本篇文章小编给大家分享一下python用递归实现通用爬虫解析器代码示例,文章代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。
需求分析
爬虫要解析的网页类型无外乎 html、json 以及一些二进制文件(video、excel 文件等)。既然要做成通用解析器,我们有两种实现方式,一种是将网页内容转换成统一的形式,然后用对应的解析规则去解析,比如全部将网页内容转换成 html 形式,然后用 xpath 去提取。
另外一种是配置文件预先告知的方式,你配置成什么类型,解析器就通过对应的解析规则去解析。
统一网页形式,需要做大量的网页内容形式转换,而配置文件预先告知则需要在配置时指定更多解析字段。相比较而言,通过第二种方式,未来改变较多的是配置规则,不需要动核心代码,引入 bug 的可能性较低。因此这里我们采用第二种方式实现解析器
进一步分析
解析器对于网页内容的提取,本质上和我们在本地电脑上查找和整理文件,没有什么差别。比如像下面这样
解析内容就是从中提取我们想要的信息,然后整理成我们希望的格式。比如上面的内容,我们提取出来的形式应该是这样
{
  "design": "设计图.psd",
  "software": "sketch.dmg"
}
而在实际的爬虫开发过程中,网页形式远比以上的复杂。其实遇到最多的问题是在一组列表中嵌套一个列表,我们需要把这种形式提取出来。比如像下面这种形式
{
    "a": "a",
    "b": [
        {"c": "c1", "d": "d1"},
        {"c": "c2", "d": "d2"}]
}
他提取出信息后应该是这样
[
  {
    "a": "a",
    "c": "c1",
    "d": "d1"
  },
  {
    "a": "a",
    "c": "c2",
    "d": "d2"
  }
]
如果小伙伴对于算法熟悉的话,应该能察觉出这种遍历用递归来写是非常方便的。但要注意的是 python 会限定递归的层数,小伙伴可以通过下面这个方法查看递归限定的层数
import sys print(sys.getrecursionlimit()) >>>1000
我这边限定的层数是 1k。对于解析网页来说完全够用了,如果哪个人把网页解析逻辑嵌套了 1000 层,我建议你直接跟老板提放弃这个网页吧!
再进一步分析
我们已经知道对于通用解析来说,就是通过配置解析规则提取页面的对应信息。而针对有列表层级的网页可能还涉及递归遍历问题。那如何去配置这种解析规则呢?其实很简单,只需要在进入每一个层级之前先指定该层的数据形式,比如下面这个原数据
{
  "a": "a",
  "b": [
          {"c": "c1", "d": "d1"},
          {"c": "c2", "d" : "d2"}
       ]
}
想提取嵌套信息,我们的解析规则就应该是这样的
[
 {
  "$name": "a",
  "$value_type": "raw",
  "$parse_method": "json",
  "$parse_rule": "a",
  "$each": []
 },
 {
  "$name": "__datas__",
  "$value_type": "recursion",
  "$parse_method": "json",
  "$parse_rule": "b",
  "$each": [
        {  
         "$name": "c",
          "$value_type": "raw",
         "$parse_method": "json",
         "$parse_rule": "c",
         "$each": []
        },
        {  
         "$name": "d",
          "$value_type": "raw",
         "$parse_method": "json",
         "$parse_rule": "d",
         "$each": []
        }
      ]
 }
]
其中 $name 字段表示我们最终希望最外层数据所拥有的字段名,当然如果是需要递归到内层的字段,则将列表保存为 __datas__ ,然后根据这个 __datas__ 进行内层结构的解析。最终我们得到的数据结构应该是这样的
[
  {"a": "a", "c": "c1", "d": "d1"}, 
  {"a": "a", "c": "c2", "d": "d2"}
]
以上我们只演示了 json 的解析规则,如果要拿来解析 html 对象呢?很简单,将解析方式改为 xpath 对象,然后传入 xpath 解析语法即可。
代码实现
总共分成两部分,一部分根据原最终结果和规则进行打包,将所有涉及 recursion 逻辑的字段进行转换,代码如下
def _pack_json(result, rules):
        item = {}
        for p_rule in rules:
            if p_rule.get("$value_type") == "raw":
                if p_rule.get("$parse_method") == "json":
                    item[p_rule.get("$name")] = glom(result, p_rule.get("$parse_rule"))
            elif p_rule.get("$value_type") == "recursion":
                if p_rule.get("$parse_method") == "json":
                    tmp_result = glom(result, p_rule.get("$parse_rule"))
                    total_result = []
                    for per_r in tmp_result:
                        total_result.append(_pack_json(per_r, p_rule.get("$each")))
                    item[p_rule.get("$name")] = total_result
        return item
另外一部分将上一步得到的进行解析,将打包得到的结果进行解包,即将所有内嵌的数据提到最外层,代码如下
def _unpack_datas(result: dict) -> list:
        if "__datas__" not in result:
            return [result]
        item_results = []
        all_item = result.pop("__datas__")
        for per_item in all_item:
            if "__datas__" in per_item:
                tmp_datas = per_item.pop("__datas__")
                for per_tmp_data in tmp_datas:
                    tmp_item = _unpack_datas(per_tmp_data)
                    for per_tmp_item in tmp_item:
                        item_results.append({**per_tmp_item, **per_item})
            else:
                item_results.append({**result, **per_item})
        return item_results
后再包一层执行入口就可以了,完整代码如下
from loguru import logger
from glom import glom
def parse(result, rules):
    def _pack_json(result, rules):
        item = {}
        for p_rule in rules:
            if p_rule.get("$value_type") == "raw":
                if p_rule.get("$parse_method") == "json":
                    item[p_rule.get("$name")] = glom(result, p_rule.get("$parse_rule"))
            elif p_rule.get("$value_type") == "recursion":
                if p_rule.get("$parse_method") == "json":
                    tmp_result = glom(result, p_rule.get("$parse_rule"))
                    total_result = []
                    for per_r in tmp_result:
                        total_result.append(_pack_json(per_r, p_rule.get("$each")))
                    item[p_rule.get("$name")] = total_result
        return item
    def _unpack_datas(result: dict) -> list:
        if "__datas__" not in result:
            return [result]
        item_results = []
        all_item = result.pop("__datas__")
        for per_item in all_item:
            if "__datas__" in per_item:
                tmp_datas = per_item.pop("__datas__")
                for per_tmp_data in tmp_datas:
                    tmp_item = _unpack_datas(per_tmp_data)
                    for per_tmp_item in tmp_item:
                        item_results.append({**per_tmp_item, **per_item})
            else:
                item_results.append({**result, **per_item})
        return item_results
    pack_result = _pack_json(result, rules)
    logger.info(pack_result)
    return _unpack_datas(pack_result)