四川水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院 趙文杰 古榮龍

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)呈爆炸式的發(fā)展，如何從海量的數(shù)據(jù)中快速高效地提取用戶感興趣的Web 信息，在大數(shù)據(jù)處理中面臨著巨大的挑戰(zhàn)。雖然目前通過搜索引擎可以滿足日常基本的需求，但對特定的內(nèi)容不能進(jìn)行集中處理和可視化展示。另外，手動(dòng)搜索的效率低，對數(shù)據(jù)選取的時(shí)間成本較高。網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)可以很好地解決這種問題，自行定制規(guī)則選取特定內(nèi)容，可以讓我們更精準(zhǔn)地獲取有效數(shù)據(jù)。同時(shí)網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以根據(jù)網(wǎng)頁內(nèi)容進(jìn)行深度和廣度搜索，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)行[1]。

1 爬蟲技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)爬蟲，是按照設(shè)定的規(guī)則自動(dòng)抓取網(wǎng)絡(luò)信息的程序。網(wǎng)頁中包含了文字信息、超鏈接信息。從功能上來講，爬蟲的處理過程一般包括數(shù)據(jù)采集、處理、儲(chǔ)存三個(gè)部分。在網(wǎng)絡(luò)爬蟲的系統(tǒng)框架中，主過程由控制器、解析器、資源庫三部分組成?？刂破鞯闹饕ぷ魇秦?fù)責(zé)給多線程中的各個(gè)爬蟲線程分配工作任務(wù)。解析器的主要工作是下載網(wǎng)頁，進(jìn)行頁面的處理，主要是將一些JS 腳本標(biāo)簽、CSS 代碼內(nèi)容、空格字符、HTML 標(biāo)簽等內(nèi)容處理掉，爬蟲的基本工作由解析器完成。資源庫用來存放下載到的網(wǎng)頁資源，一般都采用大型的數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)[2]。

網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)分為以下幾類：通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲、聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲、增量網(wǎng)絡(luò)爬蟲、深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲[3]。這幾種爬蟲的關(guān)鍵技術(shù)是類似的。爬蟲獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的方式：模擬瀏覽器發(fā)送請求，獲取網(wǎng)頁代碼——提取有用數(shù)據(jù)，解析內(nèi)容，保存數(shù)據(jù)。

2 Python 簡述

Python 是一種解釋型、面向?qū)ο?、?dòng)態(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設(shè)計(jì)語言。它是解釋型語言，但是也可以編譯成.pyc 跨平臺(tái)的字節(jié)碼文件。.pyc 文件有幾個(gè)好處：一是可以簡單地隱藏源碼，二是提高載入速度，三是跨平臺(tái)。相較于C++、Java 語言，Python 更易于學(xué)習(xí)，有一個(gè)廣泛的標(biāo)準(zhǔn)庫。同時(shí)可以結(jié)合Java 或C/C++語言，封裝成Python 可以調(diào)用的擴(kuò)展庫，便于擴(kuò)展和移植。Python 提供了非常豐富的針對網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)庫，能簡單高效地進(jìn)行網(wǎng)頁抓取、網(wǎng)頁解析、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等，使程序員可以集中精力處理程序邏輯[4]。

3 爬蟲案例

本文通過Python 語言來實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的聚焦型爬蟲，爬取當(dāng)當(dāng)網(wǎng)上的圖書信息，將圖書的封面圖片，圖書書名、圖書鏈接頁面保存在本地csv 文件中。本文在Python3.6 環(huán)境下調(diào)試完成。

該系統(tǒng)主要由三個(gè)方面構(gòu)成。第一，Url 管理器，負(fù)責(zé)提取網(wǎng)絡(luò)的url 地址。第二，網(wǎng)頁下載器，從網(wǎng)絡(luò)上下載網(wǎng)站內(nèi)容，獲取頁面中詳細(xì)信息；第三，頁面解析器，針對網(wǎng)頁下載器中的信息，提取目標(biāo)信息；第四，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器，完成數(shù)據(jù)持久化。

具體實(shí)現(xiàn)過程如下：

（1）打開當(dāng)當(dāng)網(wǎng)頁面，搜索關(guān)鍵字“Python”，結(jié)果如圖1 所示。

圖1 搜索結(jié)果圖

（2）分析源代碼，可利用開發(fā)者工具查看每個(gè)數(shù)據(jù)對應(yīng)的元素及class 名稱，如圖2 所示。

圖2 網(wǎng)頁源代碼

（3）對網(wǎng)頁進(jìn)行解析，可以使用正則表達(dá)式、BeautifulSoup、lxml 等多種方式來解析網(wǎng)頁，每種方法各有特色，使用時(shí)結(jié)合實(shí)際需要選擇一種適合的解析方法。

#導(dǎo)入程序需要的庫

import urllib.request

import time

import csv

import codecs

from bs4 import BeautifulSoup

#打開網(wǎng)頁，輸入關(guān)鍵字”python”

圖3 保存在csv 文件中的數(shù)據(jù)

#爬取地址,當(dāng)當(dāng)Python 的書籍太多,我們只爬取前20 頁的信息

url="http://search.dangdang.com/?key=python&act=input&s how=big&page_index="

#請求頭

headers={'

User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1;Win64;x64)AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36'

}

index=1

while index<=20:

#發(fā)起請求

request = urllib.request.Request (url=url+str (index),headers=headers)

response=urllib.request.urlopen(request)

index=index+1

#通過BeautifulSoup 的find_all 方法解析頁面

soup=BeautifulSoup(response)

temps=soup.find_all('a',class_='pic')

global books

books=books+temps

（4）數(shù)據(jù)持久化，將爬取的數(shù)據(jù)保留在本地。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方式方法有多種，可以保留在普通文件中，如txt、csv 等。也可以存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，如MySQL。本文將爬取到的數(shù)據(jù)寫入csv 文件，結(jié)果如圖3 所示。代碼如下：

file_name='PythonBook.csv'

#指定編碼為utf-8,避免寫csv 文件出現(xiàn)中文亂碼

with codecs.open(file_name,'w','utf-8')as csvfile:

filednames=['書名','頁面地址','圖片地址']

writer=csv.DictWriter(csvfile,fieldnames=filednames)

writer.writeheader()

for book in books:

if len(list(book.children)[0].attrs)==3:

img=list(book.children)[0].attrs['data-original']

else:

img=list(book.children)[0].attrs['src']

try:

writer.writerow({' 書名':book.attrs['title'], ' 頁面地址':book.attrs['href'],'圖片地址':img})

except UnicodeEncodeError:

print("編碼錯(cuò)誤,該數(shù)據(jù)無法寫到文件中")

4 結(jié)語

本文介紹了基于Python 的網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的工作流程，以實(shí)際案例演示了當(dāng)當(dāng)網(wǎng)數(shù)據(jù)的爬取過程。現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)具有極高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，作為一種自動(dòng)收集數(shù)據(jù)的手段，在各行各業(yè)都有廣泛的應(yīng)用。同時(shí)也能為后續(xù)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備。