Docker最全教程——从理论到实战（十九）

时间：2020-01-19 12:51:49 阅读：65 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

Python目前是流行度增长最快的主流编程语言，也是第二大最受开发者喜爱的语言（参考Stack Overflow 2019开发者调查报告发布）。笔者建议.NET、Java开发人员可以将Python发展为第二语言，一方面Python在某些领域确实非常犀利（爬虫、算法、人工智能等等），另一方面，相信我，Python上手完全没有门槛，你甚至无需购买任何书籍！

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关于Python

Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。Python目前是流行度增长最快的主流编程语言，也是第二大最受开发者喜爱的语言（参考Stack Overflow 2019开发者调查报告发布）。

Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域：

Web 和 Internet开发
科学计算和统计
教育
桌面界面开发
软件开发
后端开发

Python学习起来没有门槛，但是通过它，你可以用更短的时间，更高的效率学习和掌握机器学习，甚至是深度学习的技能。不过单单只会Python对大多数人来说是不行的，你最好还掌握一门静态语言（.NET/Java）。同时，笔者也建议.NET、Java开发人员可以将Python发展为第二语言，一方面Python在某些领域确实非常犀利（爬虫、算法、人工智能等等），另一方面，相信我，Python上手完全没有门槛，你甚至无需购买任何书籍！

官方镜像

官方镜像地址：https://hub.docker.com/_/python

注意，请认准官方镜像：

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使用Python抓取博客列表

需求说明

本篇使用Python来抓取我的博客园的博客列表，打印出标题、链接、日期和摘要。

博客地址：http://www.cnblogs.com/codelove/

内容如下所示：

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了解Beautiful Soup

Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，支持多种解析器。Beautiful Soup简单的说，就是一个灵活又方便的网页解析库，是一个爬网利器。本篇教程我们就基于Beautiful Soup来抓取博客数据。

Beautiful Soup官方网站：https://beautifulsoup.readthedocs.io

主要解析器说明：

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分析并获取抓取规则

首先我们使用Chrome浏览器打开以下地址：http://www.cnblogs.com/codelove/

然后按下F12打开开发人员工具，通过工具我们梳理了以下规则：

博客块（div.day）

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博客标题(div. postTitle a)

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其他内容获取，如日期、博客链接、简介，这里我们就不截图了。

然后我们通过观察博客路径，获取到url分页规律：

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根据以上分析，我们胸有成竹，开始编码。

编写代码实现抓取逻辑

在编码前，请阅读BeautifulSoup官方文档。然后根据需求，我们编写Python的代码如下所示：

# 关于BeautifulSoup，请阅读官方文档：https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/#id52
 
from bs4 import BeautifulSoup
 
import os
 
import sys
 
import requests
 
import time
 
import re
 
url = "https://www.cnblogs.com/codelove/default.html?page={page}"
 
#已完成的页数序号，初时为0
 
page = 0
 
while True:
 
    page += 1
 
    request_url = url.format(page=page)
 
    response = requests.get(request_url)
 
    #使用BeautifulSoup的html5lib解析器解析HTML（兼容性最好）
 
    html = BeautifulSoup(response.text,‘html5lib‘)
 
    #获取当前HTML的所有的博客元素
 
    blog_list = html.select(".forFlow .day")
 
    # 循环在读不到新的博客时结束
 
    if not blog_list:
 
        break
 
    print("fetch: ", request_url)
 
    for blog in blog_list:
 
        # 获取标题
 
        title = blog.select(".postTitle a")[0].string
 
        print(‘--------------------------‘+title+‘--------------------------‘);
 
        # 获取博客链接
 
        blog_url = blog.select(".postTitle a")[0]["href"]
 
        print(blog_url);
 
        # 获取博客日期
 
        date = blog.select(".dayTitle a")[0].get_text()
 
        print(date)
 
        # 获取博客简介
 
        des = blog.select(".postCon > div")[0].get_text()
 
        print(des)
 
        print(‘-------------------------------------------------------------------------------------‘);

如上述代码所示，我们根据分析的规则循环翻页并且从每一页的HTML中抽取出了我们需要的博客信息，并打印出来，相关代码已提供注释，这里我们就不多说了。

编写Dockerfile

代码写完，按照惯例，我们仍然是使用Docker实现本地无SDK开发，因此编写Dockerfile如下所示：

# 使用官方镜像
 
FROM python:3.7-slim
 
# 设置工作目录
 
WORKDIR /app
 
# 复制当前目录
 
COPY . /app
 
# 安装模块
 
RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt
 
# Run app.py when the container launches
 
CMD ["python", "app.py"]