Python爬虫:遍历抓取网站所有页面并存储到MongoDB
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更新于2024-08-04
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"本示例展示了如何使用Python爬虫技术爬取一个网站的所有页面,并将数据存储到MongoDB数据库中。主要涉及的库包括requests、BeautifulSoup和pymongo,同时利用urljoin处理相对URL。"
在Python网络爬虫开发中,`requests`库用于发送HTTP请求,获取网页的HTML内容;`BeautifulSoup`库则用于解析这些内容,提取我们需要的数据,如页面标题、URL和正文。`pymongo`是Python官方推荐的MongoDB驱动,用于与MongoDB数据库进行交互。
首先,我们配置MongoDB客户端,连接到本地的MongoDB服务(默认端口27017),并选择一个数据库(在这个例子中是`mydb`),然后创建一个集合(相当于关系数据库中的表)来存储爬取的数据,名为`pages`。
接下来,定义两个集合`visited_urls`和`urls_to_visit`,分别用于记录已经访问过的URL和待访问的URL。从基础URL(例如`<https://www.example.com/>`)开始,我们将它添加到`urls_to_visit`集合中。进入一个循环,直到没有待访问的URL为止。
在每次循环中,我们从`urls_to_visit`中取出一个URL,用`requests.get()`发送GET请求,获取响应内容,并设置正确的字符编码(这里是UTF-8)。然后,用BeautifulSoup解析HTML,找到页面标题和正文内容。将这些信息整理成一个字典,并插入到MongoDB的`pages`集合中。
此外,我们还需要处理页面内的链接。通过找到所有的`<a>`标签,获取`href`属性,然后利用`urljoin()`函数将相对URL转换为绝对URL。如果这个URL尚未访问且不在已访问URL集合中,就将其添加到待访问集合`urls_to_visit`。
最后,当所有待访问URL都被处理完毕后,输出提示信息,表明所有页面信息已成功保存到MongoDB数据库中。
这个爬虫示例虽然简单,但它涵盖了网页爬取的基本流程,包括请求页面、解析内容、存储数据以及处理链接。在实际项目中,可能需要添加异常处理、处理JavaScript渲染的页面、设置延迟以避免频繁请求导致IP被封禁等高级功能。此外,对于大型网站,可能需要考虑分页爬取、分布式爬虫等策略来提高效率。
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