爬取百度百科语料

前言

迫于毕业压力，开始自学NLP（在一个研究院读研，早早开始实习，然而实习公司部门没有能支撑写论文的项目，想想还是挺坑的????‍♂️），看了一些资料，决定先开始从词向量入门吧，然而没有好的中文语料，虽然*提供免费的中文语料，但是我看了一下，还要繁体转简体，巴拉巴拉的，并且国内用*毕竟少数，所以估计语料的质量也不咋地，想着我们日常比较常用百度，百度百科作为中文语料应该不错，本以为百度爸爸会开源给我们，然鹅是我想多了，还是自己爬取，做为小白的我，当然是先百度一波，参考一下大佬的代码咯，然后就发现了大佬苏神几年前写的，在这个基础上，稍微改动了一下，优化了一下爬取的内容。

思路

1.初始化一个百度百科词条的URL
2.模拟浏览器访问URL，爬取本页面需要的词条内容，并找出该页面内所有的站内链接（由于爬取的数据较多，沿用苏神的思路，将数据存在mongodb，个人也觉得芒果和python很搭，简直是无缝衔接）
3.将链接单独存于一个集合，为了保证速度，建立索引
4.用多线程在库里取链接爬数据
整体思路就是这样，还是比较清晰的吧

代码

代码在我的GitHub上，欢迎访问????
完整代码

一些细节

可能百度做了一些简单的防爬虫，需要模拟浏览器才能get到数据，python3还是非常人性化，满足一个懒人的习惯，只需要在get的时候加上一个headers就可以了，所谓人生苦短，我用python，headers的获取方法也比较简单，用谷歌浏览器，F12->Network->点击name下一个链接->Headers->找到User-Agent即可。
some tips：

[re.sub('[ \n\r\t\u3000]+', ' ', re.sub('<.*?>|\xa0', '', unescape(str(t))).strip()) for t in  text])#去除一些空格，对爬取的网页内容做简单处理
#\u3000 表示全角空白符，\xa0表示不间断空白符

使用re.sub()函数处理爬取的网页数据，简直是个神器呀，get到了。

结果

数据还在爬取中，爬了一下午，爬了6W余条，网速不给力????，数据估计比较大，不打算上传到GitHub上，建议自己动手试试。

结束语

开篇之作，有些废话连篇，打开写博客之路，强迫自己学习，希望顺利毕业????。
本博客代码参考苏神之作，原文链接????