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Python爬虫的智能化解析——Diffbot

夏诗文shwin

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：

image

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：

image

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。

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。

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：

image

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：

image

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：

image

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：

image

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：

image

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：

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：

另外它还有几个可选参数：

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：

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：

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, jsonurl = '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_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",  
    "type": "article",    
  "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_h460.png",          "og:category ": "凤凰资讯",          "og: webtype": "news",          "og:title": "故宫，你低调点！故宫：不，实力已不允许我继续低调",          "og:url": "https://news.ifeng.com/c/7kQcQG2peWU",          "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",        "title": "故宫，你低调点！故宫：不，实力已不允许我继续低调_凤凰资讯"      },      "authorUrl": "https://feng.ifeng.com/author/308904",      "pageUrl": "https://news.ifeng.com/c/7kQcQG2peWU",      "html": "<p>&ldquo;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。...</blockquote> </blockquote>",      "text": "“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。”\n“...",      "authors": [        {          "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：

from client import DiffbotClient,DiffbotCrawldiffbot = 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。

文章转载于:https://www.jianshu.com/p/cc8cb5787312

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