爬虫实战(一) 用Python爬取百度百科

最近博主遇到这样一个需求：当用户输入一个词语时，返回这个词语的解释

我的第一个想法是做一个数据库，把常用的词语和词语的解释放到数据库里面，当用户查询时直接读取数据库结果

但是自己又没有心思做这样一个数据库，于是就想到了百度百科这么一个现成的 “数据库”

下面我们就通过 urllib 和 xpath 来获取百度百科的内容

1、爬取百度百科

百度百科是一个静态网页，爬取起来很简单，而且请求参数可以直接放在 URL 里面，例如：

地址 https://baike.baidu.com/item/网络爬虫 对应的就是 网络爬虫 的百度百科页面

地址 https://baike.baidu.com/item/计算机 对应的就是 计算机 的百度百科页面

可以说是十分方便，也不多说，直接放代码，有不明白的地方可以看看注释：

• 如果对于 urllib 的使用不太清楚，可以参考 爬虫系列(三) urllib的基本使用

• 如果对于 xpath 的使用不太清楚，可以参考 爬虫系列(九) xpath的基本使用

import urllib.request
import urllib.parse
from lxml import etree

def query(content):
    # 请求地址
    url = 'https://baike.baidu.com/item/' + urllib.parse.quote(content)
    # 请求头部
    headers = { 
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36' 
    }
    # 利用请求地址和请求头部构造请求对象
    req = urllib.request.Request(url=url, headers=headers, method='GET')
    # 发送请求，获得响应
    response = urllib.request.urlopen(req)
    # 读取响应，获得文本
    text = response.read().decode('utf-8')
    # 构造 _Element 对象
    html = etree.HTML(text)
    # 使用 xpath 匹配数据，得到匹配字符串列表
    sen_list = html.xpath('//div[contains(@class,"lemma-summary") or contains(@class,"lemmaWgt-lemmaSummary")]//text()') 
    # 过滤数据，去掉空白
    sen_list_after_filter = [item.strip('
') for item in sen_list]
    # 将字符串列表连成字符串并返回
    return ''.join(sen_list_after_filter)

if __name__ == '__main__':
    while (True):
        content = input('查询词语：')
        result = query(content)
        print("查询结果：%s" % result)

效果演示：

2、爬取维基百科

上面的确是可以解决一些问题，但是如果用户查询为英文怎么办？我们知道，百度百科一般极少收录英文词条

类似的，很容易想到爬取维基百科，思路也和爬取百度百科一样，只需处理一下请求地址和返回结果就好

下面也是直接放上代码，有不明白的地方可以看看注释：

from lxml import etree
import urllib.request
import urllib.parse

def query(content):
    # 请求地址
    url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/' + content
    # 请求头部
    headers = { 
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36' 
    }
    # 利用请求地址和请求头部构造请求对象
    req = urllib.request.Request(url=url, headers=headers, method='GET')
    # 发送请求，获得响应
    response = urllib.request.urlopen(req)
    # 读取响应，获得文本
    text = response.read().decode('utf-8')
    # 构造 _Element 对象
    html = etree.HTML(text)
    # 使用 xpath 匹配数据，得到 <div class="mw-parser-output"> 下所有的子节点对象
    obj_list = html.xpath('//div[@class="mw-parser-output"]/*')
    # 在所有的子节点对象中获取有用的 <p> 节点对象
    for i in range(0,len(obj_list)):
        if 'p' == obj_list[i].tag:
            start = i
            break
    for i in range(start,len(obj_list)):
        if 'p' != obj_list[i].tag:
            end = i
            break
    p_list = obj_list[start:end]
    # 使用 xpath 匹配数据，得到 <p> 下所有的文本节点对象
    sen_list_list = [obj.xpath('.//text()') for obj in p_list]
    # 将文本节点对象转化为字符串列表
    sen_list = [sen.encode('utf-8').decode() for sen_list in sen_list_list for sen in sen_list]
    # 过滤数据，去掉空白
    sen_list_after_filter = [item.strip('
') for item in sen_list]
    # 将字符串列表连成字符串并返回
    return ''.join(sen_list_after_filter)

if __name__ == '__main__':
    while (True):
        content = input('Word: ')
        result = query(content)
        print("Result: %s" % result)

下面是效果演示：

OK，大功告成！

注意：本项目代码仅作学习交流使用！！！