深度优先和广度优先-创新互联
准备数据结构
在进行广度优先和深度优先查找前,先定义一个数据结构。这里我用二叉树,每个节点的定义如下:
创新互联建站主营临洮网站建设的网络公司,主营网站建设方案,成都App制作,临洮h5微信小程序搭建,临洮网站营销推广欢迎临洮等地区企业咨询class Node(object):
def __init__(self, item, left=None, right=None):
self.item = item
self.left = left
self.right = right
def __str__(self):
return '%s' % self.item
生成二叉树
下面的代码从命令行接收参数,递归的生成一个指定深度的满二叉树。
counter = 0
def create_tree(deep):
if deep < 0:
return None
global counter
counter += 1
root = Node(counter, deep)
root.left = create_tree(deep-1)
root.right = create_tree(deep-1)
return root
if __name__ == '__main__':
import sys
s = sys.argv[1]
n = s.isdigit() and int(s) # 不是数字就是False,False就是0
r = create_tree(n)
print(r, r.left, r.right)
示例尽量简单,这里就用了全局变量。
深度优先
深度优先可以用递归的方法来实现。上面创建的时候也是使用递归来创建的,所以创建节点的顺序也是深度优先。
所以这里再写一个递归函数,遍历每个节点并且打印出来:
def print_tree(root):
if root is None:
return
print(root)
print_tree(root.left)
print_tree(root.right)
if __name__ == '__main__':
import sys
s = sys.argv[1]
n = s.isdigit() and int(s) # 不是数字就是False,False就是0
r = create_tree(n)
print_tree(r)
这里节点是按创建的顺序输出的,因为创建的时候也是这样的一个递归的逻辑。
前序遍历
这个是二叉树的概念,上面的例子就是前序遍历。
前序遍历:根结点 ---> 左子树 ---> 右子树
有前序遍历,就还有中序和后序
中序遍历
中序遍历:左子树---> 根结点 ---> 右子树
def print_tree(root):
if root is None:
return
print_tree(root.left)
print(root) # 根节点这句移到中间
print_tree(root.right)
后序遍历
后序遍历:左子树 ---> 右子树 ---> 根结点
def print_tree(root):
if root is None:
return
print_tree(root.left)
print_tree(root.right)
print(root)
广度优先
实现广度优先,只需要操作列表就可以了。遍历列表里的每一个元素,输出该元素并把子元素添加到一个新的列表里,给下一次遍历来操作:
def print_tree(l):
work = [l]
while len(work) > 0:
items, work = work, [] # 复制一份用于遍历,并把自己清空,接收下一次要遍历的元素
for i in items:
if i is None:
continue
print(i)
work.append(i.left)
work.append(i.right)
层次遍历
相对于二叉树的前序遍历,这个遍历的方法叫层次遍历。
爬虫示例
网页爬虫的核心是解决图的遍历。对于网络爬虫,一般使用的就是广度优先的遍历。
下面的示例,从命令行接收url,把这个url下的所有链接打印出来。然后继续对这些链接发起请求,打印链接,一直循环下去:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin
def extract(url):
"""向给定的url发起GET请求,
解析HTML,返回其中存在的链接
"""
try:
response = requests.get(url, timeout=0.1) # 注意这里设置了超时时间
except Exception:
return False
if not response.ok:
return False
global deep
print("DEEP:", deep, url)
soup = BeautifulSoup(response.text, features='html.parser')
targets = soup.find_all('a')
links = []
for i in targets:
links.append(urljoin(url, i.attrs.get('href')))
return links
def breadth_first(urls):
seen = {} # 记录去重的字典
global deep
while len(urls) > 0:
deep += 1
items, urls = urls, []
for i in items:
if not seen.get(i):
seen.setdefault(i, True)
links = extract(i)
if links:
urls.extend(links) # 向列表尾部添加多个元素
deep = 0
if __name__ == '__main__':
import sys
breadth_first(sys.argv[1:]) # http://lab.scrapyd.cn/ 这个站点用来做实验不错
部分执行结果:
$ python 5crawl.py http://lab.scrapyd.cn/
DEEP: 1 http://lab.scrapyd.cn/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/57.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E8%89%BA%E6%9C%AF/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E5%90%8D%E7%94%BB/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/55.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/29.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E6%9C%A8%E5%BF%83/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/28.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E6%B3%B0%E6%88%88%E5%B0%94/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E7%94%9F%E6%B4%BB/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/archives/27.html
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E6%99%BA%E6%85%A7/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/1/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/2/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/3/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/4/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/page/6/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E4%BA%BA%E7%94%9F/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E5%8A%B1%E5%BF%97/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E7%88%B1%E6%83%85/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E7%8E%8B%E5%B0%94%E5%BE%B7/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E7%BB%9D%E4%B8%96%E5%A5%BD%E8%AF%8D/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn/tag/%E8%AF%8D/
DEEP: 2 http://lab.scrapyd.cn
DEEP: 2 http://www.scrapyd.cn
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/26.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/25.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/24.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/23.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/archives/22.html
DEEP: 3 http://lab.scrapyd.cn/page/5/
理论上这个程序会把所有可达的网页都访问到,或者内存耗尽。
现在的内存也没那么块能耗尽。然后互联网也是无限延伸的,基本上就是没完没了了。
不过实际上,遇到某个下载的链接就会卡住了。这个不是这篇的重点,就不深究了。
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