http://www.1point3acres.com/bbs/thread-83337-1-1.html

**前言：
**
数据科学越来越火了，网页是数据很大的一个来源。最近很多人问怎么抓网页数据，据我所知，常见的编程语言(C++,java,python)都可以实现抓网页数据，甚至很多统计\计算的语言(R,Matlab)都有可以实现和网站交互的包。本人试过用java,python,R抓网页，感觉语法各有差异，逻辑上是一样的。我准备用python来大概讲讲抓网页是什么概念，具体的内容要自己看手册或者google别人的博客，这里算是抛砖引玉了。水平有限，出现错误或者有更好的办法，欢迎讨论。
**步骤一：熟悉Python的基本语法。

**. more info on 1point3acres.com

已经熟悉Python的直接跳到步骤二。

Python是门比较容易入门的编程语言，如何上手视编程基础而定。
(1) 如果有一定编程的基础，建议看google's python class，
链接https://developers.google.com/edu/python/?hl=zh-CN&csw=1
这个是一个为期两天的短期培训课程（当然，是两个全天），大概是七个视频，每个视频之后给编程作业，每个作业一个小时之内可以完成。这是我学习python的第二门课（第一门是codecademy的python，很早之前看的，很多内容都记不得了），当时每天看视频+编程作业一个多小时，六天弄完，效果还不错，用python写基本的程序没有问题。

(2) 如果是没有任何编程基础，建议看
coursera
上Rice University开的An Introduction to Interactive Programming in Python。这门课我没有跟过，但是看coursetalk的评论反映非常好，地里也有同学评论
(点这里
)，课程链接：
https://www.coursera.org/course/interactivepython
。Udacity上的CS101也是不错的选择，地里有相关的讨论帖(
点这里
)，而且这门课就叫做build a search engine，会专门讲一些和网络相关的module。

其他学习资源还有code school和codecademy，这些资源也是挺不错的，但是编程量太少，初学者还是系统的跟课、多练练手来打好基础吧。
当然，每个人的偏好不同，我推荐的不一定适合你。可以先看看这个帖子
【长期加分贴】介绍你上过的公开课

里面其他人是怎么说的，或者上coursetalk.org
看看课程评论，再决定吧。

步骤二：学会如何与网站建立链接，得到网页数据。

写脚本与网站进行交互，要熟悉python和网页相关的几个module(urllib,urllib2,httplib)中的一个，知道一个即可，其他的都类似的。这三个是python提供的和网页交互的基本module，还有其他的一些，比如：mechanize和scrappy，我没有用过，可能有更好的性能，欢迎了解的来补充。基本的网页抓取，前面的三个module足矣。
下面的代码演示如何用urllib2与google scholar进行交互，获得网页信息。

导入模块 urllib2

import urllib2

随便查询一篇文章，比如On random graph。对每一个查询google

scholar都有一个url，这个url形成的规则是要自己分析的。

query = 'On+random+graph'. from: 1point3acres.com/bbs

url = 'http://scholar.google.com/scholar?hl=en&q=' + query + '&btnG=&as_sdt=1%2C5&as_sdtp='

设置头文件。抓取有些的网页不需要专门设置头文件，但是这里如果不设置的话，

google会认为是机器人不允许访问。另外访问有些网站还有设置Cookie，这个会相对复杂一些，

这里暂时不提。关于怎么知道头文件该怎么写，一些插件可以看到你用的浏览器和网站交互的

头文件（这种工具很多浏览器是自带的），我用的是firefox的firebug插件。

header = {'Host': 'scholar.google.com',

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:26.0) Gecko/20100101 Firefox/26.0',

'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,/;q=0.8',

'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',

'Connection': 'keep-alive'}

建立连接请求，这时google的服务器返回页面信息给con这个变量，con是一个对象

req = urllib2.Request(url, headers = header)

con = urllib2.urlopen( req )

对con这个对象调用read()方法，返回的是html页面，也就是有html标签的纯文本

doc = con.read()

关闭连接。就像读完文件要关闭文件一样，如果不关闭有时可以、但有时会有问题，

所以作为一个守法的好公民，还是关闭连接好了。

con.close()

复制代码
以上的代码就把在google scholar上查询On Random Graph的结果返回到doc这个变量中了，这个和你打开google scholar搜索On Random Graph，然后将网页右键保存的效果是一样的。

步骤三、解析网页

上面的步骤得到了网页的信息，但是包括了html标签，你要把这些标签去掉，然后从html文本中整理出有用的信息，
你需要解析这个网页。
解析网页的方法：
(1) 正则表达式。正则表达式很有用，熟悉它节省很多的时间，有时候清洗数据不用写脚本或者在数据库上查询，直接在notepad++上用正则表达式组合使用就行了。如何学习正则表达式建议看：正则表达式30分钟入门教程，链接：http://deerchao.net/tutorials/regex/regex.htm
(2) BeautifulSoup模块。BeautifulSoup是一个很强大的模块，能把html文件解析成一个对象，这个对象是一棵树。我们都知道html文件是树状的，比如 body -> table -> tbody -> tr，对于tbody这个节点，有很多个tr的子节点。BeautifulSoup可以很方便的取到特定的节点，对单个节点也可以取它的sibling node。网上有很多相关的说明，这里不细说，只演示简单的代码：
(3) 上面两种方法结合使用。

导入BeautifulSoup模块和re模块，re是python中正则表达式的模块

import BeautifulSoup

import re

生成一个soup对象，doc就是步骤二中提到的

soup = BeautifulSoup.BeautifulSoup(doc)

抓取论文标题，作者，简短描述，引用次数，版本数，引用它的文章列表的超链接

这里还用了一些正则表达式，不熟悉的先无知它好了。至于'class' : 'gs_rt'中

'gs_rt'是怎么来的，这个是分析html文件肉眼看出来的。上面提到的firebug插件

让这个变的很简单，只要一点网页，就可以知道对应的html 标签的位置和属性，

相当好用。. visit 1point3acres.com for more.

paper_name = soup.html.body.find('h3', {'class' : 'gs_rt'}).text

paper_name = re.sub(r'\[.*\]', '', paper_name) # eliminate '[]' tags like '[PDF]'

paper_author = soup.html.body.find('div', {'class' : 'gs_a'}).text

paper_desc = soup.html.body.find('div', {'class' : 'gs_rs'}).text

temp_str = soup.html.body.find('div', {'class' : 'gs_fl'}).text

temp_re = re.match(r'[A-Za-z\s]+(\d*)[A-Za-z\s]+(\d*)', temp_str)

citeTimes = temp_re.group(1)

versionNum = temp_re.group(2)

if citeTimes == '':

  citeTimes = '0'

if versionNum == '':
  versionNum = '0'

citedPaper_href = soup.html.body.find('div', {'class' : 'gs_fl'}).a.attrs[0][1]

这些都是我在一个分析citation network的项目的代码。顺便一提，我从google scholar上抓取paper的信息以及引用列表的信息，访问了大概1900次左右的时候给google block了，导致这个片区的ip一时无法登陆google scholar。

步骤四：存取数据

好不容易抓了数据，现在只是存储在内存中，必须保存起来才能利用。
(1) 最简单的方法之把数据写进txt文件中，Python中可以用如下代码实现：

打开文件webdata.txt，生成对象file,这个文件可以是不存在的，参数a表示往里面添加。

还有别的参数，比如'r'只能读但不能写入，'w'可以写入但是会删除原来的记录等等

file = open('webdata.txt','a')

line = paper_name + '#' + paper_author + '#' + paper_desc + '#' + citeTimes + '\n'

# 对象file的write方法将字符串line写入file中

file = file.write(line)-google 1point3acres

# 再一次的，做个随手关闭文件的好青年

file.close()

这样，就把从网页上抓到并且解析了的数据存储到本地了,是不是很简单？
(2) 当然，你也可以不写入txt文件中，而是直接连接数据库，python中的MySQLdb模块可以实现和MySQL数据库的交互，把数据直接倒到数据库里面，与MySQL数据库建立链接的逻辑和与网站服务器建立链接的逻辑差不多。如果之前有学习过数据库，学习用MySQLdb模块实现和数据库的交互是很简单的；如果没有，则要借助在coursera[stanford](http://www.1point3acres.com/stanford-ee-ms-admission-letter/) openEdX平台上都有开设的Introduction to Database来系统学习，w3school用来参考或者当成手册。
Python能够链接数据库的前提是数据库是开着的，我用的是 win7 + MySQL5.5，数据库在本地。

%可以用cmd开启数据库，启动命令是：
net start mysql55 [1point3acres.com/bbs](http://1point3acres.com/bbs)

%关闭命令是：

net stop mysql55

使用MySQLdb模块代码示例：

# 导入 MySQLdb模块

import MySQLdb

# 和服务器建立链接,host是服务器ip，我的MySQL数据库搭建在本机，默认的是127.0.0.1，

# 用户、密码、数据库名称对应着照输就行了，默认的端口号是3306，charset是编码方式，

# 默认的是utf8(也有可能是gbk，看安装的版本)。
conn = MySQLdb.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='yourPassword', db='dbname', port=3306, charset='utf8')

# 建立cursor

cur = conn.cursor()

# 通过对象cur的execute()方法执行SQL语句

cur.execute("select * from citeRelation where paperName = 'On Random Graph'")

# fetchall()方法获得查询结果，返回的是一个list，可以直接这样查询：list[i][j]，

# i表示查询结果中的第i+1条record，j表示这条记录的第j+1个attribute(别忘了python从0开始计数)

list = cur.fetchall()
# 也可以进行delete,drop,insert,update等操作，比如：

sql = "update studentCourseRecord set fail = 1 where studentID = '%s' and semesterID = '%s' and courseID = '%s'" %(studentID,course[0],course[1])

cur.execute(sql)

# 与查询不同的是，执行完delete,insert,update这些语句后必须执行下面的命令才能成功更新数据库

conn.commit()

# 一如既往的，用完了之后记得关闭cursor，然后关闭链接

cur.close()

conn.close()

这样就实现了Python和数据库之间的交互。除了MySQL数据库外，python的PyGreSQL模块可以支持postgreSQL数据库，道理类似的。还有，如果你的网页里面包含了中文，设置编码格式会非常的麻烦，需要服务器、Python、数据库和数据库界面采用相同的编码格式才能不出现乱码，如果真的出现了中文乱码的问题，请相信，你不是一个人！！去google一下吧，成千上万的人碰到过这种问题。
关于编码的问题，附一篇我看到的博文<python编码问题总结

:

http://www.xprogrammer.com/1258.html

后记：

上面介绍了抓取网页数据的方法，抓取数据只是一小步，如何分析数据就是大学问了，欢迎讨论。
上面有什么地方讲不清楚的，欢迎交流。

**特别注意:

大规模抓取网站会给网站的服务器带来很大的压力，尽量选择服务器相对轻松的时段（比如凌晨）。网站很多，不要拿一亩三分地来做试验。

Python的time模块的sleep()方法可以让程序暂停一段时间，比如time.sleep(1)让程序运行到这里的时候暂停1秒。适时地暂停可以缓解服务器的压力，也可以保护自己的硬盘，正好码久了睡个觉，或者去趟gym，结果就出来了。
**

更新：
2014年2月15日，更改了几处打字错误；添加了相关课程链接；增加了udacity CS101的介绍；增加了MySQLdb模块的介绍。
2014年2月16日，增加了介绍编码方式的博文链接。