python自然语言处理1——从网络抓取数据
python自然语言处理1——从网络抓取数据
写在前面
本节学习python2.7 BeautifulSoup库从网络抽取数据的技术，检验之简而言之就是爬虫技术。网络编程是一门复杂的技术，在需要基础的地方，文中给出的链接地址，都是很好的教程，可以参考，我在这里不在重复发明轮子。本节的主旨在于: 帮助快速掌握基本爬虫技术，形成一条主线，能为自己的实验构造基础数据。掌握爬虫技术后，可以从网络抓取符合特定需求的数据供分析，这里学习的爬虫技术适用于数据挖掘、自然语言处理等需要从外部挖掘数据的学科。
1.什么是网络爬虫?
网络爬虫（Web crawler）也叫蚂蚁（ant），自动检索工具（automatic indexer），简单来说，就是通过不断请求各个网络资源，然后整理它们，形成自己的数据目录。具体的展开叙述可以参考wiki 网络蜘蛛。
这里用自己的话表达就是: 网络爬虫 = {一组初始url,一组筛选数据规则，一种爬取网络自然的技术}
简单网络爬虫的算法伪代码如下(参考资stackoverflow):
一个未访问列表
一个已经访问列表
以及一组判定你对该资源感兴趣的规则
while 未访问url列表不为空:
从未访问url列表取出一个URL
记录下URL页面上你感兴趣的东西
如果它是HTML:
解析出页面的链接links
对于每一个链接link:
如果它符合你的规则，并且不在你的已访问列表中或者未访问列表中:
将链接添加到未访问列表对于搜索引擎等对数据要求较高的话，则需要更高级的爬虫技术，这不在本节讨论范围内。
网络爬虫技术必须要注意几点(参考自:A few scraping rules):
- 重视网站的版权声明。这些数据的所有权是网站,网站管理它们，你应该在爬取一个网站之前查看网站的版权条款。
- 不要太暴力。机器访问速度远远高于人，不要以粗暴地方式攻击别人的服务器。
- 爬虫结果受限于网站结构。随着网页改动，网站数据更改和维护，原本工作的代码可能要随之变动。
2.Python爬虫技术主要有哪些?
Python语言中主要的爬虫库包括:
可以参考: stackoverflow获取更多库支持。
我们主要还是关注如何方便我们达到目的即可，本节主要使用BeautifulSoup来展开后面的示例。
BeautifulSoup的中文文档地址: BeautifulSoup中文.
3. 爬虫技术关键点
3.1 寻找到我们想要的内容
如何在找到的html或者xml中查找我们感兴趣的内容，主要有两个方面。
第一如何获取网页中对应的节点。根据不同库的实现不同，稍微有些不同。但是基本上都包括：
遍历DOM对象，利用标签过滤，例如a,选择所有的链接. DOM以树的形式组织整个HTML文档，例如简单DOM树如下:
如何学会使用DOM对象，可以参考: HTML DOM.
利用CSS选择器过滤对象，例如p > span ,选择段落的直接子标签span.可以参考 W3school CSS 选择器.
利用正则表达式过滤标签内容，从而获得我们感兴趣的文本，关于如何使用正则表达式，可以参考:Python正则表达式指南.
3.2 爬虫的一些技巧
身份伪装
个别网站不允许我们爬取，需要伪装成浏览器才可以，通过在请求头中添加浏览器和操作系统信息达到伪装目的。例如csdn网站，如果直接爬取，则容易出现403错误。
数据解压缩
注意使用伪装手段时，需要查看返回的相应头的编码方式，如果没有对gzip类型进行解压缩，那么通常会发生数据无法读取的错误，或者产生:UnicodeDecodeError: ‘utf8‘ codec can‘t decode byte 0x8b in position 1: invalid start byte错误。
数据编码
python2.7内部默认编码采用ASCII方式，str类型即采用改编码方式，当我们读入网页后，需要解析网页头部，识别编码(当然好的库会自动帮我们完成)，这里注意str与unicode之间的转换:
u = u'中文' #显示指定unicode类型对象u
str = u.encode('gb2312') #以gb2312编码对unicode对像进行编码
str1 = u.encode('gbk') #以gbk编码对unicode对像进行编码
str2 = u.encode('utf-8') #以utf-8编码对unicode对像进行编码
u1 = str.decode('gb2312')#以gb2312编码对字符串str进行解码，以获取unicode更多内容，可以参考:
cnblog python encode和decode函数说明.这里给出一个应用了上述三个关键点的,给出一个利用系统自带的urllib2爬取CSDN官方博客类别列表的代码：
# coding: utf-8
# """获取csdn博客类别列表"""
import urllib2
import gzip
import StringIO
import re
from urllib2 import URLError, HTTPError
def read_data(resp):
# 读取响应内容 如果是gzip类型则解压缩
if response.info().get('Content-Encoding') == 'gzip':
buf = StringIO.StringIO(resp.read())
gzip_f = gzip.GzipFile(fileobj=buf)
return gzip_f.read()
else:
return resp.read()
URL = 'http://blog.csdn.net/blogdevteam/'
HEADERS = {
'User-Agent': "Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux i686; rv:34.0) "
"Gecko/20100101 Firefox/34.0"
, 'Accept': "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8"
, 'Accept-Language': "zh-cn,zh;q=0.8,en-us;q=0.5,en;q=0.3"
, 'Accept-Encoding': "gzip, deflate"
}
req = urllib2.Request(URL, None, HEADERS) # 通过添加头来达到伪装目的
try:
response = urllib2.urlopen(req)
page_content = read_data(response)
encoding = response.headers['content-type'].split('charset=')[-1]
p = re.compile(ur'(<a.*?href=)(.*?category.*?>)(.*)(</a>)') # 解析类别的正则表达式
m = p.findall(page_content.decode(encoding))
if m:
for x in m:
print x[2].encode(encoding)
except URLError, e:
if hasattr(e, 'code'):
print '错误码: ', e.code, ',无法完成请求.'
elif hasattr(e, 'reason'):
print '请求失败: ', e.reason, '无法连接服务器'
else:
print '请求已完成.'
输出结果为:
首页公告栏 专家访谈 使用小技巧 投诉建议 常见问题 网友心声 博客活动 精品下载资源推荐 2011中国移动开发者大会 CSDN官方活动 2011年SD2.0大会 2012 SDCC中国软件开发者大会 2012移动开发者大会 SDCC大会 2013年云计算大会 微软MVP 社区周刊 博客推荐汇总 博文推荐汇总
4.两个爬虫示例
下面示例部分我们给出通过使用BeautifulSoup库抓取数据的实验。
BeautifulSoup获取网页标签的关键技术。
一是使用find,find_all选择标签获取，这个函数的原型为:
find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )
可以使用标签名称，属性，以及是否递归搜索，和一些关键字指定的属性。
另一个是通过CSS选择器，select获取标签列表，例如soup.select(‘p‘)获取所有段落。
BeautifulSoup中文文档.，给出了很详细的API说明，可以参考。
获取网页数据的关键点:
- 分析网页结构，找到我们所需部分的最简单标志，例如CSS选择器标志或者标签标志
- 利用正则表达式或者标签属性进行过滤
- 抓取的效率问题，可以采用多线程等技术
- 正确的序列化抓取的资源，例如写入文件，数据库
4.1 抽取酷狗音乐网站首页音乐排行榜数据
抓取网页数据的第一步便是分析网页结构，分析网页结构可以借助浏览器(Firefox,Google chrome等)的分析工具，在所需要的趋于右键鼠标[查看元素]即可获取该页面元素的对应的选择器和相应代码。
我们查看下酷狗音乐首页的排行榜div,我们要抓取的三个部分的排行榜div如下图所示:
推荐歌曲排行榜:
Top10排行榜:
全球热榜:
这三个区域的共同点在于:
首先一个大div,div下面有一个p,p中包含了这个排行榜里面的小分类，然后下面的div里面有ul具体填写了歌曲信息，你可以通过分析该网页来了解具体细节。
下面是我们的实现代码:
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
"""
*********************************************************
获取酷狗音乐首页排行榜列表
依赖于html页面div选择器 如果改动程序可能失效
by wangdq 2015-01-05(http://blog.csdn.net/wangdingqiaoit)
*********************************************************
"""
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib2 import urlopen, Request, URLError, HTTPError
import time
def make_soup(url):
# """打开指定url 获取BeautifulSoup对象"""
try:
req = Request(url)
response = urlopen(req)
html = response.read()
except URLError, e:
if hasattr(e, 'code'):
print '错误码: ', e.code, ',无法完成请求.'
elif hasattr(e, 'reason'):
print '请求失败: ', e.reason, '无法连接服务器'
else:
return BeautifulSoup(html)
def get_music(b_soup, sel):
#""" 获取歌曲榜单"""
main_div = b_soup.select(sel)[0]
# 获取类别列表
sum_category = main_div.select('p > strong > a[title]')[0].string
titles = [sum_category+' '+a.string for a in main_div.select('p > span > a[title]')]
index = 0
song_dict = {}
# 逐个解析下层的歌单并加入类别:歌单 字典对象
for div in main_div.find_all('div', recursive=False): # 这里我们不能递归查找
part = div.find_all('span', class_='text')
if part:
song_dict[titles[index]] = part
index += 1
return song_dict
BASE_URL = 'http://www.kugou.com/'
#这是酷狗首页榜单的div选择器
#如果页面变动 需要更改此处
DIV_LIST = [
'div#single0', # 推荐歌曲部分div
'div.clear_fix.hot_top_10', # 热榜top10部分div
'div.clear_fix.hot_global.hot_top_10' # 全球热榜部分div
]
def main():
soup = make_soup(BASE_URL)
if soup is None:
print '抱歉，无法完成抽取任务，即将退出...'
exit()
print '获取时间: '+time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
for k in DIV_LIST: # 从歌单div逐个解析
for category, items in get_music(soup, k).iteritems(): # 打印类别:歌单字典对象内容
print '*'*20+category+'*'*30
count = 1
for song in items:
print count, song.string
count += 1
print '*'*60
print '获取歌单结束'
if __name__ == "__main__":
main()获取的酷狗首页排行榜结果如下(有删节):
获取时间: 2015-01-06 22:29:11 ********************推荐单曲 现场****************************** 1 韩红 - 天亮了(Live) 2 A-Lin - 给我一个理由忘记(Live) ...省略 ********************推荐单曲 华语****************************** 1 王力宏 - 就是现在 2 梁静茹 - 在爱里等你【只因单身在一起主题曲】 ...省略 ********************推荐单曲 日韩****************************** 1 孝琳、San E - Coach Me 2 Hello Venus - Wiggle Wiggle ...省略 ********************推荐单曲 欧美****************************** 1 Glee Cast - Problem 2 Justin Bieber、Lil Twist - Intertwine ...省略 ********************热榜TOP10 最新****************************** 1 EXO - Machine(Live) 2 庄心妍 - 有爱就不怕 ...省略 ********************热榜TOP10 最热****************************** 1 筷子兄弟 - 小苹果 2 邓紫棋 - 喜欢你 ... 获取歌单结束
4.2 抽取免费图库网站图片资源
下面学习抓取网络上的图片资源，其他资源同理。这里使用免费网站素材CNN的站点进行抓取。
我们在必要的时候需要使用多线程技术，关于多线程的简单使用，不是很复杂，可以参考: Python 多线程教程。
我们首先分析这个网站的结构,如下:
这个网站的搜索关键词就是网页URL中出现的部分，也就是URL = http://so.sccnn.com+儿童+1.html,其中1是当前页号码，图中显示一共有145页，我们需要三个步骤来完成抓取:
第一，获取一个搜索关键词的结果个数包括总数目、页数目;
第二，通过关键词和页数目，拼接URL,解析每个页面包含的图片列表，这个页面很简单，图片主要使用img标签来标注;
第三，当所有图片URL都解析完毕后，开启多个线程下在，并通知用户下载情况。
解析结果数目主要代码如下:
result_string = unicode(result.get_text()).encode('utf-8') # 例如 共计:2307个 分为145页 每页16条
p = re.compile(r'\d+')
count_list = [int(x) for x in p.findall(result_string)] # 计数例如 ['2307', '145', '16']线程使用python的threading库，通知客户端下载情况使用progress 1.2,这个库很简单。
具体实现代码如下:
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
"""
*********************************************************
多线程下载素材CNN免费图片 该网站网址: http://so.sccnn.com
by wangdq 2015-01-05(http://blog.csdn.net/wangdingqiaoit)
使用方法:
按照提示输入图片保存路径 例如: /home
要查找图片的关键字即可 例如: 宠物
*********************************************************
"""
from bs4 import BeautifulSoup
from progress.bar import Bar
import urllib2
import os
import re
import threading
BASE_URL = "http://so.sccnn.com"
def make_soup(url):
# """打开指定url 获取BeautifulSoup对象"""
try:
req = urllib2.Request(url)
response = urllib2.urlopen(req)
html = response.read()
except urllib2.URLError, e:
if hasattr(e, 'code'):
print '错误码%d,无法完成请求' % e.code
elif hasattr(e, 'reason'):
print '错误码%d,无法连接服务器' % e.reason
else:
return BeautifulSoup(html)
def join_url(keyword, count):
#"""链接url路径"""
unicode_url = unicode(BASE_URL+'/search/'+keyword+'/'+str(count)+'.html', 'utf-8')
return unicode_url.encode('GB2312')
def load_url(keyword, folder):
#"""搜索关键字 得到图片img元素列表"""
local_url = join_url(keyword, 1)
soup = make_soup(local_url)
img_list = []
if soup is None:
return img_list
result = soup.find('td', style=True)
if result is None:
print '没有找到任何关于"%s"的图片，请重试其他关键词' % keyword
return img_list
result_string = unicode(result.get_text()).encode('utf-8') # 例如 共计:2307个 分为145页 每页16条
p = re.compile(r'\d+')
count_list = [int(x) for x in p.findall(result_string)] # 计数例如 ['2307', '145', '16']
print '已经找到%d张"%s"图片,共%d页' % (count_list[0], keyword,count_list[1])
url_bar = Bar('正在解析图片地址', max=count_list[1])
for x in range(count_list[1]):
page_soup = make_soup(join_url(keyword, x+1))
images = page_soup.find_all('img', alt=True)
img_list.extend([img for img in images if img.has_attr('src') and img.has_attr('alt')])
url_bar.next()
return img_list
class DownImage(threading.Thread):
#"""下载图片线程类"""
def __init__(self, img_list, folder, bar):
threading.Thread.__init__(self)
self.img_list = img_list
self.folder = folder
self.bar = bar
def run(self):
for img in self.img_list:
photo_url = img['src']
try:
u = urllib2.urlopen(photo_url)
# 使用图片说明作为图片文件名
with open(os.path.join(self.folder, img['alt']+photo_url.split('.')[-1]), "wb") as local_file:
local_file.write(u.read())
self.bar.next()
u.close()
except KeyError, urllib2.HTTPError:
print '下载图片%s时出错' % img['alt']
except KeyboardInterrupt:
raise
def main():
#"""使用新线程开始获取数据"""
max_thread = 5 # 最多同时开启5个线程下载
folder = raw_input('请输入图片存储路径:')
if not os.path.exists(folder):
print '文件夹"%s"不存在' % folder
exit()
image_list = []
while not image_list:
key = raw_input('请输入搜索图片的关键词:')
image_list = load_url(key, folder)
try:
down_count = len(image_list)
bar = Bar('正在下载图片', max=down_count)
threads = []
unit_size = len(image_list) / max_thread # 每个线程承担任务量
for i in xrange(0, len(image_list), unit_size):
thread = DownImage(image_list[i:i+unit_size], folder, bar)
thread.start()
threads.append(thread)
for thread in threads:
thread.join()
except threading.ThreadError:
print '抱歉，无法启动'
except KeyboardInterrupt:
print '用户已取消下载'
print '\n下载已完成!'
if __name__ == "__main__":
print __doc__
main()运行情况如下图所示:
下载后的图片如下图所示:
小节
通过使用BeautifulSoup库，我们熟悉了一般爬虫技术，通过本节的两个示例，我相信可以拓展到一般情况下的抓取，只是具体问题要具体分析，在规则、效率等方面要仔细考虑。
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