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      R语言数据抓取实战——RCurl+XML组合与XPath解析,rcurlxpath


      杜雨,EasyCharts团队成员,R语言中文社区专栏作者,兴趣方向为:Excel商务图表,R语言数据可视化,地理信息数据可视化。个人公众号:数据小魔方(微信ID:datamofang)?,“数据小魔方”创始人。


      经常有小伙伴儿跟我咨询,在使用R语言做网络数据抓取时,遇到空值和缺失值或者不存在的值,应该怎么办。

      因为我们大多数场合从网络抓取的数据都是关系型的,需要字段和记录一一对应,但是html文档的结构千差万别,代码纷繁复杂,很难保证提取出来的数据开始就是严格的关系型,需要做大量的缺失值、不存在内容的判断。

      如果原始数据是关系型的,但是你抓取来的是乱序的字段,记录无法一一对应,那么这些数据通常价值不大,今天我以一个小案例(跟昨天案例相同)来演示,如何在网页遍历、循环嵌套中设置逻辑判断,适时的给缺失值、不存在值填充预设值,让你的爬虫代码更稳健,输出内容更规整。

      加载扩展包:

      #加载包:
      library("XML")
      library("stringr")
      library("RCurl")
      library("dplyr")
      library("rvest")
      #提供目标网址链接/报头参数
      url<-'http://www.1click-soft.com/tfgjylgw/search?q=Python'
      header =c('User-Agent'='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.79 Safari/537.36')

      构建抓取函数:

      getcontent<-function(url){
      ? ?#这个数据框是为最终的数据汇总返回提供的初始值 ? ?myresult=data.frame()
      ? ?#这些空向量是遍历单页书籍记录提供的初始值 ? ?title=author=category=subtitle=eveluate_nums=rating=price=c()
      ? ?#开始遍历网页 ? ?for (page in seq(0,3)){
      ? ? ? ?#遍历不同页面 ? ? ? ?link<-paste0(url,'&start=',page*10)
      ? ? ? ?#请求网页并解析 ? ? ? ?content<-getURL(link,httpheader=header) %>% htmlParse() ? ? ? ?#计算单页书籍条目数 ? ? ? ?length<-content %>% xpathSApply(.,"//ol[@class='ebook-list column-list']/li") %>% xmlSize()
      ? ? ? ?###提取标题: ? ? ? ?title<-content %>% xpathSApply(.,"//ol/li//div[@class='title']/a| //ol/li//h4/a",xmlValue) %>% c(title,.)
      ? ? ? ?###提取图书类别: ? ? ? ?category=content %>% xpathSApply(.,"//span[@class='category']/span[2]/span | //p[@class='category']/span[@class='labled-text'] | //div[@class='category']",xmlValue) %>% c(category,.)
      ? ? ? ?###提取作者/副标题/评论数/评分/价格信息: ? ? ? ?author_text=subtitle_text=eveluate_nums_text=rating_text=price_text=rep('',length)
      ? ? ? ?for (i in 1:length){
      ? ? ? ? ? ?###提取作者 ? ? ? ? ? ?author_text[i]=content %>% xpathSApply(.,sprintf("//li[%d]//p[@class]//span/following-sibling::span/a | //li[%d]//div[@class='author']/a",i,i),xmlValue) %>% paste(.,collapse='/')
      ? ? ? ? ? ?###考虑副标题是否存在 ? ? ? ? ? ?if (content %>% xpathSApply(.,sprintf("//ol/li[%d]//p[@class='subtitle']",i),xmlValue) %>% length!=0){ ? ? ? ? ? ? ? subtitle_text[i]=content %>% xpathSApply(.,sprintf("//ol/li[%d]//p[@class='subtitle']",i),xmlValue) ? ? ? ? ? ?}
      ? ? ? ? ? ?###考虑评价是否存在: ? ? ? ? ? ?if (content %>% xpathSApply(.,sprintf("//ol/li[%d]//a[@class='ratings-link']/span",i),xmlValue) %>% length!=0){ ? ? ? ? ? ? ?eveluate_nums_text[i]=content %>% xpathSApply(.,sprintf("//ol/li[%d]//a[@class='ratings-link']/span",i),xmlValue) ? ? ? ? ? ?}
      ? ? ? ? ? ?###考虑评分是否存在: ? ? ? ? ? ?if (content %>% xpathSApply(.,sprintf("//ol/li[%d]//div[@class='rating list-rating']/span[2]",i),xmlValue) %>% length!=0){ ? ? ? ? ? ? ? ?rating_text[i]=content %>% xpathSApply(.,sprintf("//ol/li[%d]//div[@class='rating list-rating']/span[2]",i),xmlValue) ? ? ? ? ? ?}
      ? ? ? ? ? ?###考虑价格是否存在: ? ? ? ? ? ?if (content %>% xpathSApply(.,sprintf("//ol/li[%d]//span[@class='price-tag ']",i),xmlValue) %>% length!=0){ ? ? ? ? ? ? ? ?price_text[i]=content %>% xpathSApply(.,sprintf("//ol/li[%d]//span[@class='price-tag ']",i),xmlValue) ? ? ? ? ? ?} ? ? ? ?}
      ? ? ? ?#拼接以上通过下标遍历的书籍记录数 ? ? ? ?author=c(author,author_text) ? ? ? ?subtitle=c(subtitle,subtitle_text) ? ? ? ?eveluate_nums=c(eveluate_nums,eveluate_nums_text) ? ? ? ?rating=c(rating,rating_text) ? ? ? ?price=c(price,price_text) ? ? ? ? ?#打印单页任务状态 ? ? ? ?print(sprintf("page %d is over!!!",page)) ? ?}
      ? ?#构建数据框 ? ?myresult=data.frame(title,subtitle,author,category,price,rating,eveluate_nums)
      ? ?#打印总体任务状态 ? ?print("everything is OK")
      ? ?#返回最终汇总的数据框 ? ?return(myresult) }

      提供url链接并运行我们构建的抓取函数:

      myresult=getcontent(url)

      [1] "page 0 is over!!!"

      [1] "page 1 is over!!!"

      [1] "page 2 is over!!!"

      [1] "page 3 is over!!!"

      [1] "everything is OK"


      查看数据结构:

      str(myresult)

      规范变量类型:

      myresult$price<-myresult$price %>% sub("元|免费","",.) %>% as.numeric()
      myresult$rating<-as.numeric(myresult$rating)
      myresult$eveluate_nums<-as.numeric(myresult$eveluate_nums)

      预览数据:

      DT::datatable(myresult)

      构建自动化抓取函数,其实挑战不仅仅是缺失值、不存在值的处理,变量作用域的设置也至关重要,以上自动以函数中使用了两层for循环嵌套,在内层for循环中还使用了四个if?判断,个别字段的XPath路径不唯一,为了数据规范,我在XPath中使用了多重路径“|”。

      判断缺失值(或者填充不存在值)的一般思路就是遍历每一页的每一条记录的XPath路径,判断其length,倘若为0基本就可以判断该对应记录不存在。

      通过设置一个长度为length的预设向量,仅需将那些存在的(长度不为0)记录通过下标插入对应位置即可,if判断可以只写一半(后半部分使用预设的空值)。

      至于里面让人眼花缭乱的XPath表达式,请参考这一篇,你可以直接去W3C?school查看完整版!

      左手用R右手Python系列16——XPath与网页解析库

      在线课程请点击文末原文链接:
      往期案例数据请移步本人GitHub:
      http://www.1click-soft.com/tfgjylgw/ljtyduyu/DataWarehouse/tree/master/File

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