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python爬虫之遍历单个域名

86 次  2021-02-23  分类 : python爬虫

即使你没听说过“维基百科六度分隔理论”,也很可能听过“凯文 • 贝肯 (Kevin Bacon)的六度分隔值游戏”。在这两个游戏中,目标都是把两 个不相干的主题(在前一种情况中是相互链接的维基百科词条,而在后 一种情况中是出现在同一部电影中的演员)用一个链条(至多包含 6 个 主题,包括原来的两个主题)连接起来。

比如,埃里克 • 艾德尔和布兰登 • 弗雷泽都出现在电影《骑警杜德雷》 里,布兰登 • 弗雷泽又和凯文 • 贝肯都出现在电影《我呼吸的空气》 里。因此,根据这两个条件,从埃里克 • 艾德尔到凯文 • 贝肯的链条 长度只有 3 个主题。

感谢 The Oracle of Bacon 的存在,满足了我对这类关系链的好奇心。

我们将在本节创建一个项目来实现“维基百科六度分隔理论”的查找方 法。也就是说,我们要实现从埃里克 • 艾德尔的词条页面 (https://en.wikipedia.org/wiki/Eric_Idle)开始,经过最少的链接点击次 数找到凯文 • 贝肯的词条页面(https://en.wikipedia.org/wiki/Kevin_Bacon)。

这么做对维基百科的服务器负载有多大影响?

根据维基媒体基金会(维基百科所属的组织)的统计,该网站每秒 会收到大约2500次点击,其中超过 99% 的点击都指向维基百科域 名[详情请见“维基媒体统计图”(Wikimedia in Figures)里的“流量 数据”(Traffic Volume)部分内容]。因为网站流量很大,所以你 的网络爬虫不可能对维基百科的服务器负载产生显著影响。不过, 如果你频繁地运行本书的代码示例,或者自己创建项目来抓取维基 百科的词条,那么希望你能够向维基媒体基金会提供一点捐赠—— 不只是为了抵消你占用的服务器资源,也是为了其他人能够利用维 基百科这个教育资源。

还需要注意的是,如果你准备利用维基百科的数据做一个大型项 目,应该确认该数据是不能够通过维基百科 API 获取的。维基百科 网站经常被用于演示爬虫,因为它的 HTML 结构简单并且相对稳定。但是它的 API 往往会使得数据获取更加高效。 你应该已经知道如何写一段 Python 代码,来获取维基百科网站的任何 页面并提取该页面中的链接了。

from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup
html = urlopen('http://en.wikipedia.org/wiki/Kevin_Bacon') 
bs = BeautifulSoup(html, 'html.parser') 
for link in bs.find_all('a'):  
if 'href' in link.attrs:    
print(link.attrs['href'])

如果你观察生成的一列链接,会看到你想要的所有词条链接都在里 面:“Apollo 13”“Philadelphia”“Primetime Emmy Award”,等等。但是, 也有一些你不需要的链接:

//wikimediafoundation.org/wiki/Privacy_policy
//en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Contact_us

其实,维基百科的每个页面都充满了侧边栏、页眉和页脚链接,以及连 接到分类页面、对话页面和其他不包含词条的页面的链接:

/wiki/Category:Articles_with_unsourced_statements_from_April_2014 
/wiki/Talk:Kevin_Bacon

最近我有个朋友在做一个类似的维基百科抓取项目,他说,为了判断一 个维基百科内链是否链接到一个词条页面,他写了一个很大的过滤函 数,代码超过了 100 行。不幸的是,他没有提前花很多时间去寻找“词 条链接”和“其他链接”之间的模式,也可能他后来发现了。如果你仔细 观察那些指向词条页面(不是指向其他内部页面)的链接,会发现它们 都有 3 个共同点:

  • 它们都在 id 是 bodyContent 的 div 标签里
  • URL 不包含冒号
  • URL 都以 /wiki/ 开头

我们可以利用这些规则稍微调整一下代码来仅获取词条链接,使用的正则表达式为 ^(/wiki/)((?!:).)*$")

from urllib.request import urlopen 
from bs4 import BeautifulSoup 
import re
html = urlopen('http://en.wikipedia.org/wiki/Kevin_Bacon') 
bs = BeautifulSoup(html, 'html.parser') 
for link in bs.find('div', {'id':'bodyContent'}).find_all(  
'a', href=re.compile('^(/wiki/)((?!:).)*$')):  
if 'href' in link.attrs:    
print(link.attrs['href'])

如果你运行以上代码,就会看到维基百科上凯文 • 贝肯词条里所有指向 其他词条的链接。

当然,写程序来找出这个静态的维基百科词条里所有的词条链接很有 趣,不过没什么实际用处。你需要让这段程序更像下面的形式。

  • 一个函数 getLinks,可以用一个 /wiki/< 词条名称 > 形式的维 基百科词条 URL 作为参数,然后以同样的形式返回一个列表,里 面包含所有的词条 URL。
  • 一个主函数,以某个起始词条为参数调用 getLinks,然后从返回 的 URL 列表里随机选择一个词条链接,再次调用 getLinks,直到 你主动停止程序,或者在新的页面上没有词条链接了。

完整的代码如下所示:

from urllib.request import urlopen 
from bs4 import BeautifulSoup 
import datetime 
import random 
import re

random.seed(datetime.datetime.now()) 
def getLinks(articleUrl):  html = urlopen('http://en.wikipedia.org{}'.format(articleUrl))  
bs = BeautifulSoup(html, 'html.parser')  
return bs.find('div', {'id':'bodyContent'}).find_all('a',    
href=re.compile('^(/wiki/)((?!:).)*$'))
links = getLinks('/wiki/Kevin_Bacon') 
while len(links) > 0:
newArticle = links[random.randint(0, len(links)-1)].attrs['href']  
print(newArticle)  
links = getLinks(newArticle)

导入需要的 Python 库之后,程序首先做的是用系统当前时间设置随机 数生成器的种子。这样可以保证每次程序运行的时候,维基百科词条的 选择都是一个全新的随机路径。

伪随机数和随机数种子

在前面的示例中,为了能够连续地随机遍历维基百科,我用 Python 的随机数生成器在每个页面上随机选择一个词条链接。但是,用随 机数的时候需要格外小心。

虽然计算机很擅长做精确计算,但是它们处理随机事件时非常不靠 谱。因此,随机数是一个难题。大多数随机数算法都努力生成一个 呈均匀分布且难以预测的数字序列,但是在算法初始化阶段都需要 提供一个随机数“种子”(random seed)。而完全相同的种子每次将 生成同样的“随机”数序列,因此我将系统时间作为生成新随机数序 列(和新随机词条序列)的起点。这样做会让程序运行的时候更具 有随机性。

其实,Python 的伪随机数生成器用的是梅森旋转(Mersenne Twister)算法,它生成的随机数很难预测且呈均匀分布,就是有点 儿耗费 CPU 资源。真正好的随机数可不便宜! 然后,程序定义 getLinks 函数,它接收一个 /wiki/< 词条名称 > 形 式的维基百科词条 URL 作为参数,在前面加上维基百科的域名 http://en.wikipedia.org,再用该域名的 HTML 获得一个 BeautifulSoup 对象。之后,基于前面介绍过的参数,抽取一列词条 链接所在的标签 a 并返回它们。 程序的主函数首先把起始页面 https://en.wikipedia.org/wiki/Kevin_Bacon 里的词条链接列表设置成链接标签列表(links 变量)。然后用一个循 环,从页面中随机找一个词条链接标签并抽取 href 属性,打印这个页 面,再把这个链接传入 getLinks 函数,重新获取新的链接列表。

当然,这里只是简单地构建一个从一个页面到另一个页面的爬虫,要解 决“维基百科六度分隔理论”问题还需要再做一点儿工作。我们还应该存储 URL 链接数据并分析数据。

以上就是关于python爬虫之遍历单个域名的全部知识点,感谢大家的学习和对python博客的支持。

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标签:urllib  

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