【Python3爬虫】百度一下，坑死你？

这个标题是借用的路人甲大佬的一篇文章的标题（百度一下，坑死你），而且这次的爬虫也是看了这篇文章后才写出来的，感兴趣的可以先看下这篇文章。

前段时间有篇文章《搜索引擎百度已死》引起了很多讨论，而百度对此的回复是：百家号的内容在百度搜索结果中不超过10%。但是这个10%是第一页的10%还是所有数据的10%，我们不得而知，但是由于很多人都只会看第一页的内容，而如果这第一页里有十分之一的内容都来自于百家号，那搜索体验恐怕不怎么好吧？然后我这次写的爬虫就是把百度上面的热搜事件都搜索一下，然后把搜索结果的第一页上的标题链接提取出来，最后对这些链接进行一些简单的分析，看看百家号的内容占比能有多少。

1.页面分析

首先打开网页查看百度的热点事件，页面如下：

这次我主要对今日热点、娱乐热点、体育热点进行了爬取，每个热点下面有50条热点事件，然后对每个事件进行搜索，比如第一条--马云的福字：

可以看到搜索结果的第一页上有很多标题，然后对这些标题的链接进行爬取，再保存到一个txt文件里，最后对这些数据进行分析。

2.主要代码

（1）获取真实链接

这些搜索结果页面上的链接都是经过加密的，如下图：

所以我们爬取得到的链接都是http://www.baidu.com/link?url=VfA2jxmqJdYt1U-G0wHjWIXglVEi-WCxpa8aaMCeOzkqK-c5CgYngPiJT6_-kmWE3ePTHCpgYlX5oq9SQDJgEukKCY19o26JlS1pEIgnlupbw0Ss9Ro3gQjYVuJljdxyBPfiDUJhM9ODV_0mKnrUhESJ95Az1OnB6mMScmCXiUi这种，但是我们点进去之后就能得到真实的链接https://www.baidu.com/s?tn=news&rtt=1&bsst=1&wd=%E9%A9%AC%E4%BA%91%E7%9A%84%E7%A6%8F%E5%AD%97&cl=2&origin=ps，那我们要怎么得到真实的链接呢？相关代码如下：

1 def get_real_url(self, fake_url):
2     # 获取真实的链接
3     try:
4         res = requests.get(fake_url, headers=self.headers)
5         real_url = res.url
6     except Exception as e:
7         print(e)

（2）数据处理

 这里我总共爬取了1051条链接，如下图：

但是这样的数据是明显没有办法进行分析的，所以需要进行一下处理，比如将https://baijiahao.baidu.com/s?id=1624053575252859170&wfr=spider&for=pc变成baijiahao.baidu，相关代码如下：

1 href = "https://baijiahao.baidu.com/s?id=1624053575252859170&wfr=spider&for=pc"
2 match = re.match("(http[s]?://.+?[com,cn,net]/)", href) 
3 href = match.group()
4 href = href.replace('cn', 'com').replace('net', 'com')
5 href = href[href.index(':') + 3:].rstrip('.com/')
6 print(href)
7 # baijiahao.baidu

（3）数据分析

 这里主要使用了matplotlib绘图帮助我们分析数据。首先需要统计出各个网站出现的次数，然后进行一个排序，得到排名前十的网站，结果如下（前面是网站，后面是出现次数）：

https://baijiahao.baidu.com/  188
https://www.baidu.com/  114
http://www.sohu.com/  60
https://news.china.com/  29
http://www.guangyuanol.cn/  27
http://image.baidu.com/ 24
http://3g.163.com/  20
https://sports.qq.com/  19
https://www.iqiyi.com/ 17
https://baike.baidu.com/  17

可以看到百家号出现的次数是最多的。然后进行绘图分析，这里主要是绘图的代码，因为使用的是百分数，所以在绘图的时候会稍微麻烦一点：

 1 def plot(self, index_list, value_list):
 2    b = self.ax.barh(range(len(index_list)), value_list, color='blue', height=0.8)
 3    # 添加数据标签
 4     for rect in b:
 5         w = rect.get_width()
 6         self.ax.text(w, rect.get_y() + rect.get_height() / 2, '{}%'.format(w),
 7                      ha='left', va='center')
 8     # 设置Y轴刻度线标签
 9     self.ax.set_yticks(range(len(index_list)))
10     self.ax.set_yticklabels(index_list)
11     # 设置X轴刻度线
12     lst = ["{}%".format(i) for i in range(0, 20, 2)]
13     self.ax.set_xticklabels(lst)
14 
15     plt.subplots_adjust(left=0.25)
16     plt.xlabel("占比")
17     plt.ylabel("网站")
18     plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
19     plt.savefig("bjh.jpg")
20     print("已保存为bjh.jpg！")

由于每个事件的搜索结果都是不同的，所以在解析网页的时候可能会出错，然后就是请求频率太高了会被ban掉，而且有时候UA会被识别出来然后就被ban掉了，运行情况如下图：

 最后看一下绘制出来的图片：

可以看到百家号的内容占比达到了17%，而排在第二的也是百度自家的产品，内容占比也达到了10%。当然了，由于搜索的都是百度上的热搜事件，所以得到的结果百度自家的内容会多一点，但是光百家号的内容就占了17%，是不是也太多了点呢？

完整代码已上传到GitHub！