【编者按】本文作者为 Blog Bowl 联合创始人 Shaumik Daityari,主要介绍 Web 抓取技术的基本实现原理和方法。文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现,以下为正文。
随着电子商务的蓬勃发展,笔者近年越来越着迷于比价应用。我在网络上(甚至线下)的每次购买,都是在各大电商网站深入调研后的结果。
笔者常用的比价应用包括:RedLaser, ShopSavvy 以及 BuyHatke。这些应用有效提高了价格透明度,进而为消费者节省了可观的时间。
但是,你是否想过,这些应用如何得到那些重要数据?通常,它们会借助 Web 抓取技术来完成该任务。
Web 抓取的定义
Web 抓取是抽取网络数据的过程。只要借助合适的工具,任何你能看到的数据都可以进行抽取。在本文中,我们将重点介绍自动化抽取过程的程序,帮助你在较短时间内收集大量数据。除了笔者前文提到的用例,抓取技术的用途还包括:SEO 追踪、工作追踪、新闻分析以及笔者的最爱——社交媒体的情感分析!
一点提醒
在开启 Web 抓取的探险之前,请确保自己了解相关的法律问题。许多网站在其服务条款中明确禁止对其内容进行抓取。例如,Medium 网站就写道:“遵照网站 robots.txt 文件中的规定进行的爬取操作(Crawling)是可接受的,但是我们禁止抓取(Scraping)操作。”对不允许抓取的网站进行抓取可能会使你进入他们的黑名单!与任何工具一样,Web 抓取也可能用于复制网站内容之类的不良目的。此外,由 Web 抓取引起的法律诉讼也不在少数。
设置代码
在充分了解小心行事的必要之后,让我们开始学习 Web 抓取。其实,Web 抓取可以通过任何编程语言实现,在不久之前,我们使用 Node 实现过。在本文中,考虑到其简洁性与丰富的包支持,我们将使用 Python 实现抓取程序。
Web 抓取的基本过程
当你打开网络中的某个站点时,就会下载其 HTML 代码,由你的 web 浏览器对其进行分析与展示。该 HTML 代码包含了你所看到的所有信息。因此,通过分析 HTML 代码就能得到所需信息(比如价格)。你可以使用正则表达式在数据海洋中搜索你需要的信息,也可以使用函数库来解释 HTML,同样也能得到需要数据。
在 Python 中,我们将使用一个名为靓汤(Beautiful Soup)的模块对 HTML 数据进行分析。你可以借助 pip 之类的安装程序安装之,运行如下代码即可:
pip install beautifulsoup4
或者,你也可以根据源码进行构建。在该模块的文档说明页,可以看到详细的安装步骤。
安装完成之后,我们大致会遵循以下步骤实现 web 抓取:
向 URL 发送请求
接收响应
分析响应以寻找所需数据
作为演示,我们将使用笔者的博客 http://dada.theblogbowl.in/
. 作为目标 URL。
前两个步骤相对简单,可以这样完成:
from urllib import urlopen#Sending the http requestwebpage = urlopen('http://my_website.com/').read()
接下来,将响应传给之前安装的模块:
from bs4 import BeautifulSoup#making the soup! yummy ;)soup = BeautifulSoup(webpage, "html5lib")
请注意,此处我们选择了 html5lib
作为解析器。根据 BeautifulSoup 的文档,你也可以为其选择不同的解析器。
解析 HTML
在将 HTML 传给 BeautifulSoup 之后,我们可以尝试一些指令。譬如,检查 HTML 标记代码是否正确,可以验证该页面的标题(在 Python 解释器中):
>>> soup.title<title>Transcendental Tech Talk</title>>>> soup.title.text
u'Transcendental Tech Talk'
>>>
接下来,开始抽取页面中的特定元素。譬如,我想抽取博客中文章标题的列表。为此,我需要分析 HTML 的结构,这一点可以借助 Chrome 检查器完成。其他浏览器也提供了类似的工具。
使用 Chrome 检查器检查某个页面的 HTML 结构
如你所见,所有文章标题都带有 h3
标签与两个类属性:post-title
与 entry-title
类。因此,用 post-title
类搜索所有 h3
元素就能得到该页的文章标题列表。在此例中,我们使用 BeautifulSoup 提供的 find_all
函数,并通过 class_
参数确定所需的类:
>>> titles = soup.find_all('h3', class_ = 'post-title') #Getting all titles>>> titles[0].textu'\nKolkata #BergerXP IndiBlogger meet, Marketing Insights, and some Blogging Tips\n'>>>
只通过 post-title
类进行条目搜索应该可以得到相同的结果:
>>> titles = soup.find_all(class_ = 'post-title') #Getting all items with class post-title>>> titles[0].textu'\nKolkata #BergerXP
IndiBlogger meet, Marketing Insights, and some Blogging Tips\n'>>>
如果你想进一步了解条目所指的链接,可以运行下面的代码:
>>> for title in titles:... # Each title is in the form of <h3 ...><a href=...>Post Title<a/></h3>... print title.find("a").get("href")...http://dada.theblogbowl.in/2015/09/kolkata-bergerxp-indiblogger-meet.html
http://dada.theblogbowl.in/2015/09/i-got-published.html
http://dada.theblogbowl.in/2014/12/how-to-use-requestput-or-requestdelete.html
http://dada.theblogbowl.in/2014/12/zico-isl-and-atk.html...>>>
BeautifulSoup 内置了许多方法,可以帮助你玩转 HTML。其中一些方法列举如下:
>>> titles[0].contents
[u'\n', <a href="http://dada.theblogbowl.in/2015/09/kolkata-bergerxp-indiblogger-meet.html">Kolkata #BergerXP IndiBlogger meet, Marketing Insights, and some Blogging Tips</a>, u'\n']>>>
请注意,你也可以使用 children
属性,不过它有点像生成器:
>>> titles[0].parent<div class="post hentry uncustomized-post-template">\n<a name="6501973351448547458"></a>\n<h3 class="post-title entry-title">\n<a href="http://dada.theblogbowl.in/2015/09/kolkata-bergerxp-indiblogger-meet.html">Kolkata #BergerXP IndiBlogger ...
>>>
你也可以使用正则表达式搜索 CSS 类,对此,本文档有详细的介绍。
使用 Mechanize 模拟登录
目前为止,我们做的只是下载一个页面进而分析其内容。然而,web 开发者可能屏蔽了非浏览器发出的请求,或者有些网站内容只能在登录之后读取。那么,我们该如何处理这些情况呢?
对于第一种情况,我们需要在向页面发送请求时模拟一个浏览器。每个 HTTP 请求都包含一些相关的数据头(header),其中包含了访客浏览器、操作系统以及屏幕大小之类的信息。我们可以改变这些数据头,伪装为浏览器发送请求。
至于第二种情况,为了访问带有访客限制的内容,我们需要登录该网站,使用 cookie 保持会话。下面,让我们来看看在伪装成浏览器的同时,如何完成这一点。
我们将借助 cookielib
模块使用 cookie 管理会话。此外,我们还将用到 mechanize
,后者可以使用 pip 之类的安装程序进行安装。
我们会通过 Blog Bowl 这个页面进行登录,并访问通知页面。下面的代码通过行内注释进行了解释:
import mechanize
import cookielib
from urllib import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup# Cookie Jarcj = cookielib.LWPCookieJar()
browser = mechanize.Browser()
browser.set_cookiejar(cj)
browser.set_handle_robots(False)
browser.set_handle_redirect(True)# Solving issue #1 by emulating a browser by adding HTTP headersbrowser.addheaders = [('User-agent', 'Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.1) Gecko/2008071615 Fedora/3.0.1-1.fc9 Firefox/3.0.1')]# Open Login Pagebrowser.open("http://theblogbowl.in/login/")# Select Login form (1st form of the page)browser.select_form(nr = 0)# Alternate syntax - browser.select_form(name = "form_name")# The first <input> tag of the form is a CSRF token# Setting the 2nd and 3rd tags to email and passwordbrowser.form.set_value("email@example.com", nr=1)
browser.form.set_value("password", nr=2)# Logging inresponse = browser.submit()# Opening new page after loginsoup = BeautifulSoup(browser.open('http://theblogbowl.in/notifications/').read(), "html5lib")
通知页面的结构
# Print notificationsprint soup.find(class_ = "search_results").text
登录进通知页面后的结果
结语
许多开发者会告诉你:你在网络上看到的任何信息都可以被抓取。通过这篇文章,你学会了如何轻松抽取登录后才能看到的内容。此外,如果你的 IP 遭到了屏蔽,你可以掩盖自己的 IP 地址(或选用其他地址)。同时,为了看起来像是人类在访问,你应该在请求之间保留一定的时间间隔。
随着人们对数据的需求不断增长,web 抓取(不论原因好坏)技术在未来的应用只会更加广泛。也因此,理解其原理是相当重要的,不管你是为了有效利用该技术,还是为了免受其坑害。
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本文转自 OneAPM 官方博客
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