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python爬虫之遍历单个域名

来源: 易采站长站

即使你没听说过“维基百科六度分隔理论”,也很可能听过“凯文 • 贝肯 (Kevin Bacon)的六度分隔值游戏”。在这两个游戏中,目标都是把两 个不相干的主题(在前一种情况中是相互链接的维基百科词条,而在后 一种情况中是出现在同一部电影中的演员)用一个链条(至多包含 6 个 主题,包括原来的两个主题)连接起来。

比如,埃里克 • 艾德尔和布兰登 • 弗雷泽都出现在电影《骑警杜德雷》 里,布兰登 • 弗雷泽又和凯文 • 贝肯都出现在电影《我呼吸的空气》 里。因此,根据这两个条件,从埃里克 • 艾德尔到凯文 • 贝肯的链条 长度只有 3 个主题。

感谢 The Oracle of Bacon 的存在,满足了我对这类关系链的好奇心。

我们将在本节创建一个项目来实现“维基百科六度分隔理论”的查找方 法。也就是说,我们要实现从埃里克 • 艾德尔的词条页面 (https://en.wikipedia.org/wiki/Eric_Idle)开始,经过最少的链接点击次 数找到凯文 • 贝肯的词条页面(https://en.wikipedia.org/wiki/Kevin_Bacon)。

这么做对维基百科的服务器负载有多大影响?

根据维基媒体基金会(维基百科所属的组织)的统计,该网站每秒 会收到大约2500次点击,其中超过 99% 的点击都指向维基百科域 名[详情请见“维基媒体统计图”(Wikimedia in Figures)里的“流量 数据”(Traffic Volume)部分内容]。因为网站流量很大,所以你 的网络爬虫不可能对维基百科的服务器负载产生显著影响。不过, 如果你频繁地运行本书的代码示例,或者自己创建项目来抓取维基 百科的词条,那么希望你能够向维基媒体基金会提供一点捐赠—— 不只是为了抵消你占用的服务器资源,也是为了其他人能够利用维 基百科这个教育资源。

还需要注意的是,如果你准备利用维基百科的数据做一个大型项 目,应该确认该数据是不能够通过维基百科 API 获取的。维基百科 网站经常被用于演示爬虫,因为它的 HTML 结构简单并且相对稳定。但是它的 API 往往会使得数据获取更加高效。 你应该已经知道如何写一段 Python 代码,来获取维基百科网站的任何 页面并提取该页面中的链接了。

from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup
html = urlopen('http://en.wikipedia.org/wiki/Kevin_Bacon') 
bs = BeautifulSoup(html, 'html.parser') 
for link in bs.find_all('a'):  
if 'href' in link.attrs:    
print(link.attrs['href'])

如果你观察生成的一列链接,会看到你想要的所有词条链接都在里 面:“Apollo 13”“Philadelphia”“Primetime Emmy Award”,等等。但是, 也有一些你不需要的链接:

//wikimediafoundation.org/wiki/Privacy_policy

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