还在一个个写规则？来了解下爬虫的智能化解析吧！

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崔庆才丨静觅 发表于 2021/05/22 01:44:28 2021/05/22
【摘要】 爬虫是做什么的？是帮助我们来快速获取有效信息的。然而做过爬虫的人都知道，解析是个麻烦事。 比如一篇新闻吧，链接是这个：https://news.ifeng.com/c/7kQcQG2peWU，页面预览图如下： 我们需要从页面中提取出标题、发布人、发布时间、发布内容、图片等内容。一般情况下我们需要怎么办？写规则。 那么规则都有什么呢？怼正则，怼 CSS 选择器，怼 XPat...

爬虫是做什么的？是帮助我们来快速获取有效信息的。然而做过爬虫的人都知道，解析是个麻烦事。 比如一篇新闻吧，链接是这个：https://news.ifeng.com/c/7kQcQG2peWU，页面预览图如下： 预览图 我们需要从页面中提取出标题、发布人、发布时间、发布内容、图片等内容。一般情况下我们需要怎么办？写规则。 那么规则都有什么呢？怼正则，怼 CSS 选择器，怼 XPath。我们需要对标题、发布时间、来源等内容做规则匹配，更有甚者再需要正则表达式来辅助一下。我们可能就需要用 re、BeautifulSoup、pyquery 等库来实现内容的提取和解析。 但如果我们有成千上万个不同样式的页面怎么办呢？它们来自成千上万个站点，难道我们还需要对他们一一写规则来匹配吗？这得要多大的工作量啊。另外这些万一弄不好还会解析有问题。比如正则表达式在某些情况下匹配不了了，CSS、XPath 选择器选错位了也会出现问题。 想必大家可能见过现在的浏览器有阅读模式，比如我们把这个页面用 Safari 浏览器打开，然后开启阅读模式，看看什么效果： Safari预览 页面一下子变得非常清爽，只保留了标题和需要读的内容。原先页面多余的导航栏、侧栏、评论等等的统统都被去除了。它怎么做到的？难道是有人在里面写好规则了？那当然不可能的事。其实，这里面就用到了智能化解析了。 那么本篇文章，我们就来了解一下页面的智能化解析的相关知识。

智能化解析

所谓爬虫的智能化解析，顾名思义就是不再需要我们针对某一些页面来专门写提取规则了，我们可以利用一些算法来计算出来页面特定元素的位置和提取路径。比如一个页面中的一篇文章，我们可以通过算法计算出来，它的标题应该是什么，正文应该是哪部分区域，发布时间是什么等等。 其实智能化解析是非常难的一项任务，比如说你给人看一个网页的一篇文章，人可以迅速找到这篇文章的标题是什么，发布时间是什么，正文是哪一块，或者哪一块是广告位，哪一块是导航栏。但给机器来识别的话，它面临的是什么？仅仅是一系列的 HTML 代码而已。那究竟机器是怎么做到智能化提取的呢？其实这里面融合了多方面的信息。

  • 比如标题。一般它的字号是比较大的，而且长度不长，位置一般都在页面上方，而且大部分情况下它应该和 title 标签里的内容是一致的。
  • 比如正文。它的内容一般是最多的，而且会包含多个段落 p 或者图片 img 标签，另外它的宽度一般可能会占用到页面的三分之二区域，并且密度（字数除以标签数量）会比较大。
  • 比如时间。不同语言的页面可能不同，但时间的格式是有限的，如 2019-02-20 或者 2019/02/20 等等，也有的可能是美式的记法，顺序不同，这些也有特定的模式可以识别。
  • 比如广告。它的标签一般可能会带有 ads 这样的字样，另外大多数可能会处于文章底部、页面侧栏，并可能包含一些特定的外链内容。

另外还有一些特点就不再一一赘述了，这其中包含了区块位置、区块大小、区块标签、区块内容、区块疏密度等等多种特征，另外很多情况下还需要借助于视觉的特征，所以说这里面其实结合了算法计算、视觉处理、自然语言处理等各个方面的内容。如果能把这些特征综合运用起来，再经过大量的数据训练，是可以得到一个非常不错的效果的。

业界进展

未来的话，页面也会越来越多，页面的渲染方式也会发生很大的变化，爬虫也会越来越难做，智能化爬虫也将会变得越来越重要。 目前工业界，其实已经有落地的算法应用了。经过我的一番调研，目前发现有这么几种算法或者服务对页面的智能化解析做的比较好：

那么这几种算法或者服务到底哪些好呢，Driffbot 官方曾做过一个对比评测，使用 Google 新闻的一些文章，使用不同的算法依次摘出其中的标题和文本，然后与真实标注的内容进行比较，比较的指标就是文字的准确率和召回率，以及根据二者计算出的 F1 分数。 其结果对比如下：

Service/Software

Precision

Recall

F1-Score

Diffbot

0.968

0.978

0.971

Boilerpipe

0.893

0.924

0.893

Readability

0.819

0.911

0.854

AlchemyAPI

0.876

0.892

0.850

Embedly

0.786

0.880

0.822

Goose

0.498

0.815

0.608

经过对比我们可以发现，Diffbot 的准确率和召回率都独占鳌头，其中的 F1 值达到了 0.97，可以说准确率非常高了。另外接下来比较厉害的就是 Boilerpipe 和 Readability，Goose 的表现则非常差，F1 跟其他的算法差了一大截。下面是几个算法的 F1 分数对比情况： F1分数对比 有人可能好奇为什么 Diffbot 这么厉害？我也查询了一番。Diffbot 自 2010 年以来就致力于提取 Web 页面数据，并提供许多 API 来自动解析各种页面。其中他们的算法依赖于自然语言技术、机器学习、计算机视觉、标记检查等多种算法，并且所有的页面都会考虑到当前页面的样式以及可视化布局，另外还会分析其中包含的图像内容、CSS 甚至 Ajax 请求。另外在计算一个区块的置信度时还考虑到了和其他区块的关联关系，基于周围的标记来计算每个区块的置信度。 总之，Diffbot 也是一直致力于这一方面的服务，整个 Diffbot 就是页面解析起家的，现在也一直专注于页面解析服务，准确率高也就不足为怪了。 但它们的算法开源了吗？很遗憾，并没有，而且我也没有找到相关的论文介绍它们自己的具体算法。 所以，如果想实现这么好的效果，那就使用它们家的服务就好了。 接下来的内容，我们就来说说如何使用 Diffbot 来进行页面的智能解析。另外还有 Readability 算法也非常值得研究，我会写专门的文章来介绍 Readability 及其与 Python 的对接使用。

Diffbot 页面解析

首先我们需要注册一个账号，它有 15 天的免费试用，注册之后会获得一个 Developer Token，这就是使用 Diffbot 接口服务的凭证。 接下来切换到它的测试页面中，链接为：https://www.diffbot.com/dev/home/，我们来测试一下它的解析效果到底是怎样的。 这里我们选择的测试页面就是上文所述的页面，链接为：https://news.ifeng.com/c/7kQcQG2peWU，API 类型选择 Article API，然后点击 Test Drive 按钮，接下来它就会出现当前页面的解析结果： 结果 这时候我们可以看到，它帮我们提取出来了标题、发布时间、发布机构、发布机构链接、正文内容等等各种结果。而且目前来看都十分正确，时间也自动识别之后做了转码，是一个标准的时间格式。 接下来我们继续下滑，查看还有什么其他的字段，这里我们还可以看到有 html 字段，它和 text 不同的是，它包含了文章内容的真实 HTML 代码，因此图片也会包含在里面，如图所示： 结果 另外最后面还有 images 字段，他以列表形式返回了文章套图及每一张图的链接，另外还有文章的站点名称、页面所用语言等等结果，如图所示： 结果 当然我们也可以选择 JSON 格式的返回结果，其内容会更加丰富，例如图片还返回了其宽度、高度、图片描述等等内容，另外还有各种其他的结果如面包屑导航等等结果，如图所示： 结果 经过手工核对，发现其返回的结果都是完全正确的，准确率相当之高！ 所以说，如果你对准确率要求没有那么非常非常严苛的情况下，使用 Diffbot 的服务可以帮助我们快速地提取页面中所需的结果，省去了我们绝大多数的手工劳动，可以说是非常赞了。 但是，我们也不能总在网页上这么试吧。其实 Diffbot 也提供了官方的 API 文档，让我们来一探究竟。

Diffbot API

Driffbot 提供了多种 API，如 Analyze API、Article API、Disscussion API 等。 下面我们以 Article API 为例来说明一下它的用法，其官方文档地址为：https://www.diffbot.com/dev/docs/article/，API 调用地址为：

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https://api.diffbot.com/v3/article

我们可以用 GET 方式来进行请求，其中的 Token 和 URL 都可以以参数形式传递给这个 API，其必备的参数有：

  • token：即 Developer Token
  • url：即要解析的 URL 链接

另外它还有几个可选参数：

  • fields：用来指定返回哪些字段，默认已经有了一些固定字段，这个参数可以指定还可以额外返回哪些可选字段
  • paging：如果是多页文章的话，如果将这个参数设置为 false 则可以禁止多页内容拼接
  • maxTags：可以设置返回的 Tag 最大数量，默认是 10 个
  • tagConfidence：设置置信度的阈值，超过这个值的 Tag 才会被返回，默认是 0.5
  • discussion：如果将这个参数设置为 false，那么就不会解析评论内容
  • timeout：在解析的时候等待的最长时间，默认是 30 秒
  • callback：为 JSONP 类型的请求而设计的回调

这里大家可能关注的就是 fields 字段了，在这里我专门做了一下梳理，首先是一些固定字段：

  • type：文本的类型，这里就是 article 了
  • title：文章的标题
  • text：文章的纯文本内容，如果是分段内容，那么其中会以换行符来分隔
  • html：提取结果的 HTML 内容
  • date：文章的发布时间，其格式为 RFC 1123
  • estimatedDate：如果日期时间不太明确，会返回一个预估的时间，如果文章超过两天或者没有发布日期，那么这个字段就不会返回
  • author：作者
  • authorUrl：作者的链接
  • discussion：评论内容，和 Disscussion API 返回结果一样
  • humanLanguage：语言类型，如英文还是中文等
  • numPages：如果文章是多页的，这个参数会控制最大的翻页拼接数目
  • nextPages：如果文章是多页的，这个参数可以指定文章后续链接
  • siteName：站点名称
  • publisherRegion：文章发布地区
  • publisherCountry：文章发布国家
  • pageUrl：文章链接
  • resolvedPageUrl：如果文章是从 pageUrl 重定向过来的，则返回此内容
  • tags：文章的标签或者文章包含的实体，根据自然语言处理技术和 DBpedia 计算生成，是一个列表，里面又包含了子字段：
    • label：标签名
    • count：标签出现的次数
    • score：标签置信度
    • rdfTypes：如果实体可以由多个资源表示，那么则返回相关的 URL
    • type：类型
    • uri：Diffbot Knowledge Graph 中的实体链接
  • images：文章中包含的图片
  • videos：文章中包含的视频
  • breadcrumb：面包屑导航信息
  • diffbotUri：Diffbot 内部的 URL 链接

以上的预定字段就是如果可以返回那就会返回的字段，是不能定制化配置的，另外我们还可以通过 fields 参数来指定扩展如下可选字段：

  • quotes：引用信息
  • sentiment：文章的情感值，-1 到 1 之间
  • links：所有超链接的顶级链接
  • querystring：请求的参数列表

好，以上便是这个 API 的用法，大家可以申请之后使用这个 API 来做智能化解析了。 下面我们用一个实例来看一下这个 API 的用法，代码如下：

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import requests, json

url = 'https://api.diffbot.com/v3/article'
params = {
 'token': '77b41f6fbb24496d5113d528306528fa',
 'url': 'https://news.ifeng.com/c/7kQcQG2peWU',
 'fields': 'meta' 
}
response = requests.get(url, params=params)
print(json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False))

这里首先定义了 API 的链接，然后指定了 params 参数，即 GET 请求参数。 参数中包含了必选的 token、url 字段，也设置了可选的 fields 字段，其中 fields 为可选的扩展字段 meta 标签。 我们来看下运行结果，结果如下：

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{
  "request": {
 "pageUrl": "https://news.ifeng.com/c/7kQcQG2peWU",
 "api": "article",
 "fields": "sentiment, meta",
 "version": 3
  },
  "objects": [
 {
 "date": "Wed, 20 Feb 2019 02:26:00 GMT",
 "images": [
 {
 "naturalHeight": 460,
 "width": 640,
 "diffbotUri": "image|3|-1139316034",
 "url": "http://e0.ifengimg.com/02/2019/0219/1731DC8A29EB2219C7F2773CF9CF319B3503D0A1_size382_w690_h460.png",
 "naturalWidth": 690,
 "primary": true,
 "height": 426
 },
 // ...
 ],
 "author": "中国新闻网",
 "estimatedDate": "Wed, 20 Feb 2019 06:47:52 GMT",
 "diffbotUri": "article|3|1591137208",
 "siteName": "ifeng.com",
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 "title": "故宫，你低调点！故宫：不，实力已不允许我继续低调",
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 "link": "https://news.ifeng.com/",
 "name": "资讯"
 },
 {
 "link": "https://news.ifeng.com/shanklist/3-35197-/",
 "name": "大陆"
 }
 ],
 "humanLanguage": "zh",
 "meta": {
 "og": {
 "og:time ": "2019-02-20 02:26:00",
 "og:image": "https://e0.ifengimg.com/02/2019/0219/1731DC8A29EB2219C7F2773CF9CF319B3503D0A1_size382_w690_h460.png",
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 "og:title": "故宫，你低调点！故宫：不，实力已不允许我继续低调",
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 "og:description": "　　“我的名字叫紫禁城，快要600岁了，这上元的夜啊，总是让我沉醉，这么久了却从未停止。” 　　“重"
 },
 "referrer": "always",
 "description": "　　“我的名字叫紫禁城，快要600岁了，这上元的夜啊，总是让我沉醉，这么久了却从未停止。” 　　“重",
 "keywords": "故宫 紫禁城 故宫博物院 灯光 元宵节 博物馆 一票难求 元之 中新社 午门 杜洋 藏品 文化 皇帝 清明上河图 元宵 千里江山图卷 中英北京条约 中法北京条约 天津条约",
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 {
 "name": "中国新闻网",
 "link": "https://feng.ifeng.com/author/308904"
 }
 ]
 }
  ]
}

可见其返回了如上的内容，是一个完整的 JSON 格式，其中包含了标题、正文、发布时间等等各种内容。 可见，不需要我们配置任何提取规则，我们就可以完成页面的分析和抓取，得来全不费功夫。

Diffbot SDK

另外 Diffbot 还提供了几乎所有语言的 SDK 支持，我们也可以使用 SDK 来实现如上功能，链接为：https://www.diffbot.com/dev/docs/libraries/，如果大家使用 Python 的话，可以直接使用 Python 的 SDK 即可，Python 的 SDK 链接为：https://github.com/diffbot/diffbot-python-client。 这个库并没有发布到 PyPi，需要自己下载并导入使用，另外这个库是使用 Python 2 写的，其实本质上就是调用了 requests 库，如果大家感兴趣的话可以看一下。 下面是一个调用示例：

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from client import DiffbotClient,DiffbotCrawl

diffbot = DiffbotClient()
token = 'your_token'
url = 'http://shichuan.github.io/javascript-patterns/'
api = 'article'
response = diffbot.request(url, token, api)

通过这行代码我们就可以通过调用 Article API 来分析我们想要的 URL 链接了，返回结果是类似的。 具体的用法大家直接看下它的源码注释就一目了然了，还是很清楚的。 好，以上便是对智能化提取页面原理的基本介绍以及对 Diffbot 的用法的讲解，后面我会继续介绍其他的智能化解析方法以及一些相关实战，希望大家可以多多关注。

文章来源: cuiqingcai.com，作者：崔庆才，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：cuiqingcai.com/6454.html

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