打开伯明翰大学的百科，发现与某相邻学校相比，中国校友实在太少，可能是校友过于低调。于是萌生一个想法，写一个爬虫找出百度百科里所有与“伯明翰”大学有关的校友，然后自动汇总，生成人物梗概，按照知名度排序。

需求大概就是这样，也就是说，我们需要以下几个模块：

  1. 爬虫程序——抓取全百度百科与“伯明翰大学”相关的数据
  2. 数据去重——用pandas去掉抓取相同的URL或相同的名称
  3. 提取人名——利用HMM-Viterbi进行人名筛选与提取
  4. 下载器——下载所有数据库中数据清洗过的URL，并存入数据库
  5. 人物Ranking——按照一定的排名方式，对人物进行知名度排名
  6. 人物梗概——利用NLP相关库，对提取的人物进行自动化梗概

话不多说，现在开始进行爬虫部分。

爬虫部分分为两类：信息获取器、URL管理器

信息获取器自动抓取百度搜索结果内容，并将其存入URL管理器

首先建立数据库uob，并且建立一个表明为list的表用于存储百度百科基础数据

SET NAMES utf8;
CREATE TABLE `list` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `url` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `description` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

spider.py

#coding=utf-8
#python version：2.7

import urllib
import urllib2
import time
from bs4 import BeautifulSoup as BS

from urlmanager import UrlManager

class Spider(object):
    def __init__(self):
        self.urls = UrlManager()    #url管理器

    def baidusearch(self,word,page):
        baseUrl = 'http://www.baidu.com/s'

        data = {'wd': word, 'pn': str(page - 1) + '0', 'tn': 'baidurt', 'ie': 'utf-8', 'bsst': '1'}
        data = urllib.urlencode(data)
        url = baseUrl + '?' + data

        try:
            request = urllib2.Request(url)
            response = urllib2.urlopen(request)
        except urllib2.HttpError, e:
            print e.code
            exit(0)
        except urllib2.URLError, e:
            print e.reason
            exit(0)

        html = response.read()
        soup = BS(html, "lxml")
        td = soup.find_all(class_='f')

        for t in td:
            name = t.h3.a.get_text().replace(' ', '').replace('	', '').replace('\n', '').replace(u'_百度百科','')
            # print name
            url = t.h3.a['href'].replace(' ', '').replace('\n', '')

            # print url

            font_str = t.find_all('font', attrs={'size': '-1'})[0].get_text()
            start = 0  # 起始
            realtime = t.find_all('div', attrs={'class': 'realtime'})
            if realtime:
                realtime_str = realtime[0].get_text()
                start = len(realtime_str)
                # print realtime_str
            end = font_str.find('...')
            # print font_str[start:end+3],'\n'
            self.urls.add_new_url(name, url, font_str[start:end+3].replace(' ', '').replace('	', '').replace('\n', ''))

if __name__=="__main__":
    obj_spider = Spider()
    for x in range(1,200):
        obj_spider.baidusearch('伯明翰大学 site:baike.baidu.com', x)
        time.sleep(3)

urlmanager.py

#coding=utf-8
#python version：2.7
import pymysql

class UrlManager(object):
    def __init__(self):
        self.new_urls = dict()  # 待爬取url
        self.old_urls = dict()  # 已爬取url
        self.db = pymysql.connect("localhost", "root", "", "uob" ,use_unicode=True, charset="utf8")
        self.cursor = self.db.cursor()

    def add_new_url(self, name, url, description):  # 向管理器中添加一个新的url
        if url is None:
            return
        if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:
            self.new_urls[name] = url
            sql = u"INSERT INTO list (name,  url, description) VALUES (\"" + name  +  u"\", \"" + url + u"\", \"" + description + u"\");"

            print sql
            try:
                # 执行sql语句
                self.cursor.execute(sql)
                # 提交到数据库执行
                self.db.commit()
                # print "success"
            except:
                # Rollback in case there is any error
                self.db.rollback()
                print "error"

将数据存入数据库，最后获取信息如下：

明日更新：“我是如何收集校友的”之数据去重