大量广告,只贴一下正文部分内容:
对于一个python爬虫,下载这个页面的源代码,一行代码足以。这里用到urllib2库。
>>> import urllib2
>>> html = urllib2.urlopen('http://某piratebay.se/browse/200').read()
>>> print 'size is', len(html)
size is 52977
当然,也可以用os模块里的system函数调用wget命令来下载网页内容,对于掌握了wget或者curl工具的同学是很方便的。
使用Firebug观察网页结构,可以知道正文部分html是一个table。每一个资源就是一个tr标签。
而对于每一个资源,需要提取的信息有:
1、视频分类
2、资源名称
3、资源链接
4、资源大小
5、上传时间
就这么多就够了,如果有需要,还可以增加。
首先提取一段tr标签里的代码来观察一下。
<tr>
<td class="vertTh">
<center>
<a href="/browse/200" title="此目录中更多">视频</a><br />
(<a href="/browse/205" title="此目录中更多">电视</a>)
</center>
</td>
<td>
<div class="detName"> <a href="/torrent/7782194/The_Walking_Dead_Season_3_Episodes_1-3_HDTV-x264" class="detLink" title="细节 The Walking Dead Season 3 Episodes 1-3 HDTV-x264">The Walking Dead Season 3 Episodes 1-3 HDTV-x264</a>
</div>
<a href="magnet:?xt=urn:btih:4f63d58e51c1a4a997c6f099b2b529bdbba72741&dn;=The+Walking+Dead+Season+3+Episodes+1-3+HDTV-x264&tr;=udp%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A80&tr;=udp%3A%2F%2Ftracker.publicbt.com%3A80&tr;=udp%3A%2F%2Ftracker.istole.it%3A6969&tr;=udp%3A%2F%2Ftracker.ccc.de%3A80" title="Download this torrent using magnet"><img src="//static.某piratebay.se/img/icon-magnet.gif" alt="Magnet link" /></a> <a href="//torrents.某piratebay.se/7782194/The_Walking_Dead_Season_3_Episodes_1-3_HDTV-x264.7782194.TPB.torrent" title="下载种子"><img src="//static.某piratebay.se/img/dl.gif" class="dl" alt="下载" /></a><img src="//static.某piratebay.se/img/11x11p.png" /><img src="//static.某piratebay.se/img/11x11p.png" />
<font class="detDesc">已上传 <b>3 分钟前</b>, 大小 2 GiB, 上传者 <a class="detDesc" href="/user/paridha/" title="浏览 paridha">paridha</a></font>
</td>
<td align="right">0</td>
<td align="right">0</td>
</tr>
下面用正则表达式来提取html代码中的内容。对正则表达式不了解的同学,可以去 http://docs.python.org/2/library/re.html 了解一下。
为何要用正则表达式而不用其他一些解析HTML或者DOM树的工具是有原因的。我之前试过用BeautifulSoup3来提取内容,后来发觉速度实在是慢死了啊,一秒钟能够处理100个内容,已经是我电脑的极限了。。。而换了正则表达式,编译后处理内容,速度上直接把它秒杀了!
提取这么多内容,我的正则表达式要如何写呢?
根据我以往的经验,*".?"或者".+?"这个东西是很好使的。**不过也要注意一些小问题,实际用到的时候就会知道
对于上面的tr标签代码,我首先需要让我的表达式匹配到的符号是
表示内容的开始,当然也可以是别的,只要不要错过需要的内容即可。然后我要匹配的内容是下面这个,获取视频分类。
(电视)
接着我要匹配资源链接了,
再到其他资源信息,
font class="detDesc">已上传 3 分钟前, 大小 2 GiB, 上传者
最后匹配
大功告成!
当然,最后的匹配可以不需要在正则表达式里表示出来,只要开始位置定位正确了,后面获取信息的位置也就正确了。
对正则表达式比较了解的朋友,可能知道怎么写了。我Show一下我写的表达式处理过程,
就这么简单,结果出来了,自我感觉挺欢喜的。
当然,这样设计的爬虫是有针对性的,定向爬取某一个站点的内容。也没有任何一个爬虫不会对收集到的链接进行筛选。通常可以使用BFS(宽度优先搜索算法)来爬取一个网站的所有页面链接。
完整的Python爬虫代码,爬取某湾最新的10页视频资源:
# coding: utf8
import urllib2
import re
import pymongo
db = pymongo.Connection().test
url = 'http://某piratebay.se/browse/200/%d/3'
find_re = re.compile(r'<tr>.+?\(.+?">(.+?)</a>.+?class="detLink".+?">(.+?)</a>.+?<a href="(magnet:.+?)" .+?已上传 <b>(.+?)</b>, 大小 (.+?),', re.DOTALL)
# 定向爬去10页最新的视频资源
for i in range(0, 10):
u = url % (i)
# 下载数据
html = urllib2.urlopen(u).read()
# 找到资源信息
for x in find_re.findall(html):
values = dict(
category = x[0],
name = x[1],
magnet = x[2],
time = x[3],
size = x[4]
)
# 保存到数据库
db.priate.save(values)
print 'Done!'
以上代码仅供思路展示,实际运行使用到mongodb数据库,同时可能因为无法访问某湾网站而无法得到正常结果。
所以说,电影来了网站用到的爬虫不难写,难的是获得数据后如何整理获取有用信息。例如,如何匹配一个影片信息跟一个资源,如何在影片信息库和视频链接之间建立关联,这些都需要不断尝试各种方法,最后选出比较靠谱的。
曾有某同学发邮件想花钱也要得到我的爬虫的源代码。
要是我真的给了,我的爬虫就几百来行代码,一张A4纸,他不会说,坑爹啊!!!……
都说现在是信息爆炸的时代,所以比的还是谁的数据挖掘能力强
好吧,那么问题来了学习挖掘机(数据)技术到底哪家强?
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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...
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”。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
《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。
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。
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。”
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。
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’。