京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python爬取网站数据保存使用的方法
这篇文章主要介绍了使用Python从网上爬取特定属性数据保存的方法,其中解决了编码问题和如何使用正则匹配数据的方法,因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了。
问题要从文字的编码讲起。原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节。为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充。中文的话有GB系列。可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢?
Unicode是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广。但是具体存储到计算机上,并不用这种编码,可以说它起着一个中间人的作用。你可以再把Unicode编码(encode)为UTF-8,或者GB,再存储到计算机上。UTF-8或者GB也可以进行解码(decode)还原为Unicode。
在python中Unicode是一类对象,表现为以u打头的,比如u'中文',而string又是一类对象,是在具体编码方式下的实际存在计算机上的字符串。比如utf-8编码下的'中文'和gbk编码下的'中文',并不相同。可以看如下代码:
可以看到,其实存储在计算机中的只是这样的编码,而不是一个一个的汉字,在print的时候要知道当时是用的什么样的编码方式,才能正确的print出来。有一个说法提得很好,python中的Unicode才是真正的字符串,而string是字节串
文件编码
既然有不同的编码,那么如果在代码文件中直接写string的话,那么它到底是哪一种编码呢?这个就是由文件的编码所决定的。文件总是以一定的编码方式保存的。而python文件可以写上coding的声明语句,用来说明这个文件是用什么编码方式保存的。如果声明的编码方式和实际保存的编码方式不一致就会出现异常。可以见下面例子:
以utf-8保存的文件声明为gbk
提示错误 File "test.py", line 1 SyntaxError: Non-ASCII character '\xe6' in file test.py on line 1, but no encodi ng declared; see http://www.python.org/peps/pep-0263.html for details 改为
输出正常结果 u'\u6c49' '\xe6\xb1\x89' '\xba\xba' '\xe6\xb1\x89'
基本方法
其实用python爬取网页很简单,只有简单的几句话
这样就可以获得到页面的内容。接下来再用正则匹配去匹配所需要的内容就行了。
但是,真正要做起来,就会有各种各样的细节问题。
登录
这是一个需要登录认证的网站。也不太难,只要导入cookielib和urllib库就行。
这样就装载进一个cookie,用urlOpener去open登录以后就可以记住信息。
断线重连
如果只是做到上面的程度,不对open进行包装的话,只要网络状况有些起伏,就直接抛出异常,退出整个程序,是个很不好的程序。这个时候,只要对异常进行处理,多试几次就行了:
正则匹配
其实正则匹配并不算是一个特别好的方法,因为它的容错性很不好,网页要完全统一。如果有稍微的不统一,就会失败。后来看到说有根据xpath来进行选取的,下次可以尝试一下。
写正则其实是有一定技巧的:
非贪婪匹配。比如这样一个标签:<span
class='a'>hello</span>,要取出a来,如果写成这样的表达式,就不行了:<span
class=.*>hello</span>。因为*进行了贪婪匹配。这是要用.?:<span
class=.?>hello</span>。
跨行匹配。实现跨行有一种思路是运用DOTALL标志位,这样.就会匹配到换行。但是这样一来,整个匹配过程就会变得很慢。本来的匹配是以行为单位的。整个过程最多就是O(nc2),n是行数,c是平均列数。现在极有可能变为O((nc)2)。我的实现方案是运用\n来匹配换行,这样可以明确指出匹配最多跨跃多少行。比如:abc\s*\n\s*def,就指出查找的是隔一行的。(.\n)?就可以指定是匹配尽可能少的行。
这里其实还要注意一个点。有的行末是带有\r的。也就是说一行是以\r\n结尾的。当初不知道这一点,正则就调试了很久。现在直接用\s,表示行末空格和\r。
无捕获分组。为了不对捕获的分组造成影响,上面的(.\n)可以改为(?:.\n),这样捕获分组时,就会忽略它。
单括号要进行转义。因为单括号在正则里是用来表示分组的,所以为了匹配单括号就进行转义。正则字符串最好用的是带有r前缀的字符串,如果不是的话,则要对\再进行转义。
快速正则。写了那么多模式,也总结出一规律出来。先把要匹配的字符相关的段落拿出来。要匹配的东西用(.?)代替。把换行\n替换为字符串\s\n\s*,再去掉行首行末的空格。整个过程在vim中可以很快就写好。
Excel操作
这次的数据是放进Excel的。到后面才意识到如果放进数据库的话,可能就没有那么多事了。但是已经写到一半,难以回头了。
搜索Excel,可以得出几个方案来,一个是用xlrt/xlwt库,这个不管电脑上是否安装了Excel,都可以运行,但只能是xls格式的。还有一个是直接包装了com,需要电脑上安装了软件才行。我采用的是前一种。
基本的读写没有问题。但是数据量一大起来,就有问题了。
内存不够。程序一跑起来,内存占用就一点一点往上涨。后面再查了一下,知道要用flush_row_data。但是还是会出错。一看内存占用,没有什么问题,一直很平稳。但最后还是会出现memory
error。这真是见鬼了。又是反复地查,
反复地运行。一点结果都没有。要命的是bug只在数据量大起来才出现,而等数据量大起来往往要好几个小时,这debug的成本实在是太高了。一个偶然的机会,突然发现内存占用,虽然总体平稳,但是会规律性的出现小的高涨,而这规律性,会不会和flush_row_data,有关。一直疑惑的是data被flush到了哪里。原来xlwt的作法是很蛋疼的作法。把数据存在内存里,或者flush到一个temp,到save的时候,再一次性写入。而问题正出在这一次性写入,内存猛涨。那我要flush_row_data何用?为什么不一开始就flush进要写入的地方。
行数限制。这个是xls格式本身决定的,最多行数只能是65536。而且数据一大,文件打开也不方便。
结合以上两点,最终采取了这么一个策略,如果行数是1000的倍数,进行一次flush,如果行数超过65536,新开一个sheet,如果超过3个sheet,则新建一个文件。为了方便,把xlwt包装了一下
转换网页特殊字符
由于网页也有自己独特的转义字符,在进行正则匹配的时候就有些麻烦。在官方文档中查到一个用字典替换的方案,私以为不错,拿来做了一些扩充。其中有一些是为保持正则的正确性。
结
得出的经验差不多就是这些了。不过最后写出来的程序自已也不忍再看。风格很不好。一开始想着先写着试试。然后试着试着就不想改了。
最终的程序要跑很久,其中网络通信时间占了大部分。是不是可以考虑用多线程重构一下?想想,还是就这样吧。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27