python爬虫之爬取笔趣阁小说
目录
- 前言
- 一、首先导入相关的模块
- 二、向网站发送请求并获取网站数据
- 三、拿到页面数据之后对数据进行提取
- 四、获取到小说详情页链接之后进行详情页二次访问并获取文章数据
- 五、对小说详情页进行静态页面分析
- 六、数据下载
前言
为了上班摸鱼方便,今天自己写了个爬取笔趣阁小说的程序。好吧,其实就是找个目的学习python,分享一下。
一、首先导入相关的模块
import os import requests from bs4 import BeautifulSoup
二、向网站发送请求并获取网站数据
网站链接最后的一位数字为一本书的id值,一个数字对应一本小说,我们以id为1的小说为示例。
进入到网站之后,我们发现有一个章节列表,那么我们首先完成对小说列表名称的抓取
# 声明请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.182 Safari/537.36' } # 创建保存小说文本的文件夹 if not os.path.exists('./小说'): os.mkdir('./小说/') # 访问网站并获取页面数据 response = requests.get('http://www.biquw.com/book/1/').text print(response)
写到这个地方同学们可能会发现了一个问题,当我去正常访问网站的时候为什么返回回来的数据是乱码呢?
这是因为页面html的编码格式与我们python访问并拿到数据的解码格式不一致导致的,python默认的解码方式为utf-8,但是页面编码可能是GBK或者是GB2312等,所以我们需要让python代码很具页面的解码方式自动变化
#### 重新编写访问代码 ```python response = requests.get('http://www.biquw.com/book/1/') response.encoding = response.apparent_encoding print(response.text) ''' 这种方式返回的中文数据才是正确的 '''
三、拿到页面数据之后对数据进行提取
当大家通过正确的解码方式拿到页面数据之后,接下来需要完成静态页面分析了。我们需要从整个网页数据中拿到我们想要的数据(章节列表数据)
1.首先打开浏览器
2.按F12调出开发者工具
3.选中元素选择器
4.在页面中选中我们想要的数据并定位元素
5.观察数据所存在的元素标签
''' 根据上图所示,数据是保存在a标签当中的。a的父标签为li,li的父标签为ul标签,ul标签之上为div标签。所以如果想要获取整个页面的小说章节数据,那么需要先获取div标签。并且div标签中包含了class属性,我们可以通过class属性获取指定的div标签,详情看代码~ ''' # lxml: html解析库 将html代码转成python对象,python可以对html代码进行控制 soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') book_list = soup.find('div', class_='book_list').find_all('a') # soup对象获取批量数据后返回的是一个列表,我们可以对列表进行迭代提取 for book in book_list: book_name = book.text # 获取到列表数据之后,需要获取文章详情页的链接,链接在a标签的href属性中 book_url = book['href']
四、获取到小说详情页链接之后进行详情页二次访问并获取文章数据
book_info_html = requests.get('http://www.biquw.com/book/1/' + book_url, headers=headers) book_info_html.encoding = book_info_html.apparent_encoding soup = BeautifulSoup(book_info_html.text, 'lxml')
五、对小说详情页进行静态页面分析
info = soup.find('div', id='htmlContent') print(info.text)
六、数据下载
with open('./小说/' + book_name + '.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(info.text)
最后让我们看一下代码效果吧~
抓取的数据
到此这篇关于python爬虫之爬取笔趣阁小说的文章就介绍到这了,更多相关python爬取小说内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc!