代码收藏家技术教程 2023-05-26

基于python的简介以及应用知识，快做好，要发车啦（文末有个投票）

简介：

Python 是一种高级编程语言，具有易学易用、功能强大等特点，因此在近年来越来越受到开发者的青睐。下面我们来探讨一下 Python 的优点以及它广泛应用的领域。

首先，Python 的语法简单易懂，适合初学者入门学习。Python 的代码具有高可读性，适合团队协作开发，同时也方便代码维护和调试。

其次，Python 能够处理大数据、人工智能、数据挖掘等领域的应用，具有数学计算、科学计算等功能。Python 还可以与其他编程语言进行交互，使其适用范围更加广泛。

Python 在 Web 开发中也有很多应用，比如 Django 和 Flask 等框架。这些框架能够快速构建高效的 Web 应用程序，并且能够轻松地进行部署。

此外，Python 还可以用于网络爬虫、操作系统管理等领域。在很多场景下，Python 已经成为行业标准，并且在各大企业中广泛应用。

尽管 Python 有很多优点，但也存在一些缺点。Python 运行速度较慢，这在某些场景下可能导致性能问题。另外，Python 对于硬件资源的利用不够充分，对于特定场景下的优化可能需要进行深入探究。

总之，Python 是一种灵活、易用且功能丰富的编程语言，广泛应用于 Web 开发、数据科学、人工智能、自动化测试等领域。虽然存在一些缺点，但 Python 已经成为许多公司的首选语言。如果您正在考虑进入编程行业，那么学习 Python 可能是一个很好的选择。

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛)，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓信息的程序或者脚本。假设互联网是一张很大的蜘蛛网，每个页面之间都通过超链接这根线相互连接，那么我们的爬虫小程序就能够通过这些线不断的搜寻到新的网页。

Python作为一种代表简单主义思想的解释型、面向对象、功能强大的高级编程语言。它语法简洁并且具有动态数据类型和高层次的抽象数据结构，这使得它具有良好的跨平台特性，特别适用于爬虫等程序的实现，此外Python还提供了例如Spyder这样的爬虫框架，BeautifulSoup这样的解析框架，能够轻松的开发出各种复杂的爬虫程序。

在这篇文章中，使用Python自带的urllib和BeautifulSoup库实现了一个简单的web爬虫，用来爬取每个URL地址及其对应的标题内容。

流程：

爬虫算法从输入中读取的一个URL作为初始地址，向该地址发出一个Request请求。

请求的地址返回一个包含所有内容的，将其存入一个String变量，使用该变量实例化一个BeautifulSoup对象，该对象能够将内容并且将其解析为一个DOM树。

根据自己的需要建立正则表达式，最后借助HTML标签从中解析出需要的内容和新的URL，将新的放入队列中。

对于目前所处的URL地址与爬去的内容，在进行一定的过滤、整理后会建立索引，这是一个单词- 页面的存储结构。当用户输入搜索语句后，相应的分词函数会对语句进行分解获得关键词，然后再根据每个关键词查找到相应的URL。通过这种结构，可以快速的获取这个单词所对应的地址列表。在这里使用树形结构的存储方式，Python的字典和列表类型能够较好的构建出单词词典树。

从队列中弹出目前的URL地址，在爬取队列不为空的条件下，算法不断从队列中获取到新的网页地址，并重复上述过程。

实现：

环境：

Python3.5orAnaconda3

BeautifulSoup4

可以使用下面的指令安装BeautifulSoup4，如果你是Ubuntu用户，记得在命令前面加上sudo：

pip install beautifulsoup4

程序分别实现了几个类，分别用于URL地址管理，Html内容请求、Html内容解析、索引建立以及爬虫主进程。我将整个程序按照每个Class分开解释，最后只要将他们放在一起就可以执行代码了。

UrlManager类

这个类用来管理URL地址，new_urls用来保存还未爬取的URL地址，old_urls保存了已经爬取过的地址，两个变量都使用set类型保证其中内容的唯一性。每次循环时，add_new_urls()向外提供了向new_urls变量中添加新urls的方法；add_new_url()方法，对每个url地址进行重复性检查，符合条件的才进行添加操作；get_urls()向外提供了获取新的url地址的方法；has_new_url()方法用来检查爬取队列是否为空。


    import re
    import urllib.request
    import urllib.parse
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    
    class UrlManager(object):
      def __init__(self):
        self.new_urls = set()
        self.old_urls = set()
    
      def add_new_url(self, url):
        if url is None:
          return
        if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:
          self.new_urls.add(url)
    
      def add_new_urls(self, urls):
        if urls is None or len(urls) == 0:
          return
        for url in urls:
          self.add_new_url(url)
    
      def has_new_url(self):
        return len(self.new_urls) != 0
    
      def get_new_url(self):
        new_url = self.new_urls.pop()
        self.old_urls.add(new_url)
        return new_url

HtmlDownloader类

这个类实现了向url地址发送Request请求，并获取其回应的方法，调用类内的download()方法就可实现。这里要注意的是页面的编码问题，这里我使用的是UTF-8来进行decode解码，有的网页可能使用的是GBK编码，要根据实际情况进行修改。

class HtmlDownloader(object):
      def download(self, url):
        if url is None:
          return None
        try:
          request = urllib.request.Request(url)
          response = urllib.request.urlopen(request)
          content = response.read().decode('utf-8').encode('utf-8')
          if content is None:
            return None
          if response.getcode() != 200:
            return None
        except urllib.request.URLError as e:
          print(e)
          return None
    
        return content

HtmlParser类

这个类通过实例化一个BeautifulSoup对象来进行页面的解析。它是一个使用Python编写的HTML/XML文档解析器。它通过将文档解析为DOM树的方式为用户提供需要抓取的数据，并且提供一些简单的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。

该类的关键是get_new_urls()、get_new_content()、get_url_title()三个方法。第一个方法用来解析出页面包含的超链接，最为重要的选择要解析的标签并为其构造合适的正则表达式。这里我为a标签定义了一个匹配正则，用来获取所有的站内链接，如下：


    links = soup.find_all('a', href=re.compile(r'^(%s).*(/|html)$' % self.domain))`

后面的两个类都是通过解析Html标签来获取title的方法，最终在parse()中通过调取_get_new_content()来获得title内容。具体的标签访问方法不细谈了，读者可以自己翻阅BeautifulSoup的官方文档。

 class HtmlParser(object):
      def __init__(self, domain_url):
        self.domain = domain_url
        self.res = HtmlDownloader()
    
      def _get_new_urls(self, page_url, soup):
        new_urls = set()
        links = soup.find_all('a', href=re.compile(r'^(%s).*(/|html)$' % self.domain))
    
        try:
          for link in links:
            new_url = link['href']
            new_full_url = urllib.parse.urljoin(self.domain, new_url)
            new_urls.add(new_full_url)
    
          new_urls = list(new_urls)
          return new_urls
        except AttributeError as e:
          print(e)
          return None
    
      def _get_new_content(self, page_url, soup):
        try:
          title_name = soup.title.string
          return title_name
        except AttributeError as e:
          print(e)
          return None
    
      def get_url_title(self):
        content = self.res.download(self.domain)
    
        try:
          soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser', from_encoding='utf-8')
          title_name = soup.title.string
          return title_name
        except:
          title_name = 'None Title'
          return title_name
    
      def parse(self, page_url, html_cont):
        if page_url is None or html_cont is None:
          return None
    
        soup = BeautifulSoup(html_cont, 'html.parser', from_encoding='utf-8')
        new_data = self._get_new_content(page_url, soup)
        new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup)
    
        return new_urls, new_data

BuildIndex

该类为每个URL地址与他的标题包含的关键词建立了一个索引关系并保存在一个Dict变量中，每个标题对应多个关键词，每个标题也对应多个url地址，因此每个关键词也对应了多个url地址，具体的形式如下：

index={'keyword':[url1,url2,…,urln],…}

其中，add_page_index()方法对每个标题进行了分词处理，并且调用了add_key_index()方法将keyword- url的对应关系存到索引中，这其中也进行了重复检查。主意，这个分词方法仅限于英文句子，中文的话需要用到特定的分词工具。

 class BuildIndex(object):
      def add_page_index(self, index, url, content):
        words = content.split()
        for word in words:
          index = self.add_key_index(index, url, word)
        return index
    
      def add_key_index(self, index, url, keyword):
        if keyword in index:
          if url not in index[keyword]:
            index[keyword].append(url)
        else:
          temp = []
          index[keyword] = temp
          index[keyword].append(url)
        return index

SpiderMain

这是爬虫的主题类，它通过调用其他几个类生成的对象来实现爬虫的运行。该类实例化的时候会永久生成上面几个类的对象，当通过craw()方法获取到用户提供的url地址时，就会依次进行请求、下载、解析、建立索引的工作。最后该方法会返回index，graph两个变量，他们分别是：

每个关键词集齐对应的地址，keyword-urls索引，如下

index={'keyword':[url1,url2,…,urln],…}

每个url及其页面中包含的urls，url-suburls索引，如下

graph={'url':[url1,url2,…,urln],…}

class SpiderMain(object):
      def __init__(self, root_url):
        self.root_url = root_url
        self.urls = UrlManager()
        self.downloader = HtmlDownloader()
        self.parser = HtmlParser(self.root_url)
        self.build = BuildIndex()
    
      def craw(self):
        index = graph = {}
        self.urls.add_new_url(self.root_url)
        while self.urls.has_new_url():
          try:
            new_url = self.urls.get_new_url()
            html_cont = self.downloader.download(new_url)
            new_urls, new_title = self.parser.parse(new_url, html_cont)
            index = self.build.add_page_index(index, new_url, new_title)
            graph[new_url] = list(new_urls)
            self.urls.add_new_urls(new_urls)
          except Exception as e:
            print(e)
            return None
    
        return index, graph

最后，我们在程序中添加下面的代码，就可以成功的执行我们的爬python虫了

 if __name__ == '__main__':
      spider = SpiderMain('http://www.xael.org/')
      index, graph = spider.craw()
      print(index)
      print(graph)