数据采集实战(四)-[通俗易懂]

数据采集实战(四)-[通俗易懂]1. 概述 前段时间在看一本很多人推荐的线性代数教材《线性代数应该这样学》第三版,这一版每个章节都有大量的习题。 官方网站上虽然按照章节提供了习题的答案,一来因为网站是国外的,访问不流畅,二来答案中还

数据采集实战(四)-

1. 概述

前段时间在看一本很多人推荐的线性代数教材《线性代数应该这样学》第三版,这一版每个章节都有大量的习题。

官方网站上虽然按照章节提供了习题的答案,一来因为网站是国外的,访问不流畅,二来答案中还夹杂着广告,影响查看。
所以,想试着将答案爬取下来制作成pdf,查看起来方便,也不会受网络的影响。

2. 采集流程

只是获取网页比较简单,没什么好说的,这里和前几篇数据采集实战不一样的地方在于:

  1. 网页中有数学公式,这些公式通过前端js的转换才能正常显示,所以从html中直接获取DOM内容是没用的,要获取所有html元素
  2. 获取网页之后要去除不必要的元素(比如网页中的header,footer,menu,广告等等),然后再保存网页,也就是采集网页局部内容

image.png
绿色背景的部分是通过puppetter来完成的。
蓝色背景的部分在采集之后通过PDF相关的命令行小工具来完成。

2.1 去除网页中元素(绿色背景部分)

    await page.evaluate(() => {
      const domToRemove = [
        "#top-bar-wrap",
        "#site-header",
        "#main> .page-header",
        "#content > article > ul",
        "#content > article > .entry-content > center",
        "#content > article > .entry-content > .google-auto-placed",
        "#content > article > .entry-content > #amzn_assoc_ad_div_adunit0_0",
        "#content > article > .entry-content > #related_posts",
        ".post-tags",
        "nav",
        "section",
        ".addthis-smartlayers",
        "#right-sidebar",
        "footer",
      ];
      for (let j = 0; j < domToRemove.length; j++) {
        const doms = document.querySelectorAll(domToRemove[j]);
        for (let k = 0; k < doms.length; k++) {
          // !!!这一步是关键,将自己从DOM树中删除
          doms[k].parentNode.removeChild(doms[k]);
        }
      }
    });

    // 网页保存成html文件,为了后面可以转换成pdf
    await savePage(
      page,
      "./output/linearAlgebraExercises",
      exercies[i] + ".html"
    );

2.2 生成PDF文档(蓝色背景部分)

将html文件转成pdf的工具很多,python和nodejs有很多这种库,选择一种你熟悉的都可以。
我用的 pandoc,转换效果还不错!数学公式都可以正确显示。

# 转换html的命令示例
pandoc input.html -t latex -o output.pdf

显示效果如下:
image.png

合并多个pdf也有很多小工具,我使用的是 pdftk。

# 合并pdf的命令示例
pdftk input1.pdf input2.pdf input3.pdf cat output output.pdf

3. 总结

整个流程很简单,唯一值得说的技术点可能就是在获取网页时,实时的去除了不必要的部分。

虽然很简单,但是整个流程是完备的,对它的细节进行一些完善之后,其实就是一个自动制作电子书的过程。

4. 注意事项

爬取数据只是为了研究学习使用,本文中的代码遵守:

  1. 如果网站有 robots.txt,遵循其中的约定
  2. 爬取速度模拟正常访问的速率,不增加服务器的负担
  3. 只获取完全公开的数据,有可能涉及隐私的数据绝对不碰

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