CUHK上学期有门课叫做Semantic Web，课程project是要搜集整个系里面的教授信息，输入到一个系统里，能够完成诸如“如果选了A教授的课，因时间冲突，B教授的哪些课不能选”、 “和A教授实验室相邻的实验室都是哪些教授的”这一类的查询。这就是所谓的“语义网”了啊。。。然而最坑爹的是，所有这些信息，老师并没有给一个文档或者 数据库，全要靠自己去系主页上搜集。唯一的想法是写个爬虫，令人悲哀的是，所有做这个project的同学，都是纯人肉手工完成，看得我只想扶墙。。。
从网页中抓取特定信息，我觉得这是一个普遍性的问题，以后经常会遇到。幸亏那个project只是需要我们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，举个栗子，把淘宝上所有的商品目录抓下来，那岂不是要吐血而亡？我决定好好把爬虫研究一下。
之前波波写过一个java程序，利用HTML Parser去解析团购网站meituan.com然后把每天的团购信息存到数据库里。稍微改改再爬爬拉手糯米，做个前端，一个团购导航站就问世了。我把程序跑了一下，全自动搜集，不算太复杂。
但是，我觉得java太啰嗦，不够简洁。Python这个脚本语言开发起来速度很快，一个活生生的例子是因有关政策verycd开始自我阉割，有网友为了抢救资源，把整个verycd站爬了下来，镜像为SimpleCD.org。看了一下爬虫源代码，其实挺简单。使用方法：
python sitecopy.py http://www.163.com
看看效果：http://www.lovelucy.info/www.163.com
1. 获取html页面
其实，最基本的抓站，两句话就可以了
import urllib2
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()
这样可以得到整个html文档，关键的问题是我们可能需要从这个文档中获取我们需要的有用信息，而不是整个文档。这就需要解析充满了各种标签的html。
2. 解析html
SGMLParser
Python默认自带HTMLParser以及SGMLParser等等解析器，前者实在是太难用了，我就用SGMLParser写了一个示例程序：
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('http://list.taobao.com/browse/cat-0.htm').read()
listname = ListName()
listname.feed(content)
for item in listname.name:
print item.decode('gbk').encode('utf8')
很简单，这里定义了一个叫做ListName的类，继承SGMLParser里面的方法。使用一个变量is_h4做标记判定html文件中的h4标 签，如果遇到h4标签，则将标签内的内容加入到List变量name中。解释一下start_h4()和end_h4()函数，他们原型是 SGMLParser中的
start_tagname(self, attrs)
end_tagname(self)
tagname就是标签名称，比如当遇到<pre>，就会调用start_pre，遇到</pre>，就会调用 end_pre。attrs为标签的参数，以[(attribute, value), (attribute, value), ...]的形式传回。
输出：
虚拟票务 数码市场 家电市场 女装市场 男装市场 童装童鞋 女鞋市场 男鞋市场 内衣市场 箱包市场 服饰配件 珠宝饰品 美容市场 母婴市场 家居市场 日用市场 食品/保健 运动鞋服 运动户外 汽车用品 玩具市场 文化用品市场 爱好市场 生活服务
如果有乱码，可能是与网页编码不一致，需要替换最后一句deconde()的参数，我在HK淘宝默认用的是繁体编码。各位可以copy上面的代码自己试试，把淘宝的商品目录抓下来，就是这么简单。稍微改改，就可以抽取二级分类等其他信息。
pyQuery
pyQuery是jQuery在python中的实现，能够以jQuery的语法来操作解析HTML文档，十分方便。使用前需要安装，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'http://list.taobao.com/browse/cat-0.htm')
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
有个头痛的问题是，大部分的网页都没有完全遵照标准来写，各种莫名其妙的错误令人想要找出那个写网页的人痛打一顿。为了解决这个问题，我们可以选择著名的BeautifulSoup来解析html文档，它具有很好的容错能力。
BeautifulSoup功能强大，我还在研究中，有进展会更新本文。
来源：http://www.cnblogs.com/bluestorm/archive/2011/06/20/2298174.html
本文转自夏雪冬日博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/heyonggang/archive/2013/03/06/2945615.html，如需转载请自行联系原作者
