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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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 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:
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:
Diffbot,国外的一家专门来做智能化解析服务的公司,https://www.diffbot.com
Boilerpipe,Java 语言编写的一个页面解析算法,https://github.com/kohlschutter/boilerpipe
Embedly,提供页面解析服务的公司,https://embed.ly/extract
Readability,是一个页面解析算法,但现在官方的服务已经关闭了,https://www.readability.com/
Mercury,Readability 的替代品,https://mercury.postlight.com/
Goose,Java 语音编写的页面解析算法,https://github.com/GravityLabs/goose
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:
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:
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:
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:
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:
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:
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:
import requests, json
url = 'https://api.diffbot.com/v3/article'
params = {
'token': '77b41f6fbb24495113d52836528fa',
'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:
{
"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_h560.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",
"breadcrumb": [
{
"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_h560.png",
"og:category ": "凤凰资讯",
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"authors": [
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"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:
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。
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