python爬取网站数据保存使用的方法

编码问题
因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了。
问题要从文字的编码讲起。原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节。为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充。中文的话有GB系列。可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢?
Unicode是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广。但是具体存储到计算机上,并不用这种编码,可以说它起着一个中间人的作用。你可以再把Unicode编码(encode)为UTF-8,或者GB,再存储到计算机上。UTF-8或者GB也可以进行解码(decode)还原为Unicode。
在python中Unicode是一类对象,表现为以u打头的,比如u'中文',而string又是一类对象,是在具体编码方式下的实际存在计算机上的字符串。比如utf-8编码下的'中文'和gbk编码下的'中文',并不相同。可以看如下代码:

代码如下:

>>> str=u'中文'
>>> str1=str.encode('utf8')
>>> str2=str.encode('gbk')
>>> print repr(str)
u'\u4e2d\u6587'
>>> print repr(str1)
'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'
>>> print repr(str2)
'\xd6\xd0\xce\xc4'

可以看到,其实存储在计算机中的只是这样的编码,而不是一个一个的汉字,在print的时候要知道当时是用的什么样的编码方式,才能正确的print出来。有一个说法提得很好,python中的Unicode才是真正的字符串,而string是字节串
文件编码
既然有不同的编码,那么如果在代码文件中直接写string的话,那么它到底是哪一种编码呢?这个就是由文件的编码所决定的。文件总是以一定的编码方式保存的。而python文件可以写上coding的声明语句,用来说明这个文件是用什么编码方式保存的。如果声明的编码方式和实际保存的编码方式不一致就会出现异常。可以见下面例子: 以utf-8保存的文件声明为gbk

代码如下:

#coding:gbk
str=u'汉'
str1=str.encode('utf8')
str2=str.encode('gbk')
str3='汉'
print repr(str)
print repr(str1)
print repr(str2)
print repr(str3)

提示错误 File "test.py", line 1 SyntaxError: Non-ASCII character '\xe6' in file test.py on line 1, but no encodi ng declared; see http://www.python.org/peps/pep-0263.html for details 改为

代码如下:

#coding:utf8
str=u'汉'
str1=str.encode('utf8')
str2=str.encode('gbk')
str3='汉'
print repr(str)
print repr(str1)
print repr(str2)
print repr(str3)

输出正常结果 u'\u6c49' '\xe6\xb1\x89' '\xba\xba' '\xe6\xb1\x89'

基本方法
其实用python爬取网页很简单,只有简单的几句话

代码如下:

import urllib2
page=urllib2.urlopen('url').read()

这样就可以获得到页面的内容。接下来再用正则匹配去匹配所需要的内容就行了。
但是,真正要做起来,就会有各种各样的细节问题。
登录
这是一个需要登录认证的网站。也不太难,只要导入cookielib和urllib库就行。

代码如下:

import urllib,urllib2,cookielib
cookiejar = cookielib.CookieJar()
urlOpener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookiejar))

这样就装载进一个cookie,用urlOpener去open登录以后就可以记住信息。
断线重连
如果只是做到上面的程度,不对open进行包装的话,只要网络状况有些起伏,就直接抛出异常,退出整个程序,是个很不好的程序。这个时候,只要对异常进行处理,多试几次就行了:

代码如下:

def multi_open(opener,*arg):
    while True:
        retryTimes=20
        while retryTimes>0:
            try:
                return opener.open(*arg)
            except:
                print '.',
                retryTimes-=1

正则匹配
其实正则匹配并不算是一个特别好的方法,因为它的容错性很不好,网页要完全统一。如果有稍微的不统一,就会失败。后来看到说有根据xpath来进行选取的,下次可以尝试一下。
写正则其实是有一定技巧的:
非贪婪匹配。比如这样一个标签:<span class='a'>hello</span>,要取出a来,如果写成这样的表达式,就不行了:<span class=.*>hello</span>。因为*进行了贪婪匹配。这是要用.?:<span class=.?>hello</span>。
跨行匹配。实现跨行有一种思路是运用DOTALL标志位,这样.就会匹配到换行。但是这样一来,整个匹配过程就会变得很慢。本来的匹配是以行为单位的。整个过程最多就是O(nc2),n是行数,c是平均列数。现在极有可能变为O((nc)2)。我的实现方案是运用\n来匹配换行,这样可以明确指出匹配最多跨跃多少行。比如:abc\s*\n\s*def,就指出查找的是隔一行的。(.\n)?就可以指定是匹配尽可能少的行。
这里其实还要注意一个点。有的行末是带有\r的。也就是说一行是以\r\n结尾的。当初不知道这一点,正则就调试了很久。现在直接用\s,表示行末空格和\r。
无捕获分组。为了不对捕获的分组造成影响,上面的(.\n)可以改为(?:.\n),这样捕获分组时,就会忽略它。
单括号要进行转义。因为单括号在正则里是用来表示分组的,所以为了匹配单括号就进行转义。正则字符串最好用的是带有r前缀的字符串,如果不是的话,则要对\再进行转义。
快速正则。写了那么多模式,也总结出一规律出来。先把要匹配的字符相关的段落拿出来。要匹配的东西用(.?)代替。把换行\n替换为字符串\s\n\s*,再去掉行首行末的空格。整个过程在vim中可以很快就写好。
Excel操作
这次的数据是放进Excel的。到后面才意识到如果放进数据库的话,可能就没有那么多事了。但是已经写到一半,难以回头了。
搜索Excel,可以得出几个方案来,一个是用xlrt/xlwt库,这个不管电脑上是否安装了Excel,都可以运行,但只能是xls格式的。还有一个是直接包装了com,需要电脑上安装了软件才行。我采用的是前一种。
基本的读写没有问题。但是数据量一大起来,就有问题了。
内存不够。程序一跑起来,内存占用就一点一点往上涨。后面再查了一下,知道要用flush_row_data。但是还是会出错。一看内存占用,没有什么问题,一直很平稳。但最后还是会出现memory error。这真是见鬼了。又是反复地查, 反复地运行。一点结果都没有。要命的是bug只在数据量大起来才出现,而等数据量大起来往往要好几个小时,这debug的成本实在是太高了。一个偶然的机会,突然发现内存占用,虽然总体平稳,但是会规律性的出现小的高涨,而这规律性,会不会和flush_row_data,有关。一直疑惑的是data被flush到了哪里。原来xlwt的作法是很蛋疼的作法。把数据存在内存里,或者flush到一个temp,到save的时候,再一次性写入。而问题正出在这一次性写入,内存猛涨。那我要flush_row_data何用?为什么不一开始就flush进要写入的地方。
行数限制。这个是xls格式本身决定的,最多行数只能是65536。而且数据一大,文件打开也不方便。
结合以上两点,最终采取了这么一个策略,如果行数是1000的倍数,进行一次flush,如果行数超过65536,新开一个sheet,如果超过3个sheet,则新建一个文件。为了方便,把xlwt包装了一下

代码如下:

#coding:utf-8#
import xlwt

class XLS:
    '''a class wrap the xlwt'''
    MAX_ROW=65536
    MAX_SHEET_NUM=3

def __init__(self,name,captionList,typeList,encoding='utf8',flushBound=1000):
        self.name=name
        self.captionList=captionList[:]
        self.typeList=typeList[:]
        self.workbookIndex=1
        self.encoding=encoding
        self.wb=xlwt.Workbook(encoding=self.encoding)
        self.sheetIndex=1
        self.__addSheet()
        self.flushBound=flushBound

def __addSheet(self):
        if self.sheetIndex != 1:
            self.wb.save(self.name+str(self.workbookIndex)+'.xls')
        if self.sheetIndex>XLS.MAX_SHEET_NUM:
            self.workbookIndex+=1
            self.wb=xlwt.Workbook(encoding=self.encoding)
            self.sheetIndex=1

self.sheet=self.wb.add_sheet(self.name.encode(self.encoding)+str(self.sheetIndex))
        for i in range(len(self.captionList)):
            self.sheet.write(0,i,self.captionList[i])

self.row=1

def write(self,data):
        if self.row>=XLS.MAX_ROW:
            self.sheetIndex += 1
            self.__addSheet()

for i in range(len(data)):
            if self.typeList[i]=="num":
                try:
                    self.sheet.write(self.row,i,float(data[i]))
                except ValueError:
                    pass
            else:
                self.sheet.write(self.row,i,data[i])

if self.row % self.flushBound == 0:
            self.sheet.flush_row_data()
        self.row+=1

def save(self):
        self.wb.save(self.name+str(self.workbookIndex)+'.xls')

转换网页特殊字符
由于网页也有自己独特的转义字符,在进行正则匹配的时候就有些麻烦。在官方文档中查到一个用字典替换的方案,私以为不错,拿来做了一些扩充。其中有一些是为保持正则的正确性。

代码如下:

html_escape_table = {
    "&": "&",
    '"': """,
    "'": "'",
    ">": ">",
    "<": "<",
    u"·":"·",
    u"°":"°",
    #regular expression
    ".":r"\.",
    "^":r"\^",
    "$":r"\$",
    "{":r"\{",
    "}":r"\}",
    "\\":r"\\",
    "|":r"\|",
    "(":r"\(",
    ")":r"\)",
    "+":r"\+",
    "*":r"\*",
    "?":r"\?",
}

def html_escape(text):
    """Produce entities within text."""
    tmp="".join(html_escape_table.get(c,c) for c in text)
    return tmp.encode("utf-8")


得出的经验差不多就是这些了。不过最后写出来的程序自已也不忍再看。风格很不好。一开始想着先写着试试。然后试着试着就不想改了。
最终的程序要跑很久,其中网络通信时间占了大部分。是不是可以考虑用多线程重构一下?想想,还是就这样吧。

(0)

相关推荐

  • python实现爬取千万淘宝商品的方法

    本文实例讲述了python实现爬取千万淘宝商品的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: import time import leveldb from urllib.parse import quote_plus import re import json import itertools import sys import requests from queue import Queue from threading import Thread URL_BASE = 'http://s

  • 利用Python爬取微博数据生成词云图片实例代码

    前言 在很早之前写过一篇怎么利用微博数据制作词云图片出来,之前的写得不完整,而且只能使用自己的数据,现在重新整理了一下,任何的微博数据都可以制作出来,一年一度的虐汪节,是继续蹲在角落默默吃狗粮还是主动出击告别单身汪加入散狗粮的行列就看你啦,七夕送什么才有心意,程序猿可以试试用一种特别的方式来表达你对女神的心意.有一个创意是把她过往发的微博整理后用词云展示出来.本文教你怎么用Python快速创建出有心意词云,即使是Python小白也能分分钟做出来.下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 准备工作

  • python动态网页批量爬取

    四六级成绩查询网站我所知道的有两个:学信网(http://www.chsi.com.cn/cet/)和99宿舍(http://cet.99sushe.com/),这两个网站采用的都是动态网页.我使用的是学信网,好了,网站截图如下: 网站的代码如下: <form method="get" name="form1" id="form1" action="/cet/query"> <table border=&qu

  • 浅谈Python爬取网页的编码处理

    背景 中秋的时候,一个朋友给我发了一封邮件,说他在爬链家的时候,发现网页返回的代码都是乱码,让我帮他参谋参谋(中秋加班,真是敬业= =!),其实这个问题我很早就遇到过,之前在爬小说的时候稍微看了一下,不过没当回事,其实这个问题就是对编码的理解不到位导致的. 问题 很普通的一个爬虫代码,代码是这样的: # ecoding=utf-8 import re import requests import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') url

  • 通过抓取淘宝评论为例讲解Python爬取ajax动态生成的数据(经典)

    在学习python的时候,一定会遇到网站内容是通过 ajax动态请求.异步刷新生成的json数据 的情况,并且通过python使用之前爬取静态网页内容的方式是不可以实现的,所以这篇文章将要讲述如果在python中爬取ajax动态生成的数据. 至于读取静态网页内容的方式,有兴趣的可以查看本文内容. 这里我们以爬取淘宝评论为例子讲解一下如何去做到的. 这里主要分为了四步: 一 获取淘宝评论时,ajax请求链接(url) 二 获取该ajax请求返回的json数据 三 使用python解析json数据

  • python 爬取微信文章

    本人想搞个采集微信文章的网站,无奈实在从微信本生无法找到入口链接,网上翻看了大量的资料,发现大家的做法总体来说大同小异,都是以搜狗为入口.下文是笔者整理的一份python爬取微信文章的代码,有兴趣的欢迎阅读 #coding:utf-8 author = 'haoning' **#!/usr/bin/env python import time import datetime import requests** import json import sys reload(sys) sys.setd

  • Python实现爬取知乎神回复简单爬虫代码分享

    看知乎的时候发现了一个 "如何正确地吐槽" 收藏夹,里面的一些神回复实在很搞笑,但是一页一页地看又有点麻烦,而且每次都要打开网页,于是想如果全部爬下来到一个文件里面,是不是看起来很爽,并且随时可以看到全部的,于是就开始动手了. 工具 1.Python 2.7 2.BeautifulSoup 分析网页 我们先来看看知乎上该网页的情况 网址:,容易看到,网址是有规律的,page慢慢递增,这样就能够实现全部爬取了. 再来看一下我们要爬取的内容: 我们要爬取两个内容:问题和回答,回答仅限于显示

  • python爬取网站数据保存使用的方法

    编码问题因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了.问题要从文字的编码讲起.原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节.为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充.中文的话有GB系列.可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢?Unicode是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广.但是具体存储到计算机上,并不用这种编码,可以说它起着一个中间人的作用.你可以再把Unicode编码(encode)为UTF-8,或者GB,再存储到计算机

  • Python爬取网站图片并保存的实现示例

    先看看结果吧,去bilibili上拿到的图片=-= 第一步,导入模块 import requests from bs4 import BeautifulSoup requests用来请求html页面,BeautifulSoup用来解析html 第二步,获取目标html页面 hd = {'user-agent': 'chrome/10'} # 伪装自己是个(chrome)浏览器=-= def download_all_html(): try: url = 'https://www.bilibili

  • python数据分析之将爬取的数据保存为csv格式

    目录 csv文件 python的csv模块 从csv文件读取内容 写入csv文件 运用实例 数据准备 将数据存为字典的形式 总结 csv文件 一种用逗号分割来实现存储表格数据的文本文件. python的csv模块 python遍历代码: arr = [12, 5, 33, 4, 1] #遍历输出1 for i in range(0, len(arr)): item = arr[i] print(item) #遍历输出2 for item in arr: print(item) #遍历输出3 st

  • python爬取天气数据的实例详解

    就在前几天还是二十多度的舒适温度,今天一下子就变成了个位数,小编已经感受到冬天寒风的无情了.之前对获取天气都是数据上的搜集,做成了一个数据表后,对温度变化的感知并不直观.那么,我们能不能用python中的方法做一个天气数据分析的图形,帮助我们更直接的看出天气变化呢? 使用pygal绘图,使用该模块前需先安装pip install pygal,然后导入import pygal bar = pygal.Line() # 创建折线图 bar.add('最低气温', lows) #添加两线的数据序列 b

  • 使用Python爬取Json数据的示例代码

    一年一度的双十一即将来临,临时接到了一个任务:统计某品牌数据银行中自己品牌分别在2017和2018的10月20日至10月31日之间不同时间段的AIPL("认知"(Aware)."兴趣"(Interest)."购买"(Purchase)."忠诚"(Loyalty))流转率. 使用Fiddler获取到目标地址为: https://databank.yushanfang.com/api/ecapi?path=/databank/cr

  • Python爬取股票交易数据并可视化展示

    目录 开发环境 第三方模块 爬虫案例的步骤 爬虫程序全部代码 分析网页 导入模块 请求数据 解析数据 翻页 保存数据 实现效果 数据可视化全部代码 导入数据 读取数据 可视化图表 效果展示  开发环境 解释器版本: python 3.8 代码编辑器: pycharm 2021.2 第三方模块 requests: pip install requests csv 爬虫案例的步骤 1.确定url地址(链接地址) 2.发送网络请求 3.数据解析(筛选数据) 4.数据的保存(数据库(mysql\mong

  • python爬取网页数据到保存到csv

    目录 任务需求: 爬取网址: 网址页面: 代码实现结果: 代码实现: 完整代码: 总结 任务需求: 爬取一个网址,将网址的数据保存到csv中. 爬取网址: https://www.iqiyi.com/ranks1/1/0?vfrm=pcw_home&vfrmblk=&vfrmrst=712211_dianyingbang_rebo_title 网址页面: 代码实现结果: 代码实现: 导入包: import requests import parsel import csv 设置csv文件格

  • python 爬取疫情数据的源码

    疫情数据 程序源码 // An highlighted block import requests import json class epidemic_data(): def __init__(self, province): self.url = url self.header = header self.text = {} self.province = province # self.r=None def down_page(self): r = requests.get(url=url

  • SpringBoot中使用Jsoup爬取网站数据的方法

    爬取数据 导入jar包 <properties> <java.version>1.8</java.version> <elasticsearch.version>7.6.1</elasticsearch.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactI

  • Python爬取某平台短视频的方法

    前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理. 基本开发环境 Python 3.6 Pycharm 相关模块的使用 import os import requests 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可. 一.确定需求 爬取搞笑趣味栏目的视频内容. 二.网站数据分析 首先需要明确一点,好看视频网站加载方式是懒加载的方式,需要你下滑网页才会加载出新的内容 加载出来的内容里面有音频播放地址以及标题. 内容比较简单

随机推荐