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python實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)搜索并提取網(wǎng)頁(yè)核心內(nèi)容

 更新時(shí)間:2021年11月01日 10:30:31   作者:Python 技術(shù)  
這篇文章主要為大家介紹了python實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)搜索并提取網(wǎng)頁(yè)核心內(nèi)容的實(shí)現(xiàn),有需要的的朋友可以借鑒參考下,希望能有所幫助祝大家多多進(jìn)步

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文 | 李曉飛

來(lái)源:Python 技術(shù)「ID: pythonall」

爬蟲(chóng)程序想必大家都很熟悉了,隨便寫(xiě)一個(gè)就可以獲取網(wǎng)頁(yè)上的信息,甚至可以通過(guò)請(qǐng)求自動(dòng)生成 Python 腳本[1]。

最近我遇到一個(gè)爬蟲(chóng)項(xiàng)目,需要爬取網(wǎng)上的文章。感覺(jué)沒(méi)有什么特別的,但問(wèn)題是沒(méi)有限定爬取范圍,意味著沒(méi)有明確的頁(yè)面的結(jié)構(gòu)。

對(duì)于一個(gè)頁(yè)面來(lái)說(shuō),除了核心文章內(nèi)容外,還有頭部,尾部,左右列表欄等等。有的頁(yè)面框架用 div 布局,有的用 table,即使都用 div,不太的網(wǎng)站風(fēng)格和布局也不同。

但問(wèn)題必須解決,我想,既然搜索引擎抓取到各種網(wǎng)頁(yè)的核心內(nèi)容,我們也應(yīng)該可以搞定,拎起 Python, 說(shuō)干就干!

各種嘗試

如何解決呢?

生成PDF

開(kāi)始想了一個(gè)取巧的方法,就是利用工具(wkhtmltopdf[2])將目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)生成 PDF 文件。

好處是不必關(guān)心頁(yè)面的具體形式,就像給頁(yè)面拍了一張照片,文章結(jié)構(gòu)是完整的。

雖然 PDF 是可以源碼級(jí)檢索,但是,生成 PDF 有諸多缺點(diǎn):

耗費(fèi)計(jì)算資源多、效率低、出錯(cuò)率高,體積太大。

幾萬(wàn)條數(shù)據(jù)已經(jīng)兩百多G,如果數(shù)據(jù)量上來(lái)光存儲(chǔ)就是很大的問(wèn)題。

提取文章內(nèi)容

不生成PDF,有簡(jiǎn)單辦法就是通過(guò) xpath[3] 提取頁(yè)面上的所有文字。

但是內(nèi)容將失去結(jié)構(gòu),可讀性差。更要命的是,網(wǎng)頁(yè)上有很多無(wú)關(guān)內(nèi)容,比如側(cè)邊欄,廣告,相關(guān)鏈接等,也會(huì)被提取下來(lái),影響內(nèi)容的精確性。

為了保證有一定的結(jié)構(gòu),還要識(shí)別到核心內(nèi)容,就只能識(shí)別并提取文章部分的結(jié)構(gòu)了。像搜索引擎學(xué)習(xí),就是想辦法識(shí)別頁(yè)面的核心內(nèi)容。

我們知道,通常情況下,頁(yè)面上的核心內(nèi)容(如文章部分)文字比較集中,可以從這個(gè)地方著手分析。

于是編寫(xiě)了一段代碼,我是用 Scrapy[4] 作為爬蟲(chóng)框架的,這里只截取了其中提取文章部分的代碼 :

divs = response.xpath("body//div")
sel = None
maxvalue = 0
for d in divs:
  ds = len(d.xpath(".//div"))
  ps = len(d.xpath(".//p"))
  value = ps - ds
  if value > maxvalue:
    sel = {
      "node": d,
      "value": value
    }
    maxvalue = value 
print("".join(sel['node'].getall()))
  • response 是頁(yè)面的一個(gè)響應(yīng),其中包含了頁(yè)面的所有內(nèi)容,可以通過(guò) xpath 提取想要的部分
  • "body//div" 的意思是提取所以 body 標(biāo)簽下的 div 子標(biāo)簽,注意:// 操作是遞歸的
  • 遍歷所有提取到的標(biāo)簽,計(jì)算其中包含的 div 數(shù)量,和 p 數(shù)量
  • p 數(shù)量 和 div 數(shù)量的差值作為這個(gè)元素的權(quán)值,意思是如果這個(gè)元素里包含了大量的 p 時(shí),就認(rèn)為這里是文章主體
  • 通過(guò)比較權(quán)值,選擇出權(quán)值最大的元素,這便是文章主體
  • 得到文章主體之后,提取這個(gè)元素的內(nèi)容,相當(dāng)于 jQuery[5] 的 outerHtml

簡(jiǎn)單明了,測(cè)試了幾個(gè)頁(yè)面確實(shí)挺好。

不過(guò)大量提取時(shí)發(fā)現(xiàn),很多頁(yè)面提取不到數(shù)據(jù)。仔細(xì)查看發(fā)現(xiàn),有兩種情況。

  • 有的文章內(nèi)容被放在了 <article> 標(biāo)簽里了,所以沒(méi)有獲取到
  • 有的文章每個(gè) <p> 外面都包裹了一個(gè) <div>,所以 p 的數(shù)量 和 div 的抵消了

再調(diào)整了一下策略,不再區(qū)分 div,查看所有的元素。

另外優(yōu)先選擇更多的 p,在其基礎(chǔ)上再看更少的 div。調(diào)整后的代碼如下:

divs = response.xpath("body//*")
sels = []
maxvalue = 0
for d in divs:
  ds = len(d.xpath(".//div"))
  ps = len(d.xpath(".//p"))
  if ps >= maxvalue:
    sel = {
      "node": d,
      "ps": ps,
      "ds": ds
    }
    maxvalue = ps
    sels.append(sel)
 
sels.sort(lambda x: x.ds)
 
sel = sels[0]
 
print("".join(sel['node'].getall()))
  • 方法主體里,先挑選出 p 數(shù)量比較大的節(jié)點(diǎn),注意 if 判斷條件中 換成了 >= 號(hào),作用時(shí)篩選出同樣具有 p 數(shù)量的結(jié)點(diǎn)
  • 經(jīng)過(guò)篩選之后,按照 div 數(shù)量排序,然后選取 div 數(shù)量最少的

經(jīng)過(guò)這樣修改之后,確實(shí)在一定程度上彌補(bǔ)了前面的問(wèn)題,但是引入了一個(gè)更麻煩的問(wèn)題。

就是找到的文章主體不穩(wěn)定,特別容易受到其他部分有些 p 的影響。

選擇最優(yōu)

既然直接計(jì)算不太合適,需要重新設(shè)計(jì)一個(gè)算法。

我發(fā)現(xiàn),文字集中的地方是往往是文章主體,而前面的方法中,沒(méi)有考慮到這一點(diǎn),只是機(jī)械地找出了最大的 p

還有一點(diǎn),網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)是個(gè)顆 DOM 樹(shù)[6]

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那么越靠近 p 標(biāo)簽的地方應(yīng)該越可能是文章主體,也就是說(shuō),計(jì)算是越靠近 p 的節(jié)點(diǎn)權(quán)值應(yīng)該越大,而遠(yuǎn)離 p 的結(jié)點(diǎn)及時(shí)擁有很多 p 但是權(quán)值也應(yīng)該小一點(diǎn)。

經(jīng)過(guò)試錯(cuò),最終代碼如下:

def find(node, sel):
    value = 0
    for n in node.xpath("*"):
        if n.xpath("local-name()").get() == "p":
            t = "".join([s.strip() for s in (n.xpath('text()').getall() + n.xpath("*/text()").getall())])
            value += len(t)
        else:
            value += find(n, a)*0.5
    if value > sel["value"]:
        sel["node"] = node
        sel["value"] = value
    return value
 
sel = {
    'value': 0,
    'node': None
}
find(response.xpath("body"), sel)
  • 定義了一個(gè) find 函數(shù),這是為了方便做遞歸,第一次調(diào)用的參數(shù)是 body 標(biāo)簽,和前面一樣
  • 進(jìn)入方法里,只找出該節(jié)點(diǎn)的直接孩子們,然后遍歷這些孩子
  • 判斷如果孩子是 p 節(jié)點(diǎn),提取出其中的所有文字,包括子節(jié)點(diǎn)的,然后將文字的長(zhǎng)度作為權(quán)值
  • 提取文字的地方比較繞,先取出直接的文本,和間接文本,合成 list,對(duì)每部分文本做了去除前后空字符,最后合并為一個(gè)字符串,得到了所包含的文本
  • 如果孩子節(jié)點(diǎn)不是 p,就遞歸調(diào)用 find 方法,而 find 方法返回的是 指定節(jié)點(diǎn)所包含的文本長(zhǎng)度
  • 在獲取子節(jié)點(diǎn)的長(zhǎng)度時(shí),做了縮減處理,用以體現(xiàn)距離越遠(yuǎn),權(quán)值越低的規(guī)則
  • 最終通過(guò) 引用傳遞的 sel 參數(shù),記錄權(quán)值最高的節(jié)點(diǎn)

通過(guò)這樣改造之后,效果特別好。

為什么呢?其實(shí)利用了密度原理,就是說(shuō)越靠近中心的地方,密度越高,遠(yuǎn)離中心的地方密度成倍的降低,這樣就能篩選出密度中心了。

50% 的坡度比率是如何得到的呢?

其實(shí)是通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定的,剛開(kāi)始時(shí)我設(shè)置為 90%,但結(jié)果時(shí) body 節(jié)點(diǎn)總是最優(yōu)的,因?yàn)?body 里包含了所有的文字內(nèi)容。

反復(fù)實(shí)驗(yàn)后,確定 50% 是比較好的值,如果在你的應(yīng)用中不合適,可以做調(diào)整。

總結(jié)

描述了我如何選取文章主體的方法后,后沒(méi)有發(fā)現(xiàn)其實(shí)很是很簡(jiǎn)單的方法。而這次解決問(wèn)題的經(jīng)歷,讓我感受到了數(shù)學(xué)的魅力。

一直以來(lái)我認(rèn)為只要了解常規(guī)處理問(wèn)題的方式就足以應(yīng)對(duì)日常編程了,可以當(dāng)遇到不確定性問(wèn)題,沒(méi)有辦法抽取出簡(jiǎn)單模型的問(wèn)題時(shí),常規(guī)思維顯然不行。

所以平時(shí)我們應(yīng)該多看一些數(shù)學(xué)性強(qiáng)的,解決不確定性問(wèn)題的方法,以便提高我們的編程適應(yīng)能力,擴(kuò)展我們的技能范圍。

期望這篇短文能對(duì)你有所啟發(fā),歡迎在留言區(qū)交流討論,比心!

參考資料

[1]

Curl 轉(zhuǎn) Python: https://curlconverter.com/

[2]

wkhtmltopdf: https://wkhtmltopdf.org/

[3]

xpath: https://www.w3school.com.cn/xpath/xpath_syntax.asp

[4]

Scrapy: https://scrapy.org/

[5]

jQuery: jquery.com

[6]

DOM 樹(shù): https://baike.baidu.com/item/DOM%20Tree/6067246

以上就是python實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)搜索并提取網(wǎng)頁(yè)核心內(nèi)容的詳細(xì)過(guò)程,更多關(guān)于python搜索并提取網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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