소개
크롤러는 인터넷 정보를 자동으로 크롤링하는 프로그램입니다. 그것의 가치는 인터넷 데이터가 모두 내 것이라는 것입니다. 크롤링된 데이터를 사용하여 다음과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 통계 및 비교를 수행할 수 있습니다. 크롤링된 데이터를 사용하여 특정 측면에서 앱을 만들 수 있습니다. 또한 크롤링된 데이터를 사용하여 뉴스 리더를 만들 수도 있습니다. 등.
크롤러 아키텍처
1) URL 관리자
2) 웹 페이지 다운로더
3) 웹 페이지 분석기
4) 크롤러 호출기
5) 값 데이터 사용
크롤러 구현
1) 스케줄러 구현
# coding:utf-8 import url_manager import html_downloader import html_parser import html_outputer import url_manager class SpiderMain(object): def __init__(self): self.urls = url_manager.UrlManager() self.downloader = html_downloader.HtmlDownloader() self.parser = html_parser.HtmlParser() self.outputer = html_outputer.HtmlOutputer() def craw(self, root_url): count = 1 self.urls.add_new_url(root_url) while self.urls.has_new_url(): 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) 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 = SpiderMain() obj_spider.craw(root_url)
2) URL 관리자 구현
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
3 ) URL 다운로더 구현
import urllib2 class HtmlDownloader(object): def download(self, url): if url is None: return None response = urllib2.urlopen(url) if response.getcode() != 200: return None return response.read()
4) URL 파서 구현
from bs4 import BeautifulSoup import re import urlparse class HtmlParser(object): def _get_new_urls(self, page_url, soup): new_urls = set() links = soup.find_all('a', href=re.compile(r"/view/\d+\.htm")) for link in links: new_url = link['href'] new_full_url = urlparse.urljoin(page_url, new_url) new_urls.add(new_full_url) return new_urls def _get_new_data(self, page_url, soup): res_data = {} res_data['url'] = page_url title_node = soup.find('dd', class_="lemmaWgt-lemmaTitle-title").find("h1") res_data['title'] = title_node.get_text() summary_node = soup.find('div', class_="lemma-summary") res_data['summary'] = summary_node.get_text() return res_data def parse(self, page_url, html_cont): if page_url is None or html_cont is None: return soup = BeautifulSoup(html_cont, 'html.parser', from_encoding='utf-8') new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup) new_data = self._get_new_data(page_url, soup) return new_urls, new_data
5) 값 데이터 출력 표시
# coding:utf-8 class HtmlOutputer(object): def __init__(self): self.datas = [] def collect_data(self, data): if data is None: return self.datas.append(data) def output_html(self): fout = open('output.html', 'w') fout.write("<html>") fout.write("<meta charset=\"UTF-8\">") fout.write("<body>") fout.write("<table>") for data in self.datas: fout.write("<tr>") fout.write("<td>%s</td>" % data['url']) fout.write("<td>%s</td>" % data['title'].encode('utf-8')) fout.write("<td>%s</td>" % data['summary'].encode('utf-8')) fout.write("</tr>") fout.write("</table>") fout.write("</body>") fout.write("</html>") fout.close()
실행
이것은 크롤러는 바이두백과사전의 Python 키워드와 관련된 1,000개의 정적 웹페이지를 크롤링하며, 웹페이지에 포함된 데이터는 주로 키워드 및 요약 정보를 추출하고, 크롤링된 정보를 HTML 파일 형태로 저장한 후 열어서 접근할 수 있습니다. 브라우저로.