python爬取人民日報,python爬蟲爬取新聞

本文目錄一覽：

• 1、如何入門 Python 爬蟲
• 2、復旦博士生使用ocr和正則表達式上人民日報公眾號，這有何意義？
• 3、如何用Python做爬蟲

如何入門 Python 爬蟲

「入門」是良好的動機，但是可能作用緩慢。如果你手裡或者腦子裡有一個項目，那麼實踐起來你會被目標驅動，而不會像學習模塊一樣慢慢學習。

另外如果說知識體系里的每一個知識點是圖裡的點，依賴關係是邊的話，那麼這個圖一定不是一個有向無環圖。因為學習A的經驗可以幫助你學習B。因此，你不需要學習怎麼樣「入門」，因為這樣的「入門」點根本不存在！你需要學習的是怎麼樣做一個比較大的東西，在這個過程中，你會很快地學會需要學會的東西的。當然，你可以爭論說需要先懂python，不然怎麼學會python做爬蟲呢？但是事實上，你完全可以在做這個爬蟲的過程中學習python :D看到前面很多答案都講的「術」——用什麼軟體怎麼爬，那我就講講「道」和「術」吧——爬蟲怎麼工作以及怎麼在python實現。

先長話短說總結一下。你需要學習：

基本的爬蟲工作原理

基本的http抓取工具，scrapy

Bloom Filter: Bloom

如果需要大規模網頁抓取，你需要學習分散式爬蟲的概念。其實沒那麼玄乎，你只要學會怎樣維護一個所有集群機器能夠有效分享的分散式隊列就好。最簡單的實現是python-rq: https: //github.com /nvie/rqrq和Scrapy的結合：darkrho/scrapy-redis · GitHub後續處理，網頁析取(grangier/python-goose · GitHub)，存儲(Mongodb)以下是短話長說。說說當初寫的一個集群爬下整個豆瓣的經驗吧。

1）首先你要明白爬蟲怎樣工作

想像你是一隻蜘蛛，現在你被放到了互聯「網」上。那麼，你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢？沒問題呀，你就隨便從某個地方開始，比如說人民日報的首頁，這個叫initial pages，用$表示吧。

在人民日報的首頁，你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了，這樣你就已經爬完了倆頁面（首頁和國內新聞）！暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的，你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。

突然你發現， 在國內新聞這個頁面上，有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因為你已經看過了啊。所以，你需要用你的腦子，存下你已經看過的頁面地址。這樣，每次看到一個可能需要爬的新鏈接，你就先查查你腦子裡是不是已經去過這個頁面地址。如果去過，那就別去了。

好的，理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話，那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。

那麼在python里怎麼實現呢？很簡單：

Python

import Queue

initial_page = “http:/ /www. renminribao. com”url_queue = Queue.Queue()seen = set()

seen.insert(initial_page)

url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直進行直到海枯石爛

if url_queue.size()0:

current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的urlstore(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的urlif next_url not in seen:

seen.put(next_url)

url_queue.put(next_url)

else:

break

import Queue

initial_page = “http:/ / .com”url_queue = Queue.Queue()seen = set()

seen.insert(initial_page)

url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直進行直到海枯石爛

if url_queue.size()0:

current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的urlstore(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的urlif next_url not in seen:

seen.put(next_url)

url_queue.put(next_url)

else:

break

寫得已經很偽代碼了。

所有的爬蟲的backbone都在這裡，下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常複雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。

2）效率

如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話，你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。

問題出在哪呢？需要爬的網頁實在太多太多了，而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站，那麼分析一下判重的複雜度就是N*log(N)，因為所有網頁要遍歷一次，而每次判重用set的話需要log(N)的複雜度。OK，OK，我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了，至少內存使用效率不高。

通常的判重做法是怎樣呢？Bloom Filter。簡單講它仍然是一種hash的方法，但是它的特點是，它可以使用固定的內存（不隨url的數量而增長）以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐，它的唯一問題在於，如果這個url不在set中，BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中，它會告訴你：這個url應該已經出現過，不過我有2%的不確定性。注意這裡的不確定性在你分配的內存足夠大的時候，可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example注意到這個特點，url如果被看過，那麼可能以小概率重複看一看（沒關係，多看看不會累死）。但是如果沒被看過，一定會被看一下（這個很重要，不然我們就要漏掉一些網頁了！）。 [IMPORTANT: 此段有問題，請暫時略過]

好，現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大，只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話，那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧！當然，我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程（python的話，多進程吧）。

3）集群化抓取

爬取豆瓣的時候，我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了…那麼，假設你現在有100台機器可以用，怎麼用python實現一個分散式的爬取演算法呢？

我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave，另外一台較大的機器叫作master，那麼回顧上面代碼中的url_queue，如果我們能把這個queue放到這台master機器上，所有的slave都可以通過網路跟master聯通，每當一個slave完成下載一個網頁，就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁，就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣，bloom filter也放到master上，但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里，而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里，這樣保證所有操作都是O(1)。（至少平攤是O(1)，Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)考慮如何用python實現：

在各台slave上裝好scrapy，那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave，在master上裝好Redis和rq用作分散式隊列。

代碼於是寫成：

Python

#slave.py

current_url = request_from_master()

to_send = []

for next_url in extract_urls(current_url):

to_send.append(next_url)

store(current_url);

send_to_master(to_send)

#master.py

distributed_queue = DistributedQueue()

bf = BloomFilter()

initial_pages = “www. renmingribao .com”

while(True):

if request == ‘GET’:

if distributed_queue.size()0:

send(distributed_queue.get())

else:

break

elif request == ‘POST’:

bf.put(request.url)

#slave.py

current_url = request_from_master()

to_send = []

for next_url in extract_urls(current_url):

to_send.append(next_url)

store(current_url);

send_to_master(to_send)

#master.py

distributed_queue = DistributedQueue()

bf = BloomFilter()

initial_pages = “www. renmingribao .com”

while(True):

if request == ‘GET’:

if distributed_queue.size()0:

send(distributed_queue.get())

else:

break

elif request == ‘POST’:

bf.put(request.url)

好的，其實你能想到，有人已經給你寫好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub4）展望及後處理雖然上面用很多「簡單」，但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。

但是如果附加上你需要這些後續處理，比如

有效地存儲（資料庫應該怎樣安排）

有效地判重（這裡指網頁判重，咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍）有效地信息抽取（比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來，「朝陽區奮進路中華道」），搜索引擎通常不需要存儲所有的信息，比如圖片我存來幹嘛…及時更新（預測這個網頁多久會更新一次）如你所想，這裡每一個點都可以供很多研究者十數年的研究。雖然如此，「路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索」。

復旦博士生使用ocr和正則表達式上人民日報公眾號，這有何意義？

復旦博士生使用ocr和正則表達式上人民日報公眾號，這有何意義？下面就我們來針對這個問題進行一番探討，希望這些內容能夠幫到有需要的朋友們。

復旦大學官方微博出文，自3月初至今，院校運行常態核酸篩選工作中，規定班集體高校輔導員務必核查學員「健康雲」核酸進行截圖，保證「不漏一人」。

院校信息科學合理與工程學校博士研究生李小康的實際操作爆火，數分鐘就能迅速核查百餘人的核酸進行截圖，進一步提高核查高效率和精密度！

據統計，李小康現階段出任學校2019級信息1班高校輔導員。針對核查核酸彙報的工作中，他表明：「聽起來彷彿非常簡單，但實際上做的情況下，一個班集體的截圖很有可能就要花上半小時核查，如果是總數多的系院很有可能要更久，還有可能會弄錯看漏。」

做為生物醫學工程技術專業博士研究生，他的研究課題是影像診斷與人工智慧技術，平時會觸碰許多圖象處理方式。李小康第一時間想起之前學得過的OCR（OpticalCharacterRecognition，電子光學圖像識別）技術性。

「OCR可以把圖片中的圖片文字識別出去，變換為文字信息，就便捷用於核查了。並且由於核酸截圖是列印出字體樣式，準確率十分高，幾乎可以保證100%精確。」

他還想起了Python語言表達中的正則——可以檢索到字元串數組中的特殊方式內容。「應用正則就可以把要想的信息從OCR鑒別的文字中選擇出去。最終，確定好每份截圖裡的名字、現場採樣和是不是已取樣等信息後，再把每個人的結果輸出到Excel文檔中，便捷人力確定。」

最終，李小康明確了「OCR識別文字+正則挑選」的程序構思。3月15日晚，他花了一個多鐘頭就寫下了原始編碼，共130行，發覺的確可以跑通，且運作高效率很高。

程序一寫好，李小康就在自身班裡的核酸截圖數據信息上開展認證，準確度果真很高，乃至檢驗出了以前人力核查沒有察覺的問題。而且，程序運作時間很短，80好幾張圖只必須20多秒。

現階段，程序已在該學校服務項目兩個星期。李小康曾讓其他教師使用自身的程序開展核查。800幅截圖，原先要幾個人核查一個多鐘頭，如今只需等2分鐘就取得結果。

他把這個事故發生到微信朋友圈以後，許多朋友表明特別感興趣，他還把編碼共享了出來。為了更好地便捷不容易編寫程序的教師應用，李小康最終還把程序開展了封裝形式——用的情況下，只需在命令鍵入一行編碼就可以運作。

據統計，學校信息辦也與李小康開展了連接。預估在一段時間的未來，老師學生們就可無需再手動式搜集核酸截圖，反而是根據小程序立即上傳照片，就可在後台管理隨時隨地查詢統計分析結果。

4月7日中午，新聞記者與李小康建立聯繫時，他已經院校樓幢出任青年志願者送餐。

他說道過：「基本原理也非常簡單，只需是會敲代碼的人第一時間便會搞清楚是什麼原因，可是不做有關作業的體會不上這件事的耗時費力，當然也不會想到方法。我只是我用學得的基礎知識處理具體工作的艱難。」

如何用Python做爬蟲

1）首先你要明白爬蟲怎樣工作。

想像你是一隻蜘蛛，現在你被放到了互聯「網」上。那麼，你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢？沒問題呀，你就隨便從某個地方開始，比如說人民日報的首頁，這個叫initial pages，用$表示吧。

在人民日報的首頁，你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了，這樣你就已經爬完了倆頁面（首頁和國內新聞）！暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的，你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。

突然你發現， 在國內新聞這個頁面上，有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因為你已經看過了啊。所以，你需要用你的腦子，存下你已經看過的頁面地址。這樣，每次看到一個可能需要爬的新鏈接，你就先查查你腦子裡是不是已經去過這個頁面地址。如果去過，那就別去了。

好的，理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話，那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。

那麼在python里怎麼實現呢？

很簡單

import Queue

initial_page = “初始化頁”

url_queue = Queue.Queue()

seen = set()

seen.insert(initial_page)

url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直進行直到海枯石爛

if url_queue.size()0:

current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的url

store(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好

for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的url

if next_url not in seen:

seen.put(next_url)

url_queue.put(next_url)

else:

break

寫得已經很偽代碼了。

所有的爬蟲的backbone都在這裡，下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常複雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。

2）效率

如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話，你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。

問題出在哪呢？需要爬的網頁實在太多太多了，而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站，那麼分析一下判重的複雜度就是N*log(N)，因為所有網頁要遍歷一次，而每次判重用set的話需要log(N)的複雜度。OK，OK，我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了，至少內存使用效率不高。

通常的判重做法是怎樣呢？Bloom Filter. 簡單講它仍然是一種hash的方法，但是它的特點是，它可以使用固定的內存（不隨url的數量而增長）以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐，它的唯一問題在於，如果這個url不在set中，BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中，它會告訴你：這個url應該已經出現過，不過我有2%的不確定性。注意這裡的不確定性在你分配的內存足夠大的時候，可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example

注意到這個特點，url如果被看過，那麼可能以小概率重複看一看（沒關係，多看看不會累死）。但是如果沒被看過，一定會被看一下（這個很重要，不然我們就要漏掉一些網頁了！）。 [IMPORTANT: 此段有問題，請暫時略過]

好，現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大，只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話，那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧！當然，我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程（python的話，多進程吧）。

3）集群化抓取

爬取豆瓣的時候，我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了…

那麼，假設你現在有100台機器可以用，怎麼用python實現一個分散式的爬取演算法呢？

我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave，另外一台較大的機器叫作master，那麼回顧上面代碼中的url_queue，如果我們能把這個queue放到這台master機器上，所有的slave都可以通過網路跟master聯通，每當一個slave完成下載一個網頁，就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁，就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣，bloom filter也放到master上，但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里，而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里，這樣保證所有操作都是O(1)。（至少平攤是O(1)，Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)

考慮如何用python實現：

在各台slave上裝好scrapy，那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave，在master上裝好Redis和rq用作分散式隊列。

代碼於是寫成

#slave.py

current_url = request_from_master()

to_send = []

for next_url in extract_urls(current_url):

to_send.append(next_url)

store(current_url);

send_to_master(to_send)

#master.py

distributed_queue = DistributedQueue()

bf = BloomFilter()

initial_pages = “”

while(True):

if request == ‘GET’:

if distributed_queue.size()0:

send(distributed_queue.get())

else:

break

elif request == ‘POST’:

bf.put(request.url)

好的，其實你能想到，有人已經給你寫好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub

4）展望及後處理

雖然上面用很多「簡單」，但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。

但是如果附加上你需要這些後續處理，比如

有效地存儲（資料庫應該怎樣安排）

有效地判重（這裡指網頁判重，咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍）

有效地信息抽取（比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來，「朝陽區奮進路中華道」），搜索引擎通常不需要存儲所有的信息，比如圖片我存來幹嘛…

及時更新（預測這個網頁多久會更新一次）

如你所想，這裡每一個點都可以供很多研究者十數年的研究。雖然如此，

「路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索」。

所以，不要問怎麼入門，直接上路就好了：）