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Python爬取网页内外链的代码怎么写

发表于:2024-10-09 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年10月09日,这篇文章主要介绍"Python爬取网页内外链的代码怎么写",在日常操作中,相信很多人在Python爬取网页内外链的代码怎么写问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答
千家信息网最后更新 2024年10月09日Python爬取网页内外链的代码怎么写

这篇文章主要介绍"Python爬取网页内外链的代码怎么写",在日常操作中,相信很多人在Python爬取网页内外链的代码怎么写问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答"Python爬取网页内外链的代码怎么写"的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

项目介绍

采用广度优先搜索方法获取一个网站上的所有外链。
首先,我们进入一个网页,获取网页的所有内链和外链,再分别进入内链中,获取该内链的所有内链和外链,直到访问完所有内链未知。

代码大纲

1、用class类定义一个队列,先进先出,队尾入队,队头出队;
2、定义四个函数,分别是爬取网页外链,爬取网页内链,进入内链的函数,以及调函数;
3、爬取百度图片(https://image.baidu.com/),先定义两个队列和两个数组,分别来存储内链和外链;程序开始时,先分别爬取当前网页的内链和外链,再分别入队,对内链外链进行判断,如果在数组中没有存在,这添加到数组中;
4、接着调用deepLinks()函数,采用循环结构,如果当前内链数量不为空时,则对存储内链的队列进行出队,并进入该内链中,再重复调用爬取网页内链和网页外链的函数,进行判断网页链接是否重复, 不重复的话,再分别将内链,外链加入到对应的队列中,不断迭代循环;
5、进入网页内所有的内链,从中搜索出所有的外链并且存储在队列中,再输出。

代码详情

队列

队列是一种特殊的线性表,单向队列只能在一端插入数据(后),另一端删除数据(前);
它和栈一样,队列是一种操作受限制的线性表;
进行插入操作的称为队尾,进行删除操作的称为队头;
队列中的数据被称为元素;没有元素的队列称为空队列。

由于只能一端删除或者插入,所以只有最先进入队列的才能被删除,因此又被称为先进先出(FIFO-first in first out)线性表。
这里我们用class类定义一个队列,先进先出,队尾入队,队头出队,该队列要有定义以下功能:出队、入队、判断是否为空、输出队列长度、返回队头元素。

class Queue(object):    #初始化队列    def __init__(self):        self.items = []            #入队    def enqueue(self, item):        self.items.append(item)            #出队    def dequeue(self):        if self.is_Empty():            print("当前队列为空!!")        else:            return self.items.pop(0)            #判断是否为空    def is_Empty(self):        return self.items == []            #队列长度    def size(self):        return len(self.items)        #返回队头元素,如果队列为空的话,返回None    def front(self):        if self.is_Empty():            print("当前队列为空!!")        else:            return self.items[len(self.items) - 1]

内链外链

内链外链的区别:
内链:是指同一网站域名下内容页面之间的互相链接。
外链:是指在别的网站导入自己网站的链接,如友情链接、外链的搭建等。
通俗的讲,内链即为带有相同域名的链接,而外链的域名则不相同。

说到内链外链,那必然离不开urllib库了,首先导入库

from urllib.parse import urlparse

用urlparse模块来解析url链接,urlparse()模块将url拆分为6部分:

scheme (协议)netloc (域名)path (路径)params (可选参数)query (连接键值对)fragment (特殊锚)
url='https://image.baidu.com/'a, b = urlparse(url).scheme, urlparse(url).netlocprint(a)print(b)#-----------------输出结果---------------------#httpsimage.baidu.com

请求头

Header来源 用浏览器打开需要访问的网页,按F12,点开network,再按提示按ctr+R,点击name选择网站名,再看到有一个右边框第一个headers,找到request headers,这个就是浏览器的请求头, 复制其中的user-agent,复制内容。


这里的请求头为:

headers_={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.114 Safari/537.36 Edg/89.0.774.68'}html = requests.get(url,headers=headers_)

完整代码:

class Queue(object):    #初始化队列    def __init__(self):        self.items = []            #入队    def enqueue(self, item):        self.items.append(item)            #出队    def dequeue(self):        if self.is_Empty():            print("当前队列为空!!")        else:            return self.items.pop(0)            #判断是否为空    def is_Empty(self):        return self.items == []            #队列长度    def size(self):        return len(self.items)        #返回队头元素,如果队列为空的话,返回None    def front(self):        if self.is_Empty():            print("当前队列为空!!")        else:            return self.items[len(self.items) - 1]class Queue(object):    #初始化队列    def __init__(self):        self.items = []            #入队    def enqueue(self, item):        self.items.append(item)            #出队    def dequeue(self):        if self.is_Empty():            print("当前队列为空!!")        else:            return self.items.pop(0)            #判断是否为空    def is_Empty(self):        return self.items == []            #队列长度    def size(self):        return len(self.items)        #返回队头元素,如果队列为空的话,返回None    def front(self):        if self.is_Empty():            print("当前队列为空!!")        else:            return self.items[len(self.items) - 1]#导入库from urllib.request import urlopenfrom urllib.parse import urlparsefrom bs4 import BeautifulSoupimport requestsimport reimport urllib.parseimport timeimport randomqueueInt = Queue()   #存储内链的队列queueExt = Queue()   #存储外链的队列externalLinks = []internalLinks = []#获取页面中所有外链的列表def getExterLinks(bs, exterurl):        #找出所有以www或http开头且不包含当前URL的链接    for link in bs.find_all('a', href = re.compile                            ('^(http|www)((?!'+urlparse(exterurl).netloc+').)*$')):        #按照标准,URL只允许一部分ASCII字符,其他字符(如汉字)是不符合标准的,        #我们的链接网址可能存在汉字的情况,此时就要进行编码。        link.attrs['href'] = urllib.parse.quote(link.attrs['href'],safe='?=&:/')        if link.attrs['href'] is not None:            if link.attrs['href'] not in externalLinks:                queueExt.enqueue(link.attrs['href'])                externalLinks.append(link.attrs['href'])                print(link.attrs['href'])#     return externalLinks#获取页面中所以内链的列表    def getInterLinks(bs, interurl):    interurl = '{}://{}'.format(urlparse(interurl).scheme,                                urlparse(interurl).netloc)       #找出所有以"/"开头的内部链接    for link in bs.find_all('a', href = re.compile                            ('^(/|.*'+urlparse(interurl).netloc+')')):        link.attrs['href'] = urllib.parse.quote(link.attrs['href'],safe='?=&:/')        if link.attrs['href'] is not None:            if link.attrs['href'] not in internalLinks:        #startsWith()方法用来判断当前字符串是否是以另外一个给定的子字符串"开头"的                if(link.attrs['href'].startswith('//')):                    if interurl+link.attrs['href'] not in internalLinks:                        queueInt.enqueue(interurl+link.attrs['href'])                        internalLinks.append(interurl+link.attrs['href'])                elif(link.attrs['href'].startswith('/')):                    if interurl+link.attrs['href'] not in internalLinks:                        queueInt.enqueue(interurl+link.attrs['href'])                        internalLinks.append(interurl+link.attrs['href'])                else:                    queueInt.enqueue(link.attrs['href'])                    internalLinks.append(link.attrs['href'])#     return internalLinksdef deepLinks():    num = queueInt.size()    while num > 1:        i = queueInt.dequeue()        if i is None:            break        else:            print('访问的内链')            print(i)            print('找到的新外链')    #         html = urlopen(i)            html=requests.get(i,headers=headers_)            time.sleep(random.random()*3)            domain1 = '{}://{}'.format(urlparse(i).scheme, urlparse(i).netloc)            bs = BeautifulSoup(html.content, 'html.parser')            getExterLinks(bs, domain1)            getInterLinks(bs, domain1)def getAllLinks(url):    global num#     html = urlopen(url)    headers_={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.114 Safari/537.36 Edg/89.0.774.68'}    html = requests.get(url,headers=headers_)    time.sleep(random.random()*3) #模拟人类行为,间隔随机的时间    domain = '{}://{}'.format(urlparse(url).scheme, urlparse(url).netloc)    bs = BeautifulSoup(html.content, 'html.parser')    getInterLinks(bs, domain)    getExterLinks(bs, domain)    deepLinks()getAllLinks('https://image.baidu.com/')

爬取结果

这里我只是截取一部分



数组中的所有内链

internalLinks-------------输出内容------------------['http://image.baidu.com', 'https://image.baidu.com/img/image/imageplus/index.html?fr=image', 'http://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-1&st=-1&fm=result&fr=&sf=1&fmq=1567133149621_R&pv=&ic=0&nc=1&z=0&hd=0&latest=0©right=0&se=1&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&sid=&word=%25E5%25A3%2581%25E7%25BA%25B8', 'http://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-1&st=-1&fm=result&fr=&sf=1&fmq=1461834053046_R&pv=&ic=0&nc=1&z=&se=1&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&itg=0&ie=utf-8&word=%25E5%25A4%25B4%25E5%2583%258F%23z=0&pn=&ic=0&st=-1&face=0&s=0&lm=-1', 'https://image.baidu.com/search/albumslist?tn=albumslist&word=%25E8%25AE%25BE%25E8%25AE%25A1%25E7%25B4%25A0%25E6%259D%2590&album_tab=%25E8%25AE%25BE%25E8%25AE%25A1%25E7%25B4%25A0%25E6%259D%2590&rn=15&fr=searchindex', 'https://image.baidu.com/search/albumsdetail?tn=albumsdetail&word=%25E5%259F%258E%25E5%25B8%2582%25E5%25BB%25BA%25E7%25AD%2591%25E6%2591%2584%25E5%25BD%25B1%25E4%25B8%2593%25E9%25A2%2598&fr=searchindex_album%2520&album_tab=%25E5%25BB%25BA%25E7%25AD%2591&album_id=7&rn=30', 'https://image.baidu.com/search/albumsdetail?tn=albumsdetail&word=%25E6%25B8%2590%25E5%258F%2598%25E9%25A3%258E%25E6%25A0%25BC%25E6%258F%2592%25E7%2594%25BB&fr=albumslist&album_tab=%25E8%25AE%25BE%25E8%25AE%25A1%25E7%25B4%25A0%25E6%259D%2590&album_id=409&rn=30', 'https://image.baidu.com/search/albumsdetail?tn=albumsdetail&word=%25E7%259A%25AE%25E5%25BD%25B1&fr=albumslist&album_tab=%25E8%25AE%25BE%25E8%25AE%25A1%25E7%25B4%25A0%25E6%259D%2590&album_id=394&rn=30', 'https://image.baidu.com/search/albumsdetail?tn=albumsdetail&word=%25E5%25AE%25A0%25E7%2589%25A9%25E5%259B%25BE%25E7%2589%2587&fr=albumslist&album_tab=%25E5%258A%25A8%25E7%2589%25A9&album_id=688&rn=30', 'https://image.baidu.com/search/albumsdetail?tn=albumsdetail&word=%25E8%2588%25AA%25E6%258B%258D%25E5%259C%25B0%25E7%2590%2583%25E7%25B3%25BB%25E5%2588%2597&fr=albumslist&album_tab=%25E8%25AE%25BE%25E8%25AE%25A1%25E7%25B4%25A0%25E6%259D%2590&album_id=312&rn=30', 'https://image.baidu.com/search/albumslist?tn=albumslist&word=%25E4%25BA%25BA%25E7%2589%25A9&album_tab=%25E4%25BA%25BA%25E7%2589%25A9&rn=15&fr=searchindex_album', 'http://image.baidu.com/static/html/advanced.html', 'https://image.baidu.com/', 'http://image.baidu.com/']

数组中的所有外链

externalLinks-------------输出内容------------------['http://news.baidu.com/', 'https://www.hao123.com/', 'http://map.baidu.com/', 'https://haokan.baidu.com/?sfrom=baidu-top/', 'http://tieba.baidu.com/', 'https://xueshu.baidu.com/', 'http://www.baidu.com/more/', 'https://pan.baidu.com', 'https://zhidao.baidu.com', 'https://baike.baidu.com', 'https://baobao.baidu.com', 'https://wenku.baidu.com', 'https://jingyan.baidu.com', 'http://music.taihe.com', 'https://www.baidu.com', 'https://www.baidu.com/', 'http://www.baidu.com/duty/', 'http://www.baidu.com/search/image_help.html', 'http://www.beian.gov.cn/portal/registerSystemInfo?recordcode=11000002000001', 'http://help.baidu.com/question', 'http://www.baidu.com/search/jubao.html', 'http://www.baidu.com/search/faq_image.html%2305']

到此,关于"Python爬取网页内外链的代码怎么写"的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

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