Pyhton实例,抓取百度词条关于Python的内容(一)

本文介绍了一种基于Python实现的简单网页爬虫实例,通过抓取百度百科词条页面的标题和简介来展示整个爬虫的设计流程,包括目标确定、目标分析、代码编写及执行等步骤。

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1.基本结构
开发爬虫实例:
1.1、步骤
1.1.1、确定目标:确定抓取哪个网站的哪些网页的哪部分数据。本实例确定抓取百度百科python词条页面以及它相关的词条页面的标题和简介。
1.1.2、分析目标:最重要,确定抓取数据的策略。一是分析要抓取的目标页面的URL格式,用来限定要抓取的页面的范围;二是分析要抓取的数据的格式,在本实例中就是要分析每一个词条页面中标题和简介所在的标签的格式;三是分析页面的编码,在网页解析器中指定网页编码,才能正确解析。
1.1.3、编写代码:在解析器中会使用到分析目标步骤所得到的抓取策略的结果。
1.1.4、执行爬虫。
步骤图
2.抓取实验
2.1 进入百度词条”Python”页面,右击审查元素,获得页面相关信息,所需信息如下:
分析目标-所需信息
2.2
调度程序
spider_main

# coding:utf8
from Headwords import html_downloader
from Headwords import html_outputer
from Headwords import html_parser
from Headwords import url_manager


class Spider_Main(object):
    #爬虫的初始化,管理器、下载器、解析器、输出器
    def __init__(self):
        self.urls = url_manager.UrlManager()
        self.downloader = html_downloader.HtmlDownloader()
        self.parser = html_parser.HtmlParser()
        self.outputer = html_outputer.Outputer()



    def craw(self, root_url):
        count = 1
        self.urls.add_new_url(root_url)
        while self.urls.has_new_url():
            #有一些URL已经失效,或者无法访问,所以我们需要添加特殊情况
            try:
                new_url = self.urls.get_new_url
                print 'craw %d : %s'%(count,new_url)
                html_cont = self.downloader.download(new_url)
                new_urls, new_data = self.parser.parse(new_url,html_cont)
                self.urls.add_new_urls(new_urls)
                self.outputer.collect_data(new_data)
                #只爬取1000个
                if count ==1000:
                    break
                count = count +1
            except:
                print"craw failed"


        self.outputer.output_html()





if __name__ =="__main__":
    root_url = "http://baike.baidu.com/view/21087.htm"
    obj_spider = Spider_Main()
    obj_spider.craw(root_url)

今天先写到这里,后续更新。

### Python 爬虫抓取数据教程 #### 使用 `requests` 和 `BeautifulSoup` 对于静态网页的内容提取,可以利用 `requests` 库来发送 HTTP 请求并接收响应,再通过 `BeautifulSoup` 解析 HTML 文档。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example.com' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') titles = soup.find_all('h2') # 假设要抓取所有的<h2>标签内的文本 for title in titles: print(title.string.strip()) ``` 这段代码展示了如何访问指定 URL 并解析页面中的特定元素[^1]。 #### 动态加载内容的处理方法 当面对由 JavaScript 渲染出来的动态内容时,则需要用到像 Selenium 这样的工具模拟浏览器环境执行 JS 脚本从而获得完整的 DOM 结构。 ```python from selenium import webdriver driver_path = '/path/to/chromedriver' # ChromeDriver 的路径 browser = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path) browser.get('https://dynamic-content.example') # 执行某些交互动作后等待片刻让JS渲染完成 time.sleep(5) elements = browser.find_elements_by_css_selector('.item-class') for element in elements: print(element.text) browser.quit() ``` 这里介绍了针对含有大量 AJAX 或者其他前端框架构建的应用程序的有效解决方案之——Selenium WebDriver[^4]。 #### 定时任务调度方案 为了实现周期性的自动化采集工作,可以通过设置定时器的方式定期触发爬虫运行。Scrapy 是个强大的 Web Scraping 框架,在其基础上结合 Linux cron jobs 或 Windows Task Scheduler 可以轻松达成目的;另外也可以考虑 Celery Beat 来管理分布式系统的异步任务队列。 ```python import schedule import time def job(): # 放置上述任类型的爬虫逻辑于此处... pass schedule.every().day.at("09:00").do(job) while True: schedule.run_pending() time.sleep(60) ``` 此部分说明了怎样安排固定时间间隔的任务去启动 Scrapy 工程实例或者其他形式的小型爬虫项目[^2].
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