爬取wikipedia词条

最新推荐文章于 2025-08-13 09:00:00 发布
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分类专栏： 爬虫
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012474716/article/details/64437895
本文介绍了一种使用Python中的BeautifulSoup库从Wikipedia主页抓取链接的方法。通过正则表达式筛选出所有以/wiki开头的链接，并排除了图片链接。 
#导入Beautifulsoup包
from bs4 import BeautifulSoup as bs
from urllib.request import urlopen
import re

# 请求URL并把结果用utf-8编码
resp=urlopen("https://en.wikipedia.org/wiki/Main_page").read().decode("utf-8")
# 使用BeautifulSoup去解析
soup=bs(resp,"html.parser")
# 获取所有以/wiki开头的a 标签的href属性
listUrls=soup.findAll("a",href=re.compile("^/wiki/"))
# 打印出url
for url in listUrls:
    # print(url) #打印出来是整条a标签
    if not re.search("\.(jpg|JPG)$",url["href"]): #上面取的有包含.jpg的图片，故要在href属性中排除
        #将url的名字+"https://en.wikipedia.org"+url中的href属性合并打印出来
        print(url.get_text(),"<---->","https://en.wikipedia.org"+url["href"])
构建百科全书爬虫：抓取维基百科条目与信息
2201_76125393的博客
07-31 1013
百科全书爬虫是一种用于从维基百科或其他在线百科全书上抓取条目和信息的工具。本篇博客将引导你构建一个高效的百科全书爬虫，使用Python编程实现自动化抓取和处理百科全书内容，让你快速获取丰富的知识和信息。百科全书爬虫是一种用于从维基百科或其他在线百科全书上抓取条目和信息的工具。通过百科全书爬虫，我们可以快速获取丰富的知识和信息，实现自动化的数据收集和处理。通过本篇博客的学习，你已经了解了如何构建一个高效的百科全书爬虫，使用Python编程实现自动化抓取和处理百科全书内容，让你快速获取丰富的知识和信息。
Python爬虫实战：使用最新技术爬取Wikipedia词条数据
2201_76125261的博客
06-30 676
集成了pyquery、requests、beautifulsoup等库的现代化HTML解析库aiohttpasyncio：异步HTTP客户端，提高爬取效率：经典的HTML解析库Pyppeteer：基于Puppeteer的无头浏览器控制库Scrapy：专业的爬虫框架（可选高级方案）MongoDB：存储爬取的非结构化数据python。
urllib和BeautifulSoup爬取维基百科的词条简单实例
01-01
本文实例主要实现的是使用urllib和BeautifulSoup爬取维基百科的词条，具体如下。 简洁代码： #引入开发包 from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup import re #请求URL并把结果用UTF-8编码 resp=urlopen(https://zh.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:首页).read().decode(utf-8) #使用BeautifulSoup去解析 soup=BeautifulSoup(resp,h
Python调用维基百科WIKI（附完整代码）
最新发布
WenJGo的博客
08-13 894
本文介绍了一个基于Python wikipedia库的维基百科查询工具，主要包括四个部分：1) 导入wikipedia库简化API调用；2) 核心函数wiki_search实现关键词查询，返回标题、摘要和URL；3) 包含歧义查询、页面不存在等异常处理机制；4) 提供命令行交互界面，支持自定义语言和关键词查询。该程序通过封装维基百科API，实现了简单高效的信息检索功能。
抓取维基百科数据
南鹏飞 技术博客
12-06 9416
1方案概述 抓取维基百科数据。 根据网上调查，现有三种解决方案： ²  使用Apache Nutch爬虫技术，深度抓取页面数据。 ²  使用JWPL技术，解析Wikipaia离线数据。 ²  使用Jsoup工具类，解析Wikipaia在线html dom元素。 2方案分析 2.1 ApacheNutch 2.1 Apache Nutch 2.1.1原理 Nutch 
爬虫实战(一) 用Python爬取百度百科
半虹小站
03-14 3174
最近博主遇到这样一个需求：当用户输入一个词语时，返回这个词语的解释 我的第一个想法是做一个数据库，把常用的词语和解释放到数据库里面，当用户查询时直接读取数据库结果
Python爬虫实战：爬取Wikipedia词条链接关系全解析
2201_76125261的博客
05-15 753
本文将手把手教你使用Python爬虫技术，爬取Wikipedia词条及其内部链接关系，最终构建起词条网络结构。文中不仅包含基础入门代码，还涵盖异步爬取、数据存储、网络图构建及优化策略，适合有一定Python基础的开发者学习和实践。
Python爬虫实战：使用最新技术高效爬取Wikipedia词条数据
2201_76125261的博客
08-09 95
本文将详细介绍如何使用Python最新技术构建一个高效的Wikipedia爬虫，涵盖requests-html异步请求、BeautifulSoup解析、数据存储以及反爬策略等内容。通过完整的代码示例和详细解释，读者将掌握从基础到进阶的Wikipedia数据爬取技术。关键词：Python爬虫、Wikipedia API、异步爬取、数据解析、反反爬。
Python爬虫教程：爬取英文Wikipedia词条数据
2201_76125261的博客
03-12 293
虽然通过 API 可以非常方便地获取 Wikipedia 的数据，但有些时候我们可能需要抓取网页的 HTML 内容，特别是需要获取页面上更复杂的数据结构时。如果需要批量爬取多个 Wikipedia 词条的简介内容，我们可以将多个词条的标题传递给 API，并批量获取它们的简介。在此代码中，我们通过将词条标题连接起来，发送一个批量请求，获取多个词条的内容。对于本篇博客，我们将使用 API 获取数据，并结合爬虫抓取一些无法通过 API 获取的内容，展示更完整的爬取方法。例如，我们可以提取词条的正文部分。
Python 爬虫实战：爬取英文 Wikipedia 词条数据（含知识图谱构建）
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在数据驱动的时代，网络爬虫技术成为获取互联网信息的重要手段。Python 作为一门简洁高效的编程语言，凭借其丰富的库和框架，成为爬虫开发的首选工具。本文将详细介绍如何使用 Python 爬取英文 Wikipedia 词条数据，并基于这些数据构建知识图谱。
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深度优先的递归爬虫 #!/usr/bin/python # coding: utf-8 import requests import re import time exist_url = [] news_ids = [] g_writecount = 0 def scrappy(url, depth = 1): global g_writecount try: ...
python爬取维基百科程序语言消息盒(源码及截图)
03-18
本文主要是参看我的博客http://blog.youkuaiyun.com/eastmount/article/details/44342559 [python学习] 简单爬取维基百科程序语言消息盒，主要讲述Python爬取维基百科的方法，主要是提供一种方法和思想，希望对大家有所帮助。 建议同博客一起阅读，否则可能感觉有些模糊。免费资源分享给大家学习。
wikipedia miner
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利用维基百科进行文档聚类的时候用到的工具包，很实用，开源的多功能工具箱
维基百科类目层次结构提取
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基于htmlparser的维基百科类目提取程序 可设置提取的类目树深度
Wikipedia-Crawler:网络爬虫从维基百科中获取电视节目
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维基百科-爬虫 维基百科爬虫。 Java 实现。 这个程序有什么作用？ 命令“mvn install”运行主程序以过滤来自维基百科的电视节目列表。 请参阅此链接： : 。 将节目列表存储在输出目录中的文本文件中。 对于每个电视节目，获取节目元数据（如标题、演员、创作者）并保存为 JSON 文件。 注意： mvn install通常用于安装软件。 为了方便起见，我有点使用这个命令来运行整个过程。 先决条件 Mac OSX 或 Linux 已安装 Java 7 SDK 已安装 Maven 必须设置 $JAVA_HOME 为 Mac OSX 设置 $JAVA_HOME # if this command returns blank line, then run the following line to set JAVA_HOME, before running mvn ins
python爬虫--爬取维基百科（六步理论深度爬取）
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12-07 1万+
分析维基百科页面中指向词条页面（不是指向其他内容页面）的链接，会发现它们都有三个共同点： • 它们都在id 是bodyContent 的div 标签里 • URL 链接不包含分号 • URL 链接都以/wiki/ 开头使用下面代码来获取词条链接#-*- coding:utf-8 -*- import urllib2 from bs4 import BeautifulSoup import re
基于python的脚本爬取：维基百科实战
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爬虫已经逐渐成为非程序员都要学会的技能之一。而当前市面上的爬虫脚本冗杂，这里提供一个易于新手上手的脚本爬取，主要特点就是，快速上手看下面。：爬取维基百科内容：给一个网页，返回一个chinese_txt文件，里面有爬回这个网页内所有的文字，以及网页内所有的链接内的网页文字也会被爬到。
简单的实战演练：维基百科爬虫（附带爬虫样例代码）
此地无银三百两
02-27 5502
written by: 东篱下の悠然 此文章基于python语言实现，需要一定的python编程基础~ 1. 什么是网页爬虫： 当我们在浏览维基百科或百度网页时，在浏览过程中可以单击文章中的链接从某一页到另一网页，重复几次会发现所浏览的内容越来越离奇，与我们需要查找的资源越来越不相干而容易使人分心。比如我在维基百科中文版主页上搜索“煎饼果子”关键字时，正文中第一个链接是“煎饼”，点击它会转到“煎饼...
python爬虫入门:1--爬取维基百科词条信息
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07-26 1万+
开始之前先安装我们需要的库：bs4库内的Beautiful Soup 的方法可以用pip命令：pip install beautifulsoup4或者在pycharm中 settings–>Project:py–>Project interpreter–>点击右侧+ –>查询并install要爬取的维基百科url–>https://zh.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:%E
Python爬取Wikipedia网站
06-20
<think>我们正在处理一个关于Python爬取Wikipedia的请求。用户要求教程，因此我们需要提供清晰的步骤。参考引用中提到了使用API、BeautifulSoup和Requests，以及处理反爬虫机制等。我们将按照这些要点构建教程。注意：根据引用，Wikipedia提供了API，通常推荐使用API而不是直接爬取HTML，因为API更稳定且符合规则。步骤：1.介绍两种方法：使用WikipediaAPI和直接爬取HTML（使用BeautifulSoup）2.分别给出两种方法的示例代码3.提醒遵守robots.txt和Wikipedia的使用条款由于引用中提到了使用BeautifulSoup和Requests，以及API，我们将分别展示。注意：引用[1]提到“通过API获取数据”，引用[2]提到“抓取页面的标题、正文和链接”，引用[3]给出了一个使用find函数的例子（BeautifulSoup）。因此，我们可以这样组织：方法一：使用WikipediaAPI（推荐）方法二：使用Requests和BeautifulSoup解析HTML然后，我们给出存储数据和处理反爬虫的建议。同时，根据系统指令，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$（但本问题可能较少涉及数学公式，但如果有变量等，我们会注意格式）。最后，生成相关问题。</think>### Python Wikipedia 网页爬虫教程 以下是使用 Python 爬取 Wikipedia 数据的完整步骤，结合 API 和 HTML 解析两种方法： #### 一、准备工作 1. **安装必要库**： ```bash pip install requests beautifulsoup4 pandas ``` 2. **了解 Wikipedia 规则**： - 遵守 `robots.txt`（[https://en.wikipedia.org/robots.txt](https://en.wikipedia.org/robots.txt)） - 设置合理请求间隔（建议 ≥ 1 秒/请求） - 使用 API 优先于直接爬取 HTML[^1] #### 二、方法 1：使用 Wikipedia API（推荐） ```python import requests def fetch_wiki_api(title): endpoint = "https://en.wikipedia.org/w/api.php" params = { "action": "query", "format": "json", "titles": title, "prop": "extracts", "explaintext": True # 获取纯文本 } try: response = requests.get(endpoint, params=params, timeout=10) data = response.json() page = next(iter(data["query"]["pages"].values())) return page["extract"] # 返回正文内容 except Exception as e: print(f"API 请求失败: {e}") return None # 示例：获取 "Python (programming language)" 词条 content = fetch_wiki_api("Python_(programming_language)") print(content[:500]) # 打印前500字符 ``` #### 三、方法 2：使用 BeautifulSoup 解析 HTML ```python from bs4 import BeautifulSoup import re def scrape_wiki_html(url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} # 模拟浏览器 try: response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 提取标题 title = soup.find("h1", {"id": "firstHeading"}).text # 提取正文（根据引用[3]方法改进） content_div = soup.find("div", {"id": "bodyContent"}) paragraphs = content_div.find_all("p") text = "\n".join(p.text for p in paragraphs if p.text.strip()) # 提取所有内部链接（引用[3]的正则表达式） links = content_div.find_all("a", href=re.compile(r"^(/wiki/)((?!:).)*$")) return {"title": title, "content": text, "links": links} except Exception as e: print(f"HTML 解析失败: {e}") return None # 示例：爬取 Web scraping 词条 data = scrape_wiki_html("https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping") print(f"标题: {data['title']}") print(f"正文长度: {len(data['content'])} 字符") ``` #### 四、数据存储与处理 ```python import pandas as pd # 存储为 CSV def save_to_csv(data, filename): df = pd.DataFrame([data]) df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig') # 存储到 SQLite import sqlite3 def save_to_sqlite(data, db_name="wikipedia.db"): conn = sqlite3.connect(db_name) cursor = conn.cursor() cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS pages (title TEXT, content TEXT)''') cursor.execute("INSERT INTO pages VALUES (?, ?)", (data['title'], data['content'])) conn.commit() conn.close() ``` #### 五、反爬虫处理技巧 1. **请求头设置**： ```python headers = { 'User-Agent': 'ResearchBot/1.0 (contact@example.com)', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.5' } ``` 2. **请求限速**： ```python import time time.sleep(1.5) # 每次请求间隔 ``` 3. **代理轮换**（需自备代理池）： ```python proxies = {"http": "http://10.10.1.10:3128"} requests.get(url, proxies=proxies) ``` #### 六、最佳实践建议 1. 优先使用官方 API（`action=query`） 2. 避免高频请求（>50 次/分钟可能被封 IP） 3. 处理重定向：检查 API 返回中的 `redirects` 字段 4. 遵循 Wikipedia 的机器人政策：[Bot Policy](https://meta.wikimedia.org/wiki/Bot_policy) > 提示：完整项目代码可参考 Wikipedia 爬虫实战教程[^2]
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