
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
在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28