從網頁中抓取特定信息，我覺得這是一個普遍性的問題，以後經常會遇到。幸虧那個 project 隻是需要我們系的所有教授的信息，大家人工也就算了。如果需要抓取的信息是海量的，舉個栗子，把淘寶上所有的商品目錄抓下來，那豈不是要吐血而亡？我決定好好把爬蟲研究一下。
之前波波寫過一個 java 程序，利用 HTML Parser 去解析團購網站 meituan.com 然後把每天的團購信息存到數據庫裏。稍微改改再爬爬拉手糯米，做個前端，一個團購導航站就問世了。我把程序跑了一下，全自動搜集，不算太複雜。
但是，我覺得 java 太啰嗦，不夠簡潔。Python 這個腳本語言開發起來速度很快，一個活生生的例子是因有關政策 verycd 開始自我閹割，有網友為了搶救資源，把整個 verycd 站爬了下來，鏡像為SimpleCD.org。看了一下爬蟲 源代碼，其實挺簡單。使用方法：
python sitecopy.py
1. 獲取html頁面
其實，最基本的抓站，兩句話就可以了
import urllib2
content = urllib2.urlopen(
這樣可以得到整個 html 文檔，關鍵的問題是我們可能需要從這個文檔中獲取我們需要的有用信息，而不是整個文檔。這就需要解析充滿了各種標籤的 html。
2. 解析 html
SGMLParser
Python 默認自帶 HTMLParser 以及 SGMLParser 等等解析器，前者實在是太難用了，我就用 SGMLParser 寫了一個示例程序：
import urllib2
from sgmllib import SGMLParser
class ListName(SGMLParser):
def __init__(self):
SGMLParser.__init__(self)
self.is_h4 = ""
self.name = []
def start_h4(self, attrs):
self.is_h4 = 1
def end_h4(self):
self.is_h4 = ""
def handle_data(self, text):
if self.is_h4 == 1:
self.name.append(text)
content = urllib2.urlopen("
listname = ListName()
listname.feed(content)
for item in listname.name:
print item.decode("gbk").encode("utf8")
很簡單，這裡定義了一個叫做 ListName 的類，繼承 SGMLParser 裡面的方法。使用一個變量 is_h4 做標記判定 html 文件中的 h4 標籤，如果遇到 h4 標籤，則將標籤內的內容加入到 List 變量 name 中。解釋一下 start_h4() 和 end_h4() 函數，他們原型是 SGMLParser 中的
start_tagname(self, attrs)
end_tagname(self)
tagname 就是標籤名稱，比如當遇到 <pre>，就會調用 start_pre，遇到 </pre>，就會調用end_pre。attrs 為標籤的參數，以 [(attribute, value), (attribute, value), ...] 的形式傳回。
輸出：
虛擬票務
數碼市場
家電市場
女裝市場
男裝市場
童裝童鞋
女鞋市場
男鞋市場
內衣市場
箱包市場
服飾配件
珠寶飾品
美容市場
母嬰市場
家居市場
日用市場
食品/保健
運動鞋服
運動戶外
汽車用品
玩具市場
文化用品市場
愛好市場
生活服務
如果有亂碼，可能是與網頁編碼不一緻，需要替換最後一句 deconde() 的參數，我在香港淘寶默認用的是繁體編碼。各位可以 copy 上面的代碼自己試試，把淘寶的商品目錄抓下來，就是這麼簡單。稍微改改，就可以抽取二級分類等其他信息。
pyQuery
pyQuery 是 jQuery 在 python 中的實現，能夠以 jQuery 的語法來操作解析 HTML 文檔，十分方便。使用前需要安裝，easy_install pyquery 即可，或者 Ubuntu 下
sudo apt-get install python-pyquery
以下例子：
from pyquery import PyQuery as pyq
doc=pyq(url=r"
cts=doc(".market-cat")
for i in cts:
print "====",pyq(i).find("h4").text() ,"===="
for j in pyq(i).find(".sub"):
print pyq(j).text() ,
print "n"
BeautifulSoup
有個頭痛的問題是，大部分的網頁都沒有完全遵照標準來寫，各種莫名其妙的錯誤令人想要找出那個寫網頁的人痛打一頓。為了解決這個問題，我們可以選擇著名的 BeautifulSoup 來解析 html 文檔，它具有很好的容錯能力。
還是用例子來說明吧。我在工作時遇到一個需求，是要查詢某一個 NS 服務器的所有域名，通過搜索我找到 sitedossier.com 這個網站可以提供域名服務器的信息。那麼就要寫個爬蟲來抓查詢結果了，看上去查詢結果頁面就是一個 ol 列表，並不複雜。
sitedossier-result
有點棘手的是如果結果太多，它會進行分頁。爬蟲需要能夠（1）自動翻頁（2）知道最後一頁。最後一頁有“End of list”字符串，所以可以通過正則表達式搞定。
代碼開源在 Github 上，幾個函數都還算清晰可讀，這裡就不貼了。感覺這段腳本還是有點小用處的，比如你可以查到迄今為止有 304373 個域名在用 DNSPOD 解析，或者你想看看新浪 SAE 上到底有多少個網站，又或者了解下百度有些什麼域名，觀察域名規律搶注近似域名神馬的……
用法：
$ python crawler_ns.py -ns dns.baidu.com
# 保存結果到文件：
$ python crawler_ns.py -ns dns.baidu.com >> result.txt
BeautifulSoup 功能強大，我還在研究學習。有進展會更新本文。
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