Python3做采集

出于某些目的，需要在网上爬一些数据。考虑到Python有各种各样的库，以前想试试Pycharm这个IDE，就决定用它了。首先翻完《深入Python3》这本书，了解了它的语法之类的。下面就开始干活了：

1. Http协议的实现。那本书里有介绍一个叫httplib2的库，看起来挺好。就用这个库把网页内容抓下来先。
2. Html解析。之前有用过一些解析xml的库，但是想着html代码可能不会太严禁，就找到了一个传说中对html容错度很高的库：BeautifulSoup。Python3得用这个库的第四版，导入时也是要导「bs4」库。解析挺简单，我用的基本还是xml那一套。
3. 数据保存。呃，没啥说的，就是用内建方法open()打开一个文件，会返回一个文件对象，然后调用它的各种方法就可以了。

采集的有点慢。需要采集的数据有三十多万条。但是一个页面只有十条数据，而且每三四秒左右才能从服务器抓到一个页面。刚开始想着用多线程之类的加速，但想着抓一次就好了，而且有人鄙视说，抓太快对服务器负担太大，就让它跑了个通宵。只抓了十万条数据，而且还有漏的。

 

然后就找到另外一个网站，继续抓。这个时候蛋疼了，那网页里的内容大部分都是js之类生成的。第一反应就是看看有没人用Python实现一个js的解释器。结果发现这个工具量太大，很多库都必须依靠浏览器来解析，太重量级。先放一放，就先看看这个js里有些啥，会不会直接有需要的数据。

以前没有网页开发的经验，只是问过同学什么js，asp语言是干嘛用的。但是Firefox很久之前就装了FireBug这个插件，就拿出来随便点点。很容易看到了加载的js，但是看了半天没发现有想要的东西。然后继续随便点点，发现加载的不只一个脚本，最后在控制台里，发现Get了一个aspx文件，里面就有想要的数据。

 

下面继续是Python的事了：

1. 瞄了下那个url里，有关于日期的参数。首先很纯洁的想到我需要一个能处理日期的类。嗯，我也找到了，datetime。这货能很方便的处理关于 「时间」的功能，比如一个时间的前一天，前一秒是什么时候，计算两个时间相差多少等等，而完全不用考虑类似润年哇，加了几小时后就成了另外一天之类的问题。也能很方便的把日期用字符串按指定的格式打印出来。
2. 抓到这里面的文件后，需要进行分析。就简单的用正则表达式了。用到的库是re。呃，用法也很简单，可以先用编译一个正则表达式，然后可以查看一个字符串能不能被这个正则表达式匹配，返回匹配部分等等。

因为这个脚本很小，比起抓整个网页来说，效率好太多了，一秒钟左右抓一个页面，而且一个页面大概有170条数据。跑了二十分钟左右就抓完了。

 

后：

以前用C++这样的静态类型语言，一个表达式的值，一个函数的返回值只能是一种类型。但是Python则不同，比如open()会根据你打开模式返回不同的类型的对象。虽然说C++的parser做起来很难，但是只要做出来，就能很容器确定一个变量的类型（模板中的除外，所以C++11放弃Concept的时候还是略让人蛋疼的），然后IDE就能进行很好的自动补全建议。但是动态类型语言这方面则略为蛋疼了，对IDE要求高了一点。好处则是很方便灵活，写函数里也不怎么纠结参数的实际类型，全特么是模板参数……好在PyCharm能根据一个函数的docstring判断参数的类型。

还有就是Python里对机器的控制弱了点。因为数据量有点大，所以不得不关心了下list的实现。它类似C++ stl里的vector，但是又没有提供设置容量的方法。现在就用collection.deque将就了一下。