内容简介:本文将介绍一个笔者自己的项目:自制简单的诗歌搜索系统。该系统主要的实现功能如下:指定一个关键词,检索出包含这个关键词的诗歌,比如关键词为“白云”,则检索出的诗歌可以为王维的《送别》,内容为“下马饮君酒,问君何所之?君言不得意,归卧南山陲。但去莫复问,白云无尽时。”该项目使用的Python模块为:其中,requests模块和BeautifulSoup模块用来制作爬虫,爬取网上的诗歌。pymongo模块用来将爬取的诗歌写入到MongoDB数据库。tornado模块用于网页端展示。
项目简介
本文将介绍一个笔者自己的项目:自制简单的诗歌搜索系统。该系统主要的实现功能如下:指定一个关键词,检索出包含这个关键词的诗歌,比如关键词为“白云”,则检索出的诗歌可以为王维的《送别》,内容为“下马饮君酒,问君何所之?君言不得意,归卧南山陲。但去莫复问,白云无尽时。”
该项目使用的 Python 模块为:
- requests
- BeautifulSoup
- pymongo
- tornado
其中,requests模块和BeautifulSoup模块用来制作爬虫,爬取网上的诗歌。pymongo模块用来将爬取的诗歌写入到 MongoDB 数据库。tornado模块用于网页端展示。
该项目主要分以下三步实现:
- 收集数据:使用爬虫,爬取网上的诗歌作为项目的数据集;
- 存入数据库:将爬取到的诗歌写入到MongoDB数据库;
- 网页展示:利用tornado框架实现诗歌搜索功能。
该项目的结构如下:
数据收集
首先,我们利用Python爬虫来爬取诗歌,存为CSV文件poem.csv。爬取的网址为: https://www.gushiwen.org 。由于仅是展示该项目的思路,因此,只爬取了该页面中的唐诗三百首、古诗三百、宋词三百、宋词精选,一共大约1100多首诗歌。
实现该爬虫的代码文件为poem_scrape.py,代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*- import re import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 爬取的诗歌网址 urls = ['https://www.gushiwen.org/gushi/tangshi.aspx', 'https://www.gushiwen.org/gushi/sanbai.aspx', 'https://www.gushiwen.org/gushi/songsan.aspx', 'https://www.gushiwen.org/gushi/songci.aspx' ] poem_links = [] # 诗歌的网址 for url in urls: # 请求头部 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'} req = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml") content = soup.find_all('div', class_="sons")[0] links = content.find_all('a') for link in links: poem_links.append(link['href']) # print(poem_links) # print(len(poem_links)) content_list = [] title_list = [] dynasty_list = [] poet_list = [] # 爬取诗歌页面 def get_poem(url): #url = 'https://so.gushiwen.org/shiwenv_45c396367f59.aspx' # 请求头部 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'} req = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml") # 诗歌内容 poem = soup.find('div', class_='contson').text.strip() poem = poem.replace(' ', '') poem = re.sub(re.compile(r"\([\s\S]*?\)"), '', poem) poem = re.sub(re.compile(r"([\s\S]*?)"), '', poem) poem = re.sub(re.compile(r"。\([\s\S]*?)"), '', poem) poem = poem.replace('!', '!').replace('?', '?').replace('\n', '') content = poem if content: content_list.append(content) else: content_list.append('') # 诗歌朝代,诗人 dynasty_poet = soup.find('p', class_='source').text if ':' in dynasty_poet: dynasty, poet = dynasty_poet.split(':') else: dynasty, poet = '', '' dynasty_list.append(dynasty) poet_list.append(poet) # 诗歌标题 title = soup.find('h1').text if title: title_list.append(title) else: title_list.append('') # 爬取诗歌 for url in poem_links: get_poem(url) # 写入至csv文件 df = pd.DataFrame({'title': title_list, 'dynasty': dynasty_list, 'poet': poet_list, 'content': content_list }) print(df.head()) df.to_csv('./poem.csv', index=False)
储存的poem.csv的前几行如下:
数据库
数据收集完毕后,我们需要将这些数据出访到数据库中,便于后续的调用,在这里选择MongoDB。利用文件write2mongodb.py文件可以将刚才爬取到的诗歌存放至MongoDB数据库中,完整的代码如下:
import pandas as pd from pymongo import MongoClient # 连接MongoDB conn = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = conn["test"] # 插入诗歌 df = pd.read_csv('poem.csv') columns = ['title', 'dynasty', 'poet', 'content'] for i in range(df.shape[0]): print(i) row = df.iloc[i, :] db.poem.insert(dict(zip(columns, row[columns])))
不到一分钟,我们可以看到MongoDB中的内容如下:
前端展示
准备好数据集后,我们需要可视化地展示诗歌检索功能,我们选择tornado这个框架来实现。诗歌检索功能为:指定一个关键词,检索出包含这个关键词的诗歌。关键词由用户输入,提交HTTP请求,在后台实现诗歌检索功能,然后在前端页面展示出来。
实现的server.py的代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*- import random import os.path import tornado.httpserver import tornado.ioloop import tornado.options import tornado.web from tornado.options import define, options from pymongo import MongoClient # 连接MongoDB conn = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') coll = conn["test"].poem #定义端口为8000 define("port", default=8000, help="run on the given port", type=int) # GET请求 class QueryHandler(tornado.web.RequestHandler): # get函数 def get(self): self.render('query.html') # POST请求 # POST请求参数:query_string class ResultHandler(tornado.web.RequestHandler): # post函数 def post(self): query = self.get_argument('query_string') res = list(coll.find({'content': {'$regex': query}})) if len(res) > 0: result = random.sample(res, 1)[0] del result["_id"] title = result['title'] dynasty = result['dynasty'] poet = result['poet'] content = result['content'] else: title = '' dynasty = '' poet = '' content = '' self.render('result.html', query=query, title=title, dynasty=dynasty, poet=poet, content=content) # 主函数 def main(): tornado.options.parse_command_line() # 定义app app = tornado.web.Application( handlers=[(r'/query', QueryHandler), (r'/result', ResultHandler)], #网页路径控制 template_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__), "templates") # 模板路径 ) http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app) http_server.listen(options.port) tornado.ioloop.IOLoop.instance().start() main()
其中,query路径对应的网页query.html的代码如下:
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Poem Query</title> </head> <body> <h2>请输入查询</h2> <form method="post" action="/result"> <p>包含文字: <input type="text" name="query_string"></p> <input type="submit"> </form> </body> </html>
result路径对应的网页result.html如下:
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Result</title> <script> //highlight query word in the page function Func(){ var query = document.getElementById("query").innerHTML; query = query.split(':')[1]; if(query == ''){alert('查询词为空!')} else{ document.getElementById("result").innerHTML = document.getElementById("result").innerHTML.replace(new RegExp(query,'g'),'<mark>'+query+'</mark>'); } } </script> </head> <body> <font color="red"><p id="query">查询词:{{query}}</p></font> <p>标题:{{title}}</p> <p>朝代:{{dynasty}}</p> <p>诗人:{{poet}}</p> <p id="result">内容:{{content}}</p> <a href="/query"><button type="button">返回</button></a> <button type="button" onclick="Func()">查询词高亮</button> </body>
使用示例
运行server.py, 在浏览器中输入网址: http://localhost :8000/query ,界面如下:
在其中输入搜索关键词,比如“白云”,则会显示一条随机的结果,如下:
点击“查询词高亮”,则查询词部分会高亮显示。
总结
本项目仅为展示诗歌检索的一种实现思路,仍有许多功能还待完善,后续将进一步补充实现。本项目的github地址为: https://github.com/percent4/P... 。
注意:本人现已开通微信公众号: Python爬虫与算法(微信号为:easy_web_scrape), 欢迎大家关注哦~~
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- AI再添新技能:创作诗歌
- ACM MM最佳论文全文:通过多对抗训练,从图像生成诗歌
- 清华大学矣晓沅:「九歌」——基于深度学习的中国古典诗歌自动生成系统 | AI研习社69期大讲堂
- 弹窗实现(自制)
- 游戏制作之路(54)自制天空盒
- 使用 .NET 5 自制编程语言
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
HTML 压缩/解压工具
在线压缩/解压 HTML 代码
Base64 编码/解码
Base64 编码/解码