爬虫入门基础-智能解析

对于解析来说，常用的解析方法其实无非那么几种，正则、XPath、CSS Selector，另外对于某些接口，常见的可能就是 JSON、XML 类型，使用对应的库进行处理即​可，这些规则和解析方法其实写起来是很繁琐的，如果我们要爬上万个网站，如果每个网站都去写对应的规则，那么不就太累了吗？所以智能解析便是一个需求。

什么是爬虫的智能化解析呢？顾名思义就是自动解析页面，不在慢慢一个网站一个网站的写解析规则，我们可以利用一些算法来计算出来页面上的特定元素的位置和样式。但是智能化解析是非常难的一项任务，比​如你给别人看一个网页的一篇文章，人可以迅速获取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，哪一块是导航栏等内容。可是把把文章拿给机器来识别呢?，它面临仅仅是一系列的 HTML 代码而已。那么机器是是融合了那些方面的信息来做到智能化提取的呢？这些信息包括标题​、正文、

时间、广告等。

• 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。
• 正文、它的内容一般是最多的，而且会包含多个段落  或者图片标签，另外它的宽度一般可能会占用到页面的三分之二区域，并且密度会比较大。
• 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。
• 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。

例如下图，这是 Safari 中自带的阅读模式自动解析的结果

对于智能解析，下面分为四个方法进行了划分：

• readability 算法，这个算法定义了不同区块的不同标注集合，通过权重计算来得到最可能的区块位置。
• 疏密度判断，计算单位个数区块内的平均文本内容长度，根据疏密程度来大致区分。
• Scrapyly 自学习，是 Scrapy 开发的组件，指定⻚页⾯面和提取结果样例例，其可⾃自学习提取规则，提取其他同类⻚页⾯面。
• 深度学习，使⽤用深度学习来对解析位置进⾏行行有监督学习，需要⼤大量量标注数据。
  

如果能够容忍一定的错误率，可以使用智能解析来大大节省时间。

本文介绍的内容比较粗略，一般来说解析模型只能针对特定的网络训练解析模型，比如新闻，电商产品页。所以不同类型的网页，所需要的特征变量有较大差别。针对不同特点类型数据，需要大家自己花时间去探索和实践。

随着数据时代和智能化时代到来，爬虫作为重要的数据来源，自身需要一些技术提升来适应时代的要求，这也就对爬虫工程师提出更高的要求。成文粗陋，权且当做抛砖引玉，欢迎大家留言讨论。