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R语言从小木虫网页批量提取考研调剂信息

来源:http://www.gywhmt.com 作者:威尼斯人资讯 人气:58 发布时间:2019-12-23
摘要:风流倜傥、从URAV4L读取并赶回html树     1.1Rcurl包         行使牧马人curl包能够低价的向服务器发出央浼,捕获UWranglerI,get 和post 表单。比大切诺基 socktet连接要提供越来越高品位的

风流倜傥、从URAV4L读取并赶回html树

    1.1 Rcurl包

       行使牧马人curl包能够低价的向服务器发出央浼,捕获UWranglerI,get 和 post 表单。比大切诺基 socktet连接要提供越来越高品位的并行,并且援助FTP/FTPS/TFTP,SSL/HTTPS,telnet 和cookies等。本文用到的函数是basicTextGatherer和getULX570L。想详细掌握那个包的能够点击参谋资料的链接。

        R命令:

        h <- basicTextGatherer( )   # 查看服务器再次回到的头新闻
        txt <- getURL(url, headerfunction = h$update,.encoding="UTF-8...")  # 重回字符串形式html

       参数url即为要求拜见的url这里参数用headerfunction用到上一条命令归来的头音讯,.encoding钦赐网页的编码方式为“UTF-8"。

       网页的编码形式有非常多,经常接纳UTF-8,一些华语网页编码格局为“gbk",能够在浏览器的网页代码查看或然getU君越L再次回到的字符串看见。

       小木虫网页代码查看

                                  图片 1

      可知小木虫网页编码格局为gbk。

     1.2  XML包

       冠道语言XML包 具备读取恐怕创制XML(HTML)文件的效果,能够当麻芋果件也帮助HTTP 恐怕 FTP ,也提供Xpath(XML路线语言卡塔尔国分析方法。此处函数htmlparse,将文件深入分析为XML恐怕HTML树,便于尤其数据的提取或许编辑。

        R命令:

        htmlParse(file,asText=T,encoding="UTF-8"...) #参数file 即为XML大概HTML文件名也许text,asText参数是T钦命file是text,encoding内定网页编码情势。

 

       这里大家须求读取网页,并且获得该网页的html树内容

        自定义函数download,输入strU凯雷德L,strUTucsonL为网站,重临html树内容

            download <- function(strURL){
              h <- basicTextGatherer( )# 查看服务器重返的头音讯
              txt <- getURL(strURL, headerfunction = h$update,.encoding="gbk") ## 字符串格局
               htmlParse(txt,asText=T,encoding="gbk")      #选择gbk进行网页的解析
             }

二、获得三个网页全体的U途锐L

    有的时候候我们须求步入各样网页上的子链接取深入分析数据,那个时候能够用到XML包的getHTMLLinks函数。

    R命令:

        getHTMLLinks(doc,  xpQuery = "//a/@href"...) #doc为分析后的HTML树文件,xpQuery钦赐想相称的Xpath成分(上面会详细讲一些Xpath功底卡塔尔(英语:State of Qatar)。

    此处大家要求得到小木虫“导师招生”页面下的全数话题链接。

    2.1 首先大家要博取导师招生的首先页,第二页,第三页,甚至到终极黄金时代页的网站。

        导师招生首页

                        图片 2

       导师招生第二页,第三页。

                      图片 3

                   图片 4

        发掘首页网站是  +   第几页   +.html 

        于是网站我们能够手动编辑。

        strURLs=""

        n=50

        strURLs <- c(strURLs,paste(rep("""))

        strUTiggoLs包涵了富有1到50页导师招生网页的网站。

    2.2得到每后生可畏页导师招生里面七个话题的链接

             

        在先生招生页面下,有过多话题,我们要求拿到各类话题的链接。

        用getHTMLLinks函数查看导师招生里面全体U揽胜极光L,再对照话题网站。

 

        图片 5

       

        发掘话题网站是结合成分是 + html/201702/11075436.html 类似的URL

        那个时候作者利用先从事教育工作授招生网页提取全数U奥迪Q5L,再匹配 html * .html格式的U景逸SUVL,最后再前边加上 的策略。

        自定义greg函数用刘震云则相配,何况赢得匹配到的字符串。
            greg <- function(pattern,istring){
                gregout <- gregexpr(pattern,istring)   #pattern为合营格局,istring为待相配的字符串
                substr(istring,gregout[[1]],gregout[[1]]+attr(gregout[[1]],'match.length')-1)
             }

         自定义extradress函数,用于提取strUENCOREL网页的中的 ULANDL ,最终管理回来种种话题网页的链接。

            extradress <- function(strURL){
                 prefix <- ""
                 pattern <- "html/[0-9/]+.html"
                 links <- getHTMLLinks(strURL)
                 needlinks <- gregexpr(pattern,links)
                 needlinkslist <- list()
                for (i in which(unlist(needlinks)>0)){
                    preadress <- substr(links[i],needlinks[[i]],needlinks[[i]]+attr(needlinks[[i]],'match.length')-1)
                    needlinkslist<- c(needlinkslist,list(preadress))
                   adresses <- lapply(needlinkslist,function(x)paste(prefix,x,sep=""))
                 }
                return (adresses)
                 }

     

三、从HTML树中赢得大家所要的数额

    3.1 XML文书档案基本知识

    下边是小木虫的少年老成对html:

 

    图片 6

 

   html为根成分,head和body是html的子成分,div是body的子成分,div有总体性id,style,属性前直面应着属性值。“小木虫---“后生可畏行是p成分的文书内容。

    3.2 获得有个别成分的内容

       此处用到XML包中的getNodeSet函数,getNodeSet函数

        R命令:

        getNodeSet(doc, path...) #doc 便是html树文件对象,path 就是因素路线。可以用/从根成分大器晚成稀缺内定路径,也能够用//直接定位到某后生可畏层成分。

        例如要定点到html下的body下的div,path 即为/html/body/div,也可//body/div直接从body开头稳固。重返列表,假诺一定到五个元素,将回来多少个因素的列表。此番大家要定为到网页的话题内容:

 

                      图片 7

     大家这里直接定位到p成分,再从列表中筛选。

     先输入指令

      getNodeSet(doc,'//p')

 

      图片 8

 

      getNodeSet(doc,'//p')[[2]]就是大家必要的剧情。

 

      图片 9

     

      不过回去的结果是个目的,要扭转为字符串要用到函数xmlValue拿到成分值。

       xmlValue(x...) # x正是getNodeSet得到的靶子

       此处

  xmlValue(getNodeSet(a,'//p')[[2]]) 得到我们所要的内容


  


   此时,我们获得了每一个话题的内容,我们就可以从内容中提取有效信息,是否招调剂,大学名,导师名字,研究方向,联系人,邮箱,电话等。

四、从小木虫获取调护医疗信息实例

    作者师妹是生物正式的内需调弄收拾的上学的小孩子,现在急需从小木虫网址提取别人发表的新闻,做成三个报表情势,便于筛选查看和出殡和下葬邮件。

   以下是全部代码内容

 

library(RCurl)
library(XML)

download <- function(strURL){
    h <- basicTextGatherer()# 查看服务器重回的头音信
    txt <- getURL(strURL, headerfunction = h$update,.encoding="gbk") ## 字符串情势
    htmlParse(txt,asText=T,encoding="gbk")      #选料gbk实行网页的分析
}

extradress <- function(strURL){
  prefix <- ""
  pattern <- "html/[0-9/]+.html"
  links <- getHTMLLinks(strURL)
  needlinks <- gregexpr(pattern,links)
  needlinkslist <- list()
  for (i in which(unlist(needlinks)>0)){
    preadress <- substr(links[i],needlinks[[i]],needlinks[[i]]+attr(needlinks[[i]],'match.length')-1)
    needlinkslist<- c(needlinkslist,list(preadress))
    adresses <- lapply(needlinkslist,function(x)paste(prefix,x,sep=""))
  }
  return (adresses)
}

gettopic <- function(doc){
    xmlValue(getNodeSet(doc,'//p')[[2]])
}

greg <- function(pattern,istring){
    gregout <- gregexpr(pattern,istring)
    substr(istring,gregout[[1]],gregout[[1]]+attr(gregout[[1]],'match.length')-1)
}

getinf <- function(topic){
pattern1 <- "招[u4E00-u9FA5]+[0-9-]*[u4E00-u9FA5]*[:、;,,;]*[u4E00-u9FA5]*[:、;,,;]*[u4E00-u9FA5]*[:、;,,;]*[u4E00-u9FA5]*[:、;,,;]*[u4E00-u9FA5]*(研究生)|(调剂)"
pattern2 <- "([u4E00-u9FA5]*课题组|[u4E00-u9FA5]*团队)"  
pattern21 <- "[u4E00-u9FA5]*[:、;,,;]*(教授|博士)"
pattern3 <- "[u4E00-u9FA5]*[:、;,,;]*[-A-Za-z0-9_.%]+@[-A-Za-z0-9_.%]+\.[A-Za-z]+[.A-Za-z]*"
    #相配@163.com类仍旧@abc.edu.cn两类邮箱
pattern4 <- "[u4E00-u9FA5]+老师"  #合营某老师
pattern5 <- "[u4E00-u9FA5]*[::]*1[3,5,8]{1}[0-9]{1}[0-9]{8}|0[0-9]{2,3}-[0-9]{7,8}(-[0-9]{1,4})?" #格外联系人和号码
pattern6 <- "(主|从事)*[u4E00-u9FA5]*(的研究|方向)为*[:、;,,;]*[u4E00-u9FA5]*"
pattern7 <- "[u4E00-u9FA5]+(大学|学院|研究院|研究所)"
pattern8 <-"[-A-Za-z0-9_.%]+@[-A-Za-z0-9_.%]+\.[A-Za-z]+[.A-Za-z]*" #确切相称邮箱

cate <- greg(pattern1,topic)
proj <- greg(pattern2,topic)
PI <- greg(pattern21,topic)
email <- greg(pattern3,topic)
man <- greg(pattern4,topic)
phone <- greg(pattern5,topic)
direc <- greg(pattern6,topic)
univ <- greg(pattern7,topic)
print(cate)
if (greg("(分子|生物|植物|细胞|医学|动物|水)+",topic) !=""){
    if (man =="" && proj != ""){
        man <- unlist(strsplit(proj,"课题组")[1])
    }
 
    if (email != ""){
      email <- greg(pattern10,email)
    }
    
    data.frame("类别"=cate,"大学"=univ,"课题"=proj,"PI"=PI,"联系人"=man,"邮箱"=email,"方向"=direc,"电话"=phone)
}
else{
  return("")
}
}

strURLs=""
n=50
dat <- data.frame("URL"="URL","类别"="类别","大学"="大学","课题"="课题","PI"="PI","联系人"="联系人","邮箱"="邮箱","方向"="方向","电话"="电话")
strURLs <- c(strURLs,paste(rep("""))
output1 <- "a2017.2.21.txt" #未管理数据,用于进一层管理
output2 <- "b2017.2.21.txt" #更进一层筛选的数据,用于查看

for ( strURL in strURLs){
    adresses <- extradress(strURL)
    for (adress in adresses){
      message(adress)
      doc <- download(adress)
      topic <- gettopic(doc)
      inf <- getinf(topic)
      if (inf != ""){
        URL <- data.frame("URL"=adress)
        inf <- cbind(URL,inf)
        dat<- rbind(dat,inf)
      }
    }
}

write.table(dat, file = output1, row.names = F, col.names=F,quote = F, sep="t")  # tab 分隔的文书
message("完成!")

dat <- read.table(output1,sep="t",header=T)
dat <- dat[dat$邮箱, ] #删除未有邮箱数据
dat <- dat[!duplicated(dat$邮箱), ]  #去除重复邮箱数据
dat$index <- as.numeric(rownames(dat))
dat <- dat[order(dat$index,decreasing=F),] #将乱序后的数目再次依照index排序
dat$index <- NULL
write.table(dat, file = output2, row.names = F, col.names=F,quote = F, sep="t")  # tab 分隔的文书
message("完成!")

 

 

说起底祝全部考研人都能成功被深爱的学校接受!

 

 

参谋资料:

Rcurl包 :

XML包:

XML基本知识:

 

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