百日筑基篇——python爬虫学习（一）

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前言

随着学习的深入，有关从各种不同的数据库中以及互联网上的海量信息，如何有选择性的爬取我们所需的数据以方便我们的数据分析工作，爬虫的学习是必要的。

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一、python爬虫介绍

Python爬虫是指使用Python编程语言编写的程序，通过模拟浏览器行为从网页中提取数据的过程

主要用途包括：

1. 数据采集：通过爬虫可以从互联网上收集大量的数据，如新闻、论坛帖子、商品信息等。

2. 数据分析：爬虫可以获取特定网站或多个网站的数据，进行统计和分析。

3. 自动化测试：爬虫可以模拟用户行为，自动化地访问网站，并检查网站的功能、性能等。

4. 内容聚合：通过爬虫可以自动化地从多个网站上获取信息，并将其聚合成为一个平台，方便用户浏览。

二、URL管理器

是指对爬取URL进行管理，防止重复和循环爬取，方便新增URL和取出URL。

class UrlManager():
    """
   url管理器
    """
    def __init__(self):
        self.new_urls = set()
        self.old_urls = set()
    def add_newurl(self,url):
        if url is None or len(url) == 0:
            return
        if url in self.new_urls or url in self.old_urls:
            return
        self.new_urls.add(url)
    def add_newurls(self,urls):
        if urls is None or len(urls) == 0:
            return
        for url in urls:
            self.add_newurl(url)
    def get_url(self):
        if self.has_newurl():
            url = self.new_urls.pop()
            self.old_urls.add(url)
            return url
        else:
            return None
    def has_newurl(self):
        return len(self.new_urls) > 0

该类中创建了两个集合：new_urls和 old_urls ，分别表示新增url和已爬取完的url的存储集合。
定义了四个方法，

1. add_newurl(self, url): 添加新的URL到new_urls集合中。如果URL为空或已经存在于new_urls或old_urls中，则不添加。
2. add_newurls(self, urls): 批量添加URL到new_urls集合中。如果URL为空，则不添加。
3. get_url(self): 从new_urls中获取一个未爬取的URL，将其移动到old_urls集合中，并返回该URL。如果new_urls为空，则返回None。
4. has_newurl(self): 判断是否还有未爬取的URL。返回new_urls集合的长度是否大于0。

三、所需基础模块的介绍

1. requests

用于发送HTTP请求，并获取网页内容。

import requests
requests.post(url=,params=,data=,headers=,timeout=,verify=,allow_redirects=,cookies=)
#里面的参数依次代表请求的URL、查询参数、请求数据、请求头、超时时间、SSL证书验证、重定向处理和Cookies。


url = "https://wolfpsort.hgc.jp/results/pLAcbca22a5a0ccf7d913a9fc0fb140c3f4.html"

r = requests.post(url)
#查看状态码，200为请求成功
print(r.status_code)

#查看当前编码，以及改变编码
print(r.encoding)
r.encoding = "utf-8"
print(r.encoding)

#查看返回的网页内容
print(r.text)

#查看返回的http的请求头
print(r.headers)

#查看实际返回的URL
print(r.url)

#以字节的方式返回内容
print(r.content)

#查看服务端写入本地的cookies数据
print(r.cookies)

2. BeautifulSoup

用于解析HTML或XML等文档，提取所需的数据。

1. HTML介绍

HTML指的是超文本标记语言，一种用于创建网页结构的标记语言。它由一系列的元素（标签）组成，通过标签来描述网页中的内容和结构。

HTML标签：
是由< >包围的关键词，标签通常成对出现，且标签对中的第一个标签是开始标签，第二个则是结束标签，如下图所示：

在HTML语言中，标签中一般伴随着属性,比如：”id、class、herf等"

2. 网页解析器

导入 BeautifulSoup 模块
解析的一般步骤是：

1. 得到HTML网页的文本
2. 创建BeautifulSoup对象
3. 搜索节点 （使用find_all或 find,前者返回满足条件的所有节点，后者返回第一个）
4. 访问节点 （名称、属性、文字等）

示例代码如下：

base_url = "https://wolfpsort.hgc.jp/"

from bs4 import BeautifulSoup

with open("D:\python\PycharmProjects\pythonProject1\pachou\linshi.html", "r", encoding="utf-8") as f:
    html_doc = f.read()

soup = BeautifulSoup(
    html_doc,  # HTML文档字符串
    "html.parser",  # 解析器
)

#可以分区
div_node = soup.find("div",id ="content")
links= div_node.find_all("a")

# links = soup.find_all("a")
for link in links:
    print(link.name,base_url+link["href"],link.get_text())

imgs = soup.find_all("img")
for img in imgs:
    print(base_url+img["src"])

这是一个基于wolfpsort网页的页面内容的爬取，根据该网页的HTML文本，可以通过标签以及属性的设置，来获得我们所需的指定的节点，再获取节点中的内容，如"herf"等

四、实操

1. 代码展示

import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import requests
import os
import pandas as pd


def split_gene_file(source_file, output_folder, genes_per_file):
    df = pd.read_csv(source_file, sep='\t')
    num_files = len(df) // genes_per_file + 1
    os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

    for i in range(num_files):
        start = i * genes_per_file
        end = start + genes_per_file
        df_subset = df.iloc[start:end]
        output_file = f"{output_folder}/gene_file_{i + 1}.csv"
        df_subset.to_csv(output_file, index=False)


split_gene_file("D:\yuceji\Lindera_aggregata.gene.pep", "gene1", 3100)

files = os.listdir("D:\python\PycharmProjects\pythonProject1\pachou\gene1")

result_urls = []

for i in range(0, 4):    #可自行设置所需文件数
    # 设置WebDriver路径，启动浏览器
    driver = webdriver.Edge()

    # 打开网页
    url = "https://wolfpsort.hgc.jp/"
    driver.get(url)
    time.sleep(5)

    wuzhong_type = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="content"]/form/table/tbody/tr[1]/td[1]/p[1]/input[2]')
    wuzhong_type.click()
    wenjian_type = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="content"]/form/table/tbody/tr[1]/td[1]/p[2]/input[2]')
    wenjian_type.click()

    input_element = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="content"]/form/table/tbody/tr[1]/td[1]/p[3]/input')
    input_element.send_keys(f"D:\python\PycharmProjects\pythonProject1\pachou\gene1\gene_file_{i + 1}.csv")
    time.sleep(10)

    # 提交表单
    submit_button = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="content"]/form/table/tbody/tr[2]/td/p/input[1]')
    submit_button.click()
    time.sleep(30)
    with open("result_urls","a",encoding="utf-8") as f:
        # 获取结果页面的URL
        result_url = driver.current_url
        f.write(result_url+ "\n")

    # 输出结果页面的URL
    print(result_url)
    result_urls.append(result_url)
    # 关闭浏览器
    driver.quit()

for i in range(len(result_urls)):
    r = requests.get(result_urls[i])
    print(r.status_code)
    text = r.text
    lines = text.split("<BR>")
    AA_ID_list = []
    yaxibao_list = []
    for line in lines:
        if "details" in line:
            AA_ID = line.split("<A")[0].strip().split()[-1]
            yaxibao = line.split("details")[1].strip().split()[1][:-1]
            AA_ID_list.append(AA_ID)
            yaxibao_list.append(yaxibao)
    with open(fr"D:\python\PycharmProjects\pythonProject1\pachou\result_dir\yaxibao{i}.csv", "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write("AA_ID, yaxibao\n")  # 写入列名
        for j in range(len(AA_ID_list)):
            f.write(f"{AA_ID_list[j]}, {yaxibao_list[j]}\n")

print(result_urls)



# 再将所有的结果文件合并为一个大文件
result_csv = r"D:\python\PycharmProjects\pythonProject1\pachou\result_dir"
# 获取结果文件列表
result_files = os.listdir(result_csv)[:-1]
print(result_files)
# 创建一个空的DataFrame用于存储合并后的结果
merged_data = pd.DataFrame()
# 遍历每个结果文件
for file in result_files:
    # 读取结果文件
    df = pd.read_csv(result_csv + "\\" + file)
    #print(df)
    # 将结果文件的数据添加到合并后的DataFrame中
    merged_data = pd.concat([merged_data, df])
#print(merged_data)
# 保存合并后的结果到一个大文件
merged_data.to_csv("merged_results.csv", index=False)

我运行了这个代码，遍历前面四个文件，发现都很好的得到了结果页面的URL。说明这个代码是可行的。

2. 代码解释

这个代码差不多可以分为四个部分：

1. 将大文件划分为小的文件
2. 使用selenium库进行模拟用户行为，以获得结果页面的url
3. 使用requests模块，通过上一步获得的url,发送请求，获取结果页面，并提取出所需信息
4. 文件合并操作，使用pandas库中的concat方法，将前面得到的众多小文件的结果整合到一个大文件中。

1. 将大文件划分为小的文件

定义一个split_gene_file() 函数
先读取源文件source_file，将其转换为一个DataFrame对象。
再通过设置希望每个文件中的AA序列数（genes_per_file),计算出生成的小文件数（num_files), 并且生成一个文件夹用来放置得到的小文件。
然后，使用一个循环来迭代每个小文件的索引。循环中的每一次迭代都会计算起始索引start和结束索引end，并使用这些索引从原始DataFrame中选择相应的记录。
最后使用.iloc方法提取选择的子集，并保存为csv文件

2. 获得结果页面的url

这是基于python的selenium库，
Selenium是一个用于Web自动化的工具，可以用于模拟用户在网页浏览器上的行为，包括点击、输入、提交表单等操作。

其中最主要的步骤还是查看官网页面的源代码，通过HTML文本的标签获取元素的定位。
例如：
我要查看”Please select an organism type:" ，可以右键单击，然后点击检查

得到有关信息：

比如我在”Please select an organism type:“框中想选择"Plant”,那么我只要选择上图红框中表示输入是"plant"的框就行，然后再右键选择复制 “Xpath”
之后再将复制的Xpath粘贴到函数中，充当参数，如下所示：

 wuzhong_type = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="content"]/form/table/tbody/tr[1]/td[1]/p[1]/input[2]')

因为在这个定位元素函数中，我第一个参数填的是“By.XPATH”，故后面那个参数就便是元素的“Xpath”。

3. 获取结果页面，提取出所需信息

对前面得到的URL列表（result_urls)进行循环遍历，并将得到的结果保存于指定文件中

4. 文件合并操作

前面得到的结果文件是通过循环得到的，故会是众多小文件。若是欲将所有的结果信息合并于一个大文件中，可以使用pandas库中的concat方法，来合并文件，最后将循环完毕后的合并结果，保存为一个csv文件。

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总结

本章主要简述了python爬虫的有关信息，并且进行了一个实操（这个爬虫是基于WoLF PSORT官网，爬取亚细胞定位结果的数据）。更多有关蛋白质亚细胞定位的信息，请看

亚细胞定位

零落成泥碾作尘，只有香如故。

–2023-8-13 筑基篇