我們在寫爬蟲的過程中，除了研究反爬之外，幾乎全部的時間都在寫解析邏輯。那么，生命苦短，為什么我們不寫一個通用解析器呢？對啊！為什么不呢？開整！

爬蟲要解析的網(wǎng)頁類型無外乎 html、json 以及一些二進制文件（video、excel 文件等）。既然要做成通用解析器，我們有兩種實現(xiàn)方式，一種是將網(wǎng)頁內(nèi)容轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的形式，然后用對應的解析規(guī)則去解析，比如全部將網(wǎng)頁內(nèi)容轉(zhuǎn)換成 html 形式，然后用 xpath 去提取。

另外一種是配置文件預先告知的方式，你配置成什么類型，解析器就通過對應的解析規(guī)則去解析。

統(tǒng)一網(wǎng)頁形式，需要做大量的網(wǎng)頁內(nèi)容形式轉(zhuǎn)換，而配置文件預先告知則需要在配置時指定更多解析字段。相比較而言，通過第二種方式，未來改變較多的是配置規(guī)則，不需要動核心代碼，引入 bug 的可能性較低。因此這里我們采用第二種方式實現(xiàn)解析器

解析器對于網(wǎng)頁內(nèi)容的提取，本質(zhì)上和我們在本地電腦上查找和整理文件，沒有什么差別。比如像下面這樣

解析內(nèi)容就是從中提取我們想要的信息，然后整理成我們希望的格式。比如上面的內(nèi)容，我們提取出來的形式應該是這樣

{ 'design': '設計圖.psd', 'software': 'sketch.dmg'}

而在實際的爬蟲開發(fā)過程中，網(wǎng)頁形式遠比以上的復雜。其實遇到最多的問題是在一組列表中嵌套一個列表，我們需要把這種形式提取出來。比如像下面這種形式

{ 'a': 'a', 'b': [{'c': 'c1', 'd': 'd1'},{'c': 'c2', 'd': 'd2'}]}

他提取出信息后應該是這樣

[ { 'a': 'a', 'c': 'c1', 'd': 'd1' }, { 'a': 'a', 'c': 'c2', 'd': 'd2' }]

如果小伙伴對于算法熟悉的話，應該能察覺出這種遍歷用遞歸來寫是非常方便的。但要注意的是 python 會限定遞歸的層數(shù)，小伙伴可以通過下面這個方法查看遞歸限定的層數(shù)

import sysprint(sys.getrecursionlimit())>>>1000

我這邊限定的層數(shù)是 1k。對于解析網(wǎng)頁來說完全夠用了，如果哪個人把網(wǎng)頁解析邏輯嵌套了 1000 層，我建議你直接跟老板提放棄這個網(wǎng)頁吧！

我們已經(jīng)知道對于通用解析來說，就是通過配置解析規(guī)則提取頁面的對應信息。而針對有列表層級的網(wǎng)頁可能還涉及遞歸遍歷問題。那如何去配置這種解析規(guī)則呢？其實很簡單，只需要在進入每一個層級之前先指定該層的數(shù)據(jù)形式，比如下面這個原數(shù)據(jù)

{ 'a': 'a', 'b': [ {'c': 'c1', 'd': 'd1'}, {'c': 'c2', 'd' : 'd2'} ]}

想提取嵌套信息，我們的解析規(guī)則就應該是這樣的

[ { '$name': 'a', '$value_type': 'raw', '$parse_method': 'json', '$parse_rule': 'a', '$each': [] }, { '$name': '__datas__', '$value_type': 'recursion', '$parse_method': 'json', '$parse_rule': 'b', '$each': [{ '$name': 'c', '$value_type': 'raw', '$parse_method': 'json', '$parse_rule': 'c', '$each': []},{ '$name': 'd', '$value_type': 'raw', '$parse_method': 'json', '$parse_rule': 'd', '$each': []} ] }]

其中 $name 字段表示我們最終希望最外層數(shù)據(jù)所擁有的字段名，當然如果是需要遞歸到內(nèi)層的字段，則將列表保存為 __datas__ ，然后根據(jù)這個 __datas__ 進行內(nèi)層結構的解析。最終我們得到的數(shù)據(jù)結構應該是這樣的

[ {'a': 'a', 'c': 'c1', 'd': 'd1'}, {'a': 'a', 'c': 'c2', 'd': 'd2'}]

以上我們只演示了 json 的解析規(guī)則，如果要拿來解析 html 對象呢？很簡單，將解析方式改為 xpath 對象，然后傳入 xpath 解析語法即可。

總共分成兩部分，一部分根據(jù)原最終結果和規(guī)則進行打包，將所有涉及 recursion 邏輯的字段進行轉(zhuǎn)換，代碼如下

def _pack_json(result, rules):item = {}for p_rule in rules: if p_rule.get('$value_type') == 'raw':if p_rule.get('$parse_method') == 'json': item[p_rule.get('$name')] = glom(result, p_rule.get('$parse_rule')) elif p_rule.get('$value_type') == 'recursion':if p_rule.get('$parse_method') == 'json': tmp_result = glom(result, p_rule.get('$parse_rule')) total_result = [] for per_r in tmp_result:total_result.append(_pack_json(per_r, p_rule.get('$each'))) item[p_rule.get('$name')] = total_resultreturn item

另外一部分將上一步得到的進行解析，將打包得到的結果進行解包，即將所有內(nèi)嵌的數(shù)據(jù)提到最外層，代碼如下

def _unpack_datas(result: dict) -> list:if '__datas__' not in result: return [result]item_results = []all_item = result.pop('__datas__')for per_item in all_item: if '__datas__' in per_item:tmp_datas = per_item.pop('__datas__')for per_tmp_data in tmp_datas: tmp_item = _unpack_datas(per_tmp_data) for per_tmp_item in tmp_item:item_results.append({**per_tmp_item, **per_item}) else:item_results.append({**result, **per_item})return item_results

后再包一層執(zhí)行入口就可以了，完整代碼如下

from loguru import loggerfrom glom import glomdef parse(result, rules): def _pack_json(result, rules):item = {}for p_rule in rules: if p_rule.get('$value_type') == 'raw':if p_rule.get('$parse_method') == 'json': item[p_rule.get('$name')] = glom(result, p_rule.get('$parse_rule')) elif p_rule.get('$value_type') == 'recursion':if p_rule.get('$parse_method') == 'json': tmp_result = glom(result, p_rule.get('$parse_rule')) total_result = [] for per_r in tmp_result:total_result.append(_pack_json(per_r, p_rule.get('$each'))) item[p_rule.get('$name')] = total_resultreturn item def _unpack_datas(result: dict) -> list:if '__datas__' not in result: return [result]item_results = []all_item = result.pop('__datas__')for per_item in all_item: if '__datas__' in per_item:tmp_datas = per_item.pop('__datas__')for per_tmp_data in tmp_datas: tmp_item = _unpack_datas(per_tmp_data) for per_tmp_item in tmp_item:item_results.append({**per_tmp_item, **per_item}) else:item_results.append({**result, **per_item})return item_results pack_result = _pack_json(result, rules) logger.info(pack_result) return _unpack_datas(pack_result)

以上，就是通用解析器的完整案例。案例中僅實現(xiàn)了對于 json 的支持，小伙伴可以基于自己的項目，改造成其他的解析形式。通用解析其實是雞仔為了偷懶寫的，因為雞仔發(fā)現(xiàn)，在爬蟲開發(fā)中，大部分工作都耗在解析這部分。而有了通用解析的前端頁面，運營和數(shù)據(jù)分析師就可以根據(jù)自己的需要配置自己想爬取的站點了。人生苦短，你懂得。我去摸魚了~

實現(xiàn)方式請移步至 github 查看：https://github.com/hacksman/learn_lab/blob/master/small_bug_lab/general_parser.py

以上就是python 用遞歸實現(xiàn)通用爬蟲解析器的詳細內(nèi)容，更多關于python 遞歸實現(xiàn)爬蟲解析器的資料請關注好吧啦網(wǎng)其它相關文章！