Python目前是流行度增长最快的主流编程语言，也是第二大最受开发者喜爱的语言（参考Stack Overflow 2019开发者调查报告发布）。笔者建议.NET、Java开发人员可以将Python发展为第二语言，一方面Python在某些领域确实非常犀利（爬虫、算法、人工智能等等），另一方面，相信我，Python上手完全没有门槛，你甚至无需购买任何书籍！
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目录
关于Python
官方镜像
使用Python抓取博客列表
需求说明
了解Beautiful Soup
分析并获取抓取规则
编写代码实现抓取逻辑
编写Dockerfile
运行并查看抓取结果
关于Python
Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。Python目前是流行度增长最快的主流编程语言，也是第二大最受开发者喜爱的语言（参考Stack Overflow 2019开发者调查报告发布）。
Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域：
- Web 和 Internet开发
- 科学计算和统计
- 教育
- 桌面界面开发
- 软件开发
- 后端开发
Python学习起来没有门槛，但是通过它，你可以用更短的时间，更高的效率学习和掌握机器学习，甚至是深度学习的技能。不过单单只会Python对大多数人来说是不行的，你最好还掌握一门静态语言（.NET/Java）。同时，笔者也建议.NET、Java开发人员可以将Python发展为第二语言，一方面Python在某些领域确实非常犀利（爬虫、算法、人工智能等等），另一方面，相信我，Python上手完全没有门槛，你甚至无需购买任何书籍！
官方镜像
官方镜像地址：https://hub.docker.com/_/python
注意，请认准官方镜像：
使用Python抓取博客列表
需求说明
本篇使用Python来抓取我的博客园的博客列表，打印出标题、链接、日期和摘要。
博客地址：http://www.cnblogs.com/codelove/
内容如下所示：
了解Beautiful Soup
Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，支持多种解析器。Beautiful Soup简单的说，就是一个灵活又方便的网页解析库，是一个爬网利器。本篇教程我们就基于Beautiful Soup来抓取博客数据。
Beautiful Soup官方网站：https://beautifulsoup.readthedocs.io
主要解析器说明：
分析并获取抓取规则
首先我们使用Chrome浏览器打开以下地址：http://www.cnblogs.com/codelove/
然后按下F12打开开发人员工具，通过工具我们梳理了以下规则：
- 博客块（div.day）
- 博客标题(div. postTitle a)
- 其他内容获取，如日期、博客链接、简介，这里我们就不截图了。
然后我们通过观察博客路径，获取到url分页规律：
根据以上分析，我们胸有成竹，开始编码。
编写代码实现抓取逻辑
在编码前，请阅读BeautifulSoup官方文档。然后根据需求，我们编写Python的代码如下所示：
# 关于BeautifulSoup，请阅读官方文档：https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/#id52
from
bs4 import BeautifulSoup
import os
import sys
import requests
import time
import re
url =
"https://www.cnblogs.com/codelove/default.html?page={page}"
#已完成的页数序号，初时为0
page = 0
while
True:
page += 1
request_url = url.format(page=page)
response = requests.
get
(request_url)
#使用BeautifulSoup的html5lib解析器解析HTML（兼容性最好）
html = BeautifulSoup(response.text,
'html5lib'
)
#获取当前HTML的所有的博客元素
blog_list = html.
select
(
".forFlow .day"
)
# 循环在读不到新的博客时结束
if
not blog_list:
break
print(
"fetch: "
, request_url)
for
blog
in
blog_list:
# 获取标题
title = blog.
select
(
".postTitle a"
)[0].
string
print(
'--------------------------'
+title+
'--------------------------'
);
# 获取博客链接
blog_url = blog.
select
(
".postTitle a"
)[0][
"href"
]
print(blog_url);
# 获取博客日期
date = blog.
select
(
".dayTitle a"
)[0].get_text()
print(date)
# 获取博客简介
des = blog.
select
(
".postCon > div"
)[0].get_text()
print(des)
print(
'-------------------------------------------------------------------------------------'
);
|
如上述代码所示，我们根据分析的规则循环翻页并且从每一页的HTML中抽取出了我们需要的博客信息，并打印出来，相关代码已提供注释，这里我们就不多说了。
编写Dockerfile
代码写完，按照惯例，我们仍然是使用Docker实现本地无SDK开发，因此编写Dockerfile如下所示：
# 使用官方镜像
FROM python:3.7-slim
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 复制当前目录
COPY . /app
# 安装模块
RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt
# Run app.py when the container launches
CMD [
"python"
,
"app.py"
]
|
注意，由于我们使用到了比如beautifulsoup等第三方库，因此我们需要安装相关模块。requirements.txt内容如下所示（注意换行）：
html5lib
beautifulsoup4
requests
运行并查看抓取结果
构建完成后，我们运行起来结果如下所示：
