Python 2.7.6下使用Goose-extractor解析URL及目录创建问题咨询

一、Goose-extractor的临时目录行为 #

Goose-extractor在处理网页解析时，默认会在系统的tmp目录下创建goose文件夹，用来存放处理过程中生成的临时资源——比如下载的网页图片、缓存的HTML片段等，这是它内置的资源管理逻辑，目的是提升媒体资源处理的效率。

如果你想自定义这个临时目录的路径，可以通过配置Configuration对象来实现，示例代码如下：

from goose import Goose
from goose.configuration import Configuration

# 指定自定义临时目录
custom_config = Configuration()
custom_config.local_storage_path = "/your/preferred/tmp/directory"
gobj = Goose(config=custom_config)

二、你的代码中的潜在问题与优化建议 #

从你提供的代码片段来看，有几个需要注意的点：

1. 缺失json_data的定义逻辑
   代码中直接使用了json_data[eachkey]，但没有看到json_data是如何加载的。你需要先从文件或其他来源读取并解析JSON数据，比如：

   # 示例：从本地JSON文件加载数据
   with open('your_input_data.json', 'r') as json_file:
       json_data = json.load(json_file)
   

2. 不完整的异常处理结构
   你写了try块但没有对应的except或finally分支，这样无法捕获解析过程中可能出现的异常（比如网络请求失败、无效URL、资源加载错误等）。建议补充异常处理，避免程序意外崩溃：

   for each_link in json_data[eachkey]:
       print "\rProcessing progress: {:.0f}%".format((count/total_data)*100),
       sys.stdout.flush()  # 确保进度实时刷新到控制台
       count += 1
       try:
           # 完整调用extract方法
           extracted_data = gobj.extract(url=each_link)
           # 将解析后的数据添加到列表或直接存入MongoDB
           all_data.append({
               'url': each_link,
               'title': extracted_data.title,
               'content': extracted_data.cleaned_text
           })
           # 示例：存入MongoDB
           coll.insert_one(all_data[-1])
       except Exception as e:
           print "\nFailed to process link {}: {}".format(each_link, str(e))
           # 可选：记录错误到日志文件
   

3. Python 2.7的兼容性与维护风险
   Python 2.7已经停止官方维护，而且Goose-extractor的后续版本可能不再支持Python 2.x。如果可能的话，建议升级到Python 3.x版本，既能获得更好的兼容性，也能避免安全漏洞。

4. 进度打印的优化
   当前的进度打印方式可能在部分终端中刷新不及时，加上sys.stdout.flush()可以确保进度条实时更新，同时可以调整格式为百分比，更直观。

5. MongoDB操作的效率与安全性
   如果你的URL列表数量较大，逐个插入MongoDB会影响效率，可以考虑收集一定数量的解析数据后批量插入，比如每100条数据执行一次coll.insert_many(all_data)，然后清空all_data列表。另外，建议添加数据库操作的异常处理，避免因连接问题导致数据丢失。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kenstars