在前几周的grep/sed/awk实战中提到,“和CoreSite - Any2 California接入商建立网络BGP邻居关系。从peeringdb上找到了所有接入商的信息,但是转移信息到本地不是很方便,需要进行多次文本调整,耗时较长。作为萌新,立马就想到近期学习的grep/sed/awk工具。于是就尝试处理数据。”因为当时是刚学习了linux正则的这三个工具,就立马利用了起来,权当练手。在文末也曾提到所有的操作其实都可以通过python完成。
恰巧近几天,又学习了python抓取页面提取信息的一些知识。因此,就同样的内容,再次以python的方式去处理。
▎元素样本:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
|
< div class = "row item" >
< div class = "col-xs-5 col-sm-5 col-md-5" >
< div class = "peer" data-sort-value = "zenlayer inc" data-filter-value = "Zenlayer Inc" >
< a href = "/net/1234" >Zenlayer Inc</ a >
</ div >
< div class = "asn" data-sort-value = "21859" data-filter-value = "21859" >21859</ div >
</ div >
< div class = "col-xs-4 col-sm-4 col-md-4" >
< div class = "ip4" data-filter-value = "206.72.210.119" >206.72.210.119</ div >
< div class = "ip6" data-filter-value = "None" >None</ div >
</ div >
< div class = "col-xs-3 col-sm-3 col-md-3" >
< div class = "speed" data-sort-value = "20000" data-filter-value = "20G" >20G</ div >
< div class = "policy" data-filter-value = "Open" >Open</ div >
</ div >
</ div >
|
▎处理思路:
▎简易版脚本:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
|
#/usr/bin/env python import requests,bs4
headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:24.0) Gecko/20100101 Firefox/24.0' }
url = 'https://www.peeringdb.com/ix/142'
peering = requests.get(url,headers = headers)
peering.raise_for_status() peers = bs4.BeautifulSoup(peering.text[:], 'html.parser' )
elemPeer = peers.select( '.peer a' )
elemASN = peers.select( '.asn' )
elemIP4 = peers.select( '.ip4' )
elemSpeed = peers.select( '.speed' )
elemPolicy = peers.select( '.policy' )
if __name__ = = '__main__' :
for i in range ( len (elemPeer)):
print (elemPeer[i].getText() + '*' + elemASN[i].getText() + '*' + elemIP4[i].getText() + '*' + elemSpeed[i].getText() + '*' + elemPolicy[i].getText())
|
作为简易版,这里没有做任何的异常处理,也没有对各个元素的list进行长度比较。这部分在后期可以考虑加上。代码相关的解释参见学习笔记,主要运用了requests和BeautifulSoup两个模块。需要解释的是,elemPeer这个变量在处理的时候,因为“class="peer"”内还有一行“<a href="/net/1234">Zenlayer Inc</a>”,因此还需要加上“a”元素精确定位抓取。
▎运行效果:
由于测试系统为CentOS 7,不支持Excel,因此这里不使用openpyxl模块导入EXCEL文件里这个功能。暂时改为手动处理。
阅读者如有兴趣,可优化代码,并深入处理,如:登录网站、爬虫每个接入商的页面,提取其他信息等。
对比此文和前次利用grep/sed/awk处理的两种方式,可以发现python版的处理方式更为简洁,人工处理的部分更少。由此,可以看到python在处理大数据信息上的优势。