京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用Python爬虫获取自己感兴趣的博客文章
在CSDN上有很多精彩的技术博客文章,我们可以把它爬取下来,保存在本地磁盘,可以很方便以后阅读和学习,现在我们就用python编写一段爬虫代码,来实现这个目的。
我们想要做的事情:自动读取博客文章,记录标题,把心仪的文章保存到个人电脑硬盘里供以后学习参考。
过程大体分为以下几步:
1. 找到爬取的目标网址;
2. 分析网页,找到自已想要保存的信息,这里我们主要保存是博客的文章内容;
3. 清洗整理爬取下来的信息,保存在本地磁盘。
打开csdn的网页,作为一个示例,我们随机打开一个网页:
http://blog.csdn.net/u013088062/article/list/1。
可以看到,博主对《C++卷积神经网络》和其它有关机计算机方面的文章都写得不错。
爬虫代码按思路分为三个类(class),下面3个带“#”的分别给出了每一个类的开头(具体代码附后,供大家实际运行实现):
采用“类(class)”的方式属于Python的面向对象编程,在某些时候比我们通常使用的面向过程的编程方便,在大型工程中经常使用面向对象编程。对于初学者来说,面向对象编程不易掌握,但是经过学习习惯之后,会逐步慢慢从面向过程到面向对象编程过渡。
特别注意的是,RePage类主要用正则表达式处理从网页中获取的信息,正则表达式设置字符串样式如下:
用正则表达式去匹配所要爬取的内容,用Python和其它软件工具都可以实现。正则表达式有许多规则,各个软件使用起来大同小异。用好正则表达式是爬虫和文本挖掘的一个重要内容。
SaveText类则是把信息保存在本地,效果如下:
用python编写爬虫代码,简洁高效。这篇文章仅从爬虫最基本的用法做了讲解,有兴趣的朋友可以下载代码看看,希望大家从中有收获。
附相关Python代码:
1#-*-coding:UTF-8-*-
2import re
3import urllib2
4import sys
5#目的:读取博客文章,记录标题,用Htnl格式保存存文章内容
6#版本:python2.7.13
7#功能:读取网页内容
8class GetHtmlPage():
9 #注意大小写
10 def __init__(self,strPage):
11 self.strPapge = strPage
12 #获取网页
13 def GetPage(self):
14 req = urllib2.Request(self.strPapge) # 建立页面请求
15 rep = req.add_header("User-Agent","Mozilla/5.0
(Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)
Chrome/38.0.2125.122 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0")
16 try:
17 cn = urllib2.urlopen(req) #网页请求
18 page = cn.read() #读网页
19 uPage = page.decode("utf-8") #网页编码
20 cn.close()
21 return uPage
22 except urllib2.URLError, e: #捕获异常
23 print 'URLError:', e.code
24 return
25 except urllib2.HTTPError, e: #捕获异常
26 print 'HTTP Error:' + e.reason
27 return
28 return rePage
29#正则表达式,获取想要的内容
30class RePage():
31#正则表达式提取内容,返回链表
32 def GetReText(self,page,recode):
33 rePage = re.findall(recode,page,re.S)
34 return rePage
35#保存文本
36class SaveText():
37 def Save(self,text,tilte):
38 try:
39 t="blog\\"+tilte+".html"
40 f = file(t,"a")
41 f.write(text)
42 f.close()
43 except IOError,e:
44 print e.message
45if __name__ == "__main__":
46 s = SaveText()
47 #文件编码
48 #字符正确解码
49 reload(sys)
50 sys.setdefaultencoding( "utf-8" ) #获得系统的默认编码
51 #获取网页
52 page = GetHtmlPage("http://blog.csdn.net/u013088062/article/list/1")
53 htmlPage = page.GetPage()
54 #提取内容
55 reServer = RePage()
56 reBlog = reServer.GetReText(htmlPage,r'<span
class="link_title"><a
href="(.+?)">.*?(\s.+?)</a></span>') #获取网址链接和标题
57 #再向下获取正文
58 for ref in reBlog:
59 pageHeard = "http://blog.csdn.net/" #加链接头
60 strPage = pageHeard+ref[0]
61 tilte=ref[1].replace('<font color="red">[置顶]</font>', "") #用替换的功能去除杂的英文
62 tilte=tilte.replace("\r\n","").lstrip().rstrip()
63 #获取正文
64 htmlPage = GetHtmlPage(strPage)
65 htmlPageData = htmlPage.GetPage()
66 reBlogText = reServer.GetReText(htmlPageData,'<div
id="article_content" class="article_content">(.+?)</div>')
67 #保存文件
68 for s1 in reBlogText:
69 s1='<meta charset="UTF-8">\n'+s1
70 s.Save(s1,tilte)
根据上期学员的反馈和优化,接下来覃老师主讲Python数据挖掘课程变成4天,跟着覃老师一起领悟数据挖掘算法在行业应用。强化的培训,应该让你可以学完后很自信,学以致用,快速上手解决工作中的问题。
4天课程内容足够丰富,想学习的朋友报名从速,点击阅读原文,查看课程详情,缴费后获得预习视频和资料。
在线咨询:
张老师
座机:010-68456523
QQ:2881989712
扫码添加微信
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31