预备阅读：Python的urllib高级用法  Python中Beautiful Soup的用法  Python中的正则表达式模块re
前言
前面学习了urllib和beautifulsoup来进行数据采集，相信大家都有了一些基础，如果没有，请看预备阅读，今天来做一个有趣的数据采集，就是遍历一个域名。

最近看了一下六度分隔理论，所以今天用Python来实现“六度分隔理论”的查找方法的基础部分。

六度分隔理论
所谓的“六度分隔理论”，是指世界上任意两个人要想建立联系，最多只需要通过6个人的介绍就能够实现。但根据美国社交网站Facebook最近进行的一项研究，人与人之间的联系相对于以往变得更为紧密，目前只需要4个人的就能把两个互不相识的人联系起来。

1994年，根据约翰·瓜尔（John Guare）的同名戏剧改编的电影《六度分隔》（Six Degrees OfSeparation）上映，“六度分隔理论”得以重新回在人们的视野之中。

同年，演员凯文·贝肯宣称在他漫长而丰富的职业生涯中，他和好莱坞的每一个人都合作过，并因此诞生了一个新的术语——“凯文·贝肯六度理论”。

“维基百科六度分隔理论”
上文提到了凯文·贝肯，根据资料显示，埃里克·艾德尔和布兰登·弗雷泽都出现在电影《骑警杜德雷》里面，布兰登·弗雷泽又和凯文·贝肯同时出现在电影《我呼吸的空气里》。因此，根据这两个条件，从埃里克·艾德尔到凯文·贝肯的链条主题长度只有3。

也就是说，我们要实现从埃里克·艾德尔的词条页（http://en.wikipedia.org/wiki/Eric_Idle）开始，经过最少的链接点击次数找到凯文·贝肯的词条页
（http://en.wikipedia.org/wiki/Kevin_Bacon）。

首先我们写一段获取凯文·贝肯词条页的内容的代码：

from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSouphtml = urlopen("http://en.wikipedia.org/wiki/Kevin_Bacon")
soup = BeautifulSoup(html)
for link in soup.findAll("a"):if 'href' in link.attrs:print (link.attrs['href'])

上面代码获取的内容会生成一系列链接，我们可以看到我们想要的所有词条链接都在里面，但是这里面页包括的我们不需要的链接，具体内容，请动手操作看一下。

一个网站的每个页面都包括了侧边栏、页眉、页脚等以及分类页面、对话页面和其他链接，维基百科也一样，这是建站的时候为了方便这样做的。
我们仔细看一下指向词条的链接（这里一般F12审查元素找一下规律），会发现它们都有三个共同点：

• 它们都在id是bodyContent的div标签里。

• URL链接不包含冒号。

• URL链接都以/wiki/开头。

下面我们用新规则来稍微调整一下代码：

from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
import rehtml = urlopen("http://en.wikipedia.org/wiki/Kevin_Bacon")
soup = BeautifulSoup(html)
for link in soup.find("div", {"id":"bodyContent"}).findAll("a", href = re.compile("^(/wiki/)((?!:).)*$")):if 'href' in link.attrs:print (link.attrs['href'])

我们运行上面的代码就可以看到维基百科上凯文·贝肯词条里所有指向其他词条的链接。

上面的代码只是获取静态页面的内容，实际意义不大，下面我们来完善一下，看一下具体需求：

• 一个函数getLinks,可以用维基百科词条/wiki/<词条名称>形式的URL链接作为参数，然后以同样的形式返回一个列表，里面包含所有的词条URL链接。

• 一个主函数，以某个起始词条为参数调用get    Links，再从返回的URL列表里随机选择一个词条链接，再调用getLinks，直到我们主动停止，或者在新的页面上没有词条链接了，程序自动停止。

完整代码如下：

from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
import random
import rerandom.seed(datetime.datetime.now())
def getLinks(articleUrl):html = urlopen("http://en.wikipedia.org/wiki/Kevin_Bacon")soup = BeautifulSoup(html)return soup.find("div", {"id":"bodyContent"}).findAll("a", href = re.compile("^(/wiki/)((?!:).)*$"))links = getLinks("/wiki/Kevin_Bacon")
while len(links) > 0:newArticle = links[random.randint(0, len(links)-1)].attrs["href"]print (newArticle)links = getLinks(newArticle)

上面需要注意的是，导入需要的Python库之后，程序首先做的就是用系统当前时间生成一个随机数生成器，这样可以保证每次在运行程序的时候，维基百科词条的选择都是一个全新的随机路径。

其他执行过程，上面说的很详细了，一一对照即可，这里今天先把最基础的内容，构建从一个页面到另一个页面的爬虫，要解决“维基百科六度分隔理论”还有一部分要做，由于时间问题，今天只能讲到这里，更多精彩，敬请期待。

小结
这里我们重新复习了一下urllib和BeautifulSoup以及正则的用法，加深我们对之前知识的了解，提高问题解决能力，也提出了一个问题，希望感兴趣的同学可以先看看，后面还有高级内容哦。

希望通过上面的内容能帮助大家。如果你有什么好的意见，建议，或者有不同的看法，我都希望你留言和我们进行交流、讨论。
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