python 用递归实现通用爬虫解析器

Python用递归实现通用爬虫解析器

在爬虫编写过程中，解析器的编写是一个必不可少的环节。不同的网站页面结构可能会不一样，因此编写通用爬虫解析器可以提高代码的复用性。本文将介绍如何使用Python中的递归算法实现通用爬虫解析器的功能。

具体步骤

1. 分析网页结构，确定爬取的目标元素的标签和类名。
2. 使用Python中的Requests库获取网页的源代码。
3. 使用Python中的Beautiful Soup库对源代码进行解析，获取目标元素的内容。
4. 对目标元素进行递归解析，获取更深层次的元素信息。

示例一：解析一个招聘网站

我们以一个招聘网站为例，分析网页结构并编写相应的爬虫代码。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def parse_job_index(url):
    """
    解析职位列表页
    """
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
    job_list = soup.find_all("div", class_="job-item")
    for job in job_list:
        # 获取职位名称、公司名称等信息
        job_title = job.find("div", class_="job-title").text.strip()
        company_name = job.find("div", class_="company-name").text.strip()
        salary = job.find("span", class_="job-salary").text.strip()
        # 获取职位详情页链接
        job_url = job.find("a", class_="job-link").get("href")
        # 调用解析职位详情页的函数
        parse_job_detail(job_url)

def parse_job_detail(url):
    """
    解析职位详情页
    """
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
    # 获取职位要求、公司介绍等信息
    job_detail = soup.find("div", class_="job-detail")
    job_desc = job_detail.find("div", class_="job-requirement").text.strip()
    company_intro = job_detail.find("div",class_="company-intro").text.strip()
    print(job_desc, company_intro)
    # 获取下一个相关职位的链接
    next_url = soup.find("a", class_="job-item-next").get("href")
    # 递归调用函数，解析下一个职位详情页
    parse_job_detail(next_url)

if __name__ == "__main__":
    url = "https://www.xxx.com/jobs"
    parse_job_index(url)

在上面这个例子中，我们首先解析招聘网站列表页，获取职位列表中每一个职位的名称、公司名称、薪资、职位详情页链接等信息。然后，我们调用了另外一个函数，解析职位详情页的要求和公司介绍等信息。在职位详情页中，还包含了一个“下一个职位”的链接，我们使用递归调用的方式，解析所有职位详情页。

示例二：递归解析所有页面的图片链接

我们以一个图片网站为例，演示如何使用递归算法，解析所有页面的图片链接。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def parse_page(url):
    """
    解析页面中的所有图片链接
    """
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
    # 解析页面中的所有图片链接
    img_list = soup.find_all("img")
    for img in img_list:
        print(img.get("src"))
    # 获取下一页的链接
    next_page = soup.find("a", class_="next-page").get("href")
    # 如果存在下一页，递归调用本函数
    if next_page:
        parse_page(next_page)

if __name__ == "__main__":
    url = "https://www.xxx.com/pictures"
    parse_page(url)

在上面这个例子中，我们首先解析第一页，获取页面中所有的图片链接。然后，我们从页面中获取下一页的链接，如果存在下一页，就继续递归调用本函数，直至所有页面都被解析完毕。注意，在实际爬虫编写中，需要考虑一些细节问题，比如防止访问频率过快被封IP，需要设置合适的访问频率；同时还要考虑异常处理等问题。