python爬取各类文档方法归类小结

作者：b98625400 | 来源：互联网 | 2024-10-15 14:13

HTML文档是互联网上的主要文档类型，但还存在如TXT、WORD、Excel、PDF、csv等多种类型的文档。网络爬虫不仅需要能够抓取HTML中的敏感信息，也需要有抓取其他类型文档的能

HTML文档是互联网上的主要文档类型，但还存在如TXT、WORD、Excel、PDF、csv等多种类型的文档。网络爬虫不仅需要能够抓取HTML中的敏感信息，也需要有抓取其他类型文档的能力。下面简要记录一些个人已知的基于python3的抓取方法，以备查阅。

抓取TXT文档
在python3下，常用方法是使用urllib.request.urlopen方法直接获取。之后利用正则表达式等方式进行敏感词检索。

### Reading TXT doc ###
from urllib.request import urlopen
from urllib.error import URLError,HTTPError
import re

try:
    textPage = urlopen("http://www.pythonscraping.com/pages/warandpeace/chapter1.txt")
except (URLError,HTTPError) as e:
    print("Errors:\n")
    print(e)
#print(textPage.read())
text = str(textPage.read())

#下面方法用正则匹配含1805的句子
pattern = re.compile("\..*1805(\w|,|\s|-)*(\.)")#不完美，简单示例
match = pattern.search(text)
if match is not None:
    print(match.group())

#下面方法不用正则。先用.将句集分片，之后就可遍历了。
ss = text.split('.')
key_words = "1805"
words_list = [x.lower() for x in key_words.split()]
for item in ss:
    if all([word in item.lower() and True or False for word in words_list]):
        print(item)

上面的方法是已知目标网页为txt文本时的抓取。事实上，在自动抓取网页时，必须考虑目标网页是否为纯文本，用何种编码等问题。
如果只是编码问题，可以简单使用print(textPage.read(),’utf-8’)等python字符处理方法来解决，如果抓取的是某个HTML，最好先分析，例如：

from urllib.request import urlopen
from urllib.error import URLError,HTTPError
from bs4 import BeautifulSoup
try:
    html = urlopen("https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)")
except (URLError,HTTPError) as e:
    print(e)
try:
    bsObj = BeautifulSoup(html,"html.parser")
    cOntent= bsObj.find("div",{"id":"mw-content-text"}).get_text()
except AttributeError as e:
    print(e)

meta = bsObj.find("meta")
#print(bsObj)
if meta.attrs['charset'] == 'UTF-8':
    cOntent= bytes(content,"UTF-8")
    print("-----------------UTF-8--------------")
    print(content.decode("UTF-8"))
if meta.attrs['charset'] == 'iso-8859-1':
    cOntent= bytes(content,"iso-8859-1")
    print("--------------iso-8859-1------------")
    print(content.decode("iso-8859-1"))

2.抓取CSV文档
CSV文件是一种常见的数据存档文件，与TXT文档基本类似，但在内容组织上有一定格式，文件的首行为标题列，之后的文件中的每一行表示一个数据记录。这就像一个二维数据表或excel表格一样。 python3中包含一个csv解析库，可用于读写csv文件，但其读取目标一般要求是在本地，要读取远程网络上的csv文件需要用urllib.request.urlopen先获取。例如：

#csv远程获取，内存加载读取
from urllib.request import urlopen
import csv
from io import StringIO#在内存中读写str，如果要操作二进制数据，就需要使用BytesIO

try:
   data = urlopen("http://pythonscraping.com/files/MontyPythonAlbums.csv").read().decode("ascii","ignore")
except (URLError,HTTPError) as e:
    print("Errors:\n")
    print(e)

dataFile = StringIO(data)
csvReader = csv.reader(dataFile)
count = 0
for row in csvReader:
    if count <10:
        print(row)
    else:
        print("...\n...")
        break
    count += 1 

#将数据写入本地csv文件
with open("./localtmp.csv","wt",newline='',encoding='utf-8') as localcsvfile:
    writer = csv.writer(localcsvfile)
    count = 0    
    try:
        for row in csvReader:
            if count <10:
                writer.writerow(row)
            else:
                break
            count += 1
    finally:
        localcsvfile.close()

csv文档的标题行（首行）需要特殊处理，csv.DictReader可以很好的解决这个问题。DictReader将读取的行转换为python字典对象，而不是列表。标题行的各列名即为字典的键名。

#csv.DictReader读取csv文件，可以有效处理标题行等问题
from urllib.request import urlopen
import csv
from io import StringIO#在内存中读写str，如果要操作二进制数据，就需要使用BytesIO

try:
   data = urlopen("http://pythonscraping.com/files/MontyPythonAlbums.csv").read().decode("ascii","ignore")
except (URLError,HTTPError) as e:
    print("Errors:\n")
    print(e)

dataFile = StringIO(data)
csvReader = csv.reader(dataFile)
dictReader = csv.DictReader(dataFile)
print(dictReader.fieldnames)
count = 0
for row in dictReader:
    if count <10:
        print(row)
    else:
        print("...\n...")
        break
    count += 1

3.抓取PDF文档
pdf文档的远程抓取与操作，可借助比较流行的pdfminer3k库来完成。

#抓取并操作pdf
#pdf READ operation
from urllib.request import urlopen
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager,process_pdf
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
from io import StringIO,open

def readPDF(filename):
    resmgr = PDFResourceManager()#STEP 1
    retstr = StringIO()#STEP 2
    laparams = LAParams()#STEP 3
    device = TextConverter(resmgr,retstr,laparams=laparams)#STEP 4

    process_pdf(resmgr,device,filename)#STEP 5
    device.close()#STEP 6

    cOntent= retstr.getvalue()
    retstr.close()
    return content

try:
   pdffile = urlopen("http://www.fit.vutbr.cz/research/groups/speech/servite/2010/rnnlm_mikolov.pdf")

except (URLError,HTTPError) as e:
    print("Errors:\n")
    print(e)

outputString = readPDF(pdffile)#也可以读取由pdffile=open("../../readme.pdf")语句打开的本地文件。
print(outputString)
pdffile.close()

4.抓取WORD
老版word使用了二进制格式，后缀名为.doc，word2007后出现了与OPEN OFFICE类似的类XML格式文档，后缀名为.docx。python对word文档的支持不够，似乎没有完美解决方案。为读取docx内容，可以使用以下方法：
（1）利用urlopen抓取远程word docx文件；
（2）将其转换为内存字节流；
（3）解压缩（docx是压缩后文件）；
（4）将解压后文件作为xml读取
（5）寻找xml中的标签（正文内容）并处理

#读取word docx文档内容
from zipfile import ZipFile
from urllib.request import urlopen
from io import BytesIO
from bs4 import BeautifulSoup

wordFile = urlopen("http://pythonscraping.com/pages/AWordDocument.docx").read()
wordFile = BytesIO(wordFile)
document = ZipFile(wordFile)#
xml_cOntent= document.read("word/document.xml")
#print(xml_content.decode("utf-8"))

wordObj = BeautifulSoup(xml_content.decode("utf-8"),"lxml")
textStrings = wordObj.findAll("w:t")
for textElem in textStrings:
    print(textElem.text)