开学前接了一个任务,内容是从网上爬取特定属性的数据。正好之前学了python,练练手。
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:
>>> 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
#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
#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'
更多内容可参见这篇文章http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/12/05/1897271.html
基本方法
其实用python爬取网页很简单,只有简单的几句话
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。
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:
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
#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。
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")
结
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。
python爬取网站数据的更多相关文章
-
python爬取网站数据保存使用的方法
这篇文章主要介绍了使用Python从网上爬取特定属性数据保存的方法,其中解决了编码问题和如何使用正则匹配数据的方法,详情看下文 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 ...
-
3.15学习总结(Python爬取网站数据并存入数据库)
在官网上下载了Python和PyCharm,并在网上简单的学习了爬虫的相关知识. 结对开发的第一阶段要求: 网上爬取最新疫情数据,并存入到MySql数据库中 在可视化显示数据详细信息 项目代码: im ...
-
Python爬取房产数据,在地图上展现!
小伙伴,我又来了,这次我们写的是用python爬虫爬取乌鲁木齐的房产数据并展示在地图上,地图工具我用的是 BDP个人版-免费在线数据分析软件,数据可视化软件 ,这个可以导入csv或者excel数据. ...
-
利用linux curl爬取网站数据
看到一个看球网站的以下截图红色框数据,想爬取下来,通常爬取网站数据一般都会从java或者python爬取,但本人这两个都不会,只会shell脚本,于是硬着头皮试一下用shell爬取,方法很笨重,但旨在 ...
-
如何使用Python爬取基金数据,并可视化显示
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,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理 以下文章来源于Will的大食堂,作者打饭大叔 前言 美国疫情越来越严峻,大选也进入 ...
-
python爬取拉勾网数据并进行数据可视化
爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息,并将爬取的数据已csv各式存入文件,然后对csv文件相关字段的数据进行清洗,并对数据可视化展示,包括柱状图展示.直方图展示.词云展示等并根据可视化的数据做 ...
-
用Python爬取股票数据,绘制K线和均线并用机器学习预测股价(来自我出的书)
最近我出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中用股票范例讲述Pyth ...
- Python爬取网站上面的数据很简单,但是如何爬取APP上面的数据呢
-
python爬取github数据
爬虫流程 在上周写完用scrapy爬去知乎用户信息的爬虫之后,github上star个数一下就在公司小组内部排的上名次了,我还信誓旦旦的跟上级吹牛皮说如果再写一个,都不好意思和你再提star了,怕你们 ...
随机推荐
-
详解Bootstrap表单组件
表单常见的元素主要包括:文本输入框.下拉选择框.单选框.复选框.文本域.按钮等.下面是不同的bootstrap版本: LESS: forms.less SASS: _forms.scss boot ...
-
PHP数组的操作
一.数组操作的基本函数数组的键名和值array_values($arr);获得数组的值array_keys($arr);获得数组的键名array_flip($arr);数组中的值与键名互换(如果有重复 ...
-
DOM 添加 / 更新 / 删除 XML (CURD)
获得Document /** * 获取文档 * 1.获得实例工厂 * 2.获得解析器 * 3.获得document */ 添加结点 /** * 1.获得 ...
-
伪ajax上传文件
伪ajax上传文件 最近在折腾伪ajax异步上传文件. 网上搜索了一下,发现大部分方法的input file控件都局限于form中,如果是在form外的呢? 必须动态生成一个临时form和临时if ...
-
HDU5916
Harmonic Value Description Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Ja ...
-
JavaScript命令模式
第一,命令模式: (1)用于消除调用者和接收者之间直接的耦合的模式,并且可以对(调用这个过程进行留痕操作) (2)真的不要乱用这个模式,以为他使你简单调用写法变得非常的复杂和有些难以理解. (3)你的 ...
-
poj3984 广度搜索BFS
迷宫问题 Description 定义一个二维数组: int maze[5][5] = { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1 ...
-
BZOJ4855 : [Jsoi2016]轻重路径
首先用树状数组维护dfs序来快速支持一个点子树大小的询问. 每次删掉一个叶子时,从根开始往叶子走,显然只有$2size[x]\leq size[father]$的点的父亲才有可能换重儿子. 从根开始往 ...
-
如何自行搭建一个威胁感知大脑 SIEM?| 硬创公开课
如何自行搭建一个威胁感知大脑 SIEM?| 硬创公开课 本文作者:谢幺 2017-03-10 10:09 专题:硬创公开课 导语:十年安全产品经验的百度安全专家兜哥,手把手教你用开源项目搭建SIEM安 ...
-
c++ 多态总结
C++的多态性用一句话概括就是: 在基类的函数前加上virtual关键字,在派生类中重写该函数,运行时将会根据对象的实际类型来调用相应的函数. 如果对象类型是派生类,就调用派生类的函数:如果对象类型是 ...