前言

昨天投简历时遇到了这样的一个笔试。本以为会是数据结构算法之类的没想到直接发了一个word直接提需求，感觉挺有意思就写了这篇文章，感兴趣的朋友可以看看。

1. 网页内容解析

首先，我们通过请求网页获取到日本常用汉字的链接列表。然后，针对每个汉字链接，我们提取网页中相应部分的 HTML 内容。

首先分析页面结构

发现这些汉字有着相同的规律，先将.parts_box类标签拿到之后再用css选择器拿到对应的汉字标签.

url = 'https://kanji.jitenon.jp/cat/joyo.html'
response = requests.get(url)
response.encoding = 'utf-8'
html_content = response.text

css_selector = '#content > div.bushu_wrap > div > .parts_box '
parsed_elements = parse_css(html_content, css_selector)
urllist = []
for element in parsed_elements:
    chineslinks = element.select(".search_parts > li > a")
    for chineslink in chineslinks:
        chines = {}
        chines['link'] = chineslink['href']
        chines['name'] = chineslink.text
        urllist.append(chines)

首先，我用了Python的requests库发送了一个HTTP请求，抓取了目标网站的内容。然后，用了BeautifulSoup库进行HTML解析，找到了我需要的信息。通过一个简单的CSS选择器，我成功地定位到了汉字链接的位置。

接着，我遍历了这些链接，将它们逐个存储在了一个名为urllist的列表中。每个链接都包含着汉字的名称和对应的链接地址。

2.详情页解析

通过对比前两字可以发现每个字的介绍里的属性都有可能不一样，因此这里的思路是先拿到这部分标签的整体text，然后通过正则去进行筛选匹配。在进行字符拼接时加上分隔符，为之后的对转成列表形式时的字符分割做准备。

def get_detailed(chines):
    url = chines['link']
    response = requests.get(url)
    response.encoding = 'utf-8'
    html_content = response.text
    css_selector = '#content > article > div.search_data > div > div.kanji_wrap > div.kanji_right > div > section > table >tbody > tr '
    parsed_elements = parse_css(html_content, css_selector)
    text = ''
    separator = '%'  # 定义分隔符
    for element in parsed_elements:
        # print(element.text)
        text =text+ ' '.join(element.stripped_strings)+ separator

        font = {}
        font['name'] = chines['name']
        #
        # fontkey = element.select(".ruby_switch")[0].text
        # fontvaule = element.select(".ruby_switch > span")
        # print(fontkey)
    # print(text)

    def extract_text_between_patterns(text, start_patterns, end_patterns):
        """
        从文本中提取两个模式之间的文本。

        参数:
            text (str): 待提取文本。
            start_patterns (list): 匹配文本起始的模式列表。
            end_patterns (list): 匹配文本结束的模式列表。

        返回:
            list: 匹配的文本列表，如果没有匹配项则返回None。
        """
        matches = []  # 存储匹配结果的列表
        for start_pattern in start_patterns:
            for end_pattern in end_patterns:
                # 查找所有起始模式的位置
                start_matches = [match.end() for match in re.finditer(start_pattern, text)]
                # 查找所有结束模式的位置
                end_matches = [match.start() for match in re.finditer(end_pattern, text)]
                # 遍历每个起始位置和结束位置的组合
                for start_match in start_matches:
                    for end_match in end_matches:
                        if start_match < end_match:  # 确保结束位置在起始位置之后
                            subtext = text[start_match:end_match]  # 提取子文本
                            # 检查子文本中是否包含其他模式
                            if not any(pattern in subtext for pattern in start_patterns[1:] + end_patterns):
                                # 添加匹配的子文本到结果列表中，并保留第一个关键词
                                matches.append(text[text.find(start_pattern):end_match].strip())
                                break  # 找到一个匹配后退出当前循环
        return matches if matches else None  # 返回匹配结果列表，如果列表为空则返回None

    # 定义关键字列表
    start_patterns = ['部首', '画数', '音 読 み', '訓 読 み', '意味', '成 り 立 ち', '種別', '分類', '学年', '漢字 検定', 'JIS 水準']
    end_patterns = ['画数', '音 読 み', '訓 読 み', '意味', '成 り 立 ち', '種別', '分類', '学年', '漢字 検定', 'JIS 水準']

    # 调用函数进行提取
    results = extract_text_between_patterns(text, start_patterns, end_patterns)
    # print(results)
    # for i in range(len(results)):
    #     print(results[i])

    def create_dict(data, patterns):
        hanzi_dict = {}
        for item in data:
            for pattern in patterns:
                if pattern in item:
                    key, value = item.split(pattern, 1)
                    hanzi_dict[pattern.strip()] = value.strip()
                    break
        return hanzi_dict

    # 测试
    patterns = ['部首', '画数', '音 読 み', '訓 読 み', '意味', '成 り 立 ち', '種別', '分類', '学年', '漢字 検定', 'JIS 水準']
    # 解析数据
    hanzi_dict = create_dict(results, patterns)
    # 遍历hanzi_dict
    for key, value in hanzi_dict.items():
        parts = hanzi_dict[key].split('%')
        parts.pop()  # 移除最后一个空字符串
        if  len(parts) == 1:
            hanzi_dict[key] = str(parts[0])
            continue
        hanzi_dict[key] = parts

    return hanzi_dict

汉字详情页解析函数 get_detailed

该函数的主要目的是解析汉字的详情页，从中提取出部首、画数、音读み等关键信息，并以字典的形式返回。

• 输入参数：

  • chines：一个包含汉字链接和名称的字典，包括键 'link' 和 'name'。

• 功能：

  1. 通过给定的链接获取汉字的详情页HTML内容。
  2. 使用CSS选择器定位到包含关键信息的元素。
  3. 提取目标信息并整理成字典格式。

• 详细步骤：

  1. 发送HTTP请求以获取详情页HTML内容，并将其编码为UTF-8格式。
  2. 使用预定义的CSS选择器来定位页面上包含关键信息的元素。
  3. 将解析得到的HTML元素提取出文本信息，并按照指定的分隔符连接成一个长字符串。
  4. 使用自定义的函数extract_text_between_patterns从长字符串中提取出具体信息，并整理成字典格式。
  5. 最后，返回包含关键信息的字典。

• 关键函数：

  • extract_text_between_patterns：从长字符串中提取出具体信息的函数，它根据指定的起始和结束模式来匹配文本，并返回匹配的结果列表。

• 返回值：

  • 一个字典，包含部首、画数、音读み等关键信息。

3.保存JSON

通过循环遍历urllist中的每个汉字链接，然后调用get_detailed函数来获取每个汉字的详细信息。获取到的信息被打印输出，并且添加到了名为ans的列表中。

接着，将整个ans列表保存为一个JSON文件，以便将获取到的汉字详细信息持久化存储下来。JSON文件的保存路径为当前目录下的ans.json文件，并且使用UTF-8编码格式，以确保能够正确地保存包含非ASCII字符的内容。

ans = []
for chines in urllist:
    chines = get_detailed(chines)
    print(chines)
    ans.append(chines)

# 将ans保存为json文件
with open('ans.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(ans, f, ensure_ascii=False, indent=4)