模板网站下载什么叫网络市场营销

python爬虫7：实战1

前言

​ python实现网络爬虫非常简单，只需要掌握一定的基础知识和一定的库使用技巧即可。本系列目标旨在梳理相关知识点，方便以后复习。

申明

​ 本系列所涉及的代码仅用于个人研究与讨论，并不会对网站产生不好影响。

目录结构

1. 目标

​ 这次爬虫实战，采用的库为：requests + lxml，这次以爬取一部小说为目标，具体的网站老规矩就不给了，大家学习思路最重要。

​ 再次说明，案例本身并不重要，重要的是如何去使用和分析，另外为了避免侵权之类的问题，我不会放涉及到网站的图片，希望能理解。

2. 详细流程

2.1 找到目标小说

第一步，确定get请求的url

​ 假设我们的网站为：https://xxxxxxx.com，那么，我们首先需要找到搜索框，然后随意搜索几本小说，比如这里我搜索的是圣墟、万族之劫，那么观察网页上的url变化，如下：

https://xxxxx?q=圣墟
https://xxxxx?q=万族之劫

​ 可以看出，这里是get请求，并且参数名为q。

第二步，正确请求网页

​ 我们可以写下第一个代码了，目标是获取想要的小说，代码如下：

# 都要用到的参数
HEADERS = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/115.0.0.0 Safari/537.36',
}# 获取搜索某小说后的页面
def get_search_result():# 网址url = 'xxxxx'# 请求参数search = input('请输入想要搜索的小说：')params = {'q' : search}# 请求response = requests.get(url,headers=HEADERS,params=params)# 把获取到的网页保存到本地with open('search.html','w',encoding='utf-8') as f:f.write(response.content.decode('utf-8'))

​ 结果如下：

​ 可以看出，获取到正确的网页，说明这一步我们完成了。

正确解析网页，以获取小说链接

​ 上面，我们已经把网页源码存放到了本地一个名为search.html的文件，下面我们来解析它。

​ 解析它，首先需要明确我们要获取什么节点、什么值。看下面：

​ 可以看出，我们的目标标签位于div[class="mshow"]下的table[class="grid"]下的td下的a标签，并且我们需要获取这个a标签的href属性和文本值。除此之外，href属性值只是部分地址，需要跟网站根地址xxxx.com拼凑再一起。

​ 基于此，可以完成代码：

# 解析网页
def parse_search_result():# 打开文件，读取文件with open('search.html','r',encoding='utf-8') as f:content = f.read()# 基础urlbase_url = 'xxxxxx.com/'# 初始化lxmlhtml = etree.HTML(content)# 获取目标节点href_list = html.xpath('//div[@class="show"]//table[@class="grid"]//td//a/@href')text_list = html.xpath('//div[@class="show"]//table[@class="grid"]//td//a/text()')# 处理内容值url_list = [base_url+href  for href in href_list]# 选择要爬取的小说for i,text in enumerate(text_list):print('当前小说名为：',text)decision = input('是否爬取它（只能选择一本）,Y/N：')if decision == 'Y':return url_list[i],text

​ 运行结果如下：

2.2 获取小说章节目录

第一步，请求页面

​ 首先，我们去请求上面获取的网页，这里就比较简单了，基本上把上面的请求代码拷贝过来修改修改即可：

# 请求目标小说网站
def get_target_book(url):# 请求response = requests.get(url,headers=HEADERS)# 保存源码with open('book.html','w',encoding='utf-8') as f:f.write(response.content.decode('utf-8'))

​ 可以看到保存到本地的结果如下：

​ 可以看出，这一步成功了。

第二步，解析上面的网页，获取不同章节的链接

​ 这一步，主要的难点在于解析网页，首先，看下面：

​ 由于该网页小说章节都分为两个部位，第一个为最新章节，第二个为全部章节，而第二个才是我们需要获取的，因此xpath语法应该为：

//div[@class="show"]//div[contains(@class,'showBox') and position()=3]//ul//a

​ 那么，可以完成代码如下：

# 解析章节网页
def parse_chapter(base_url):# 打开文件，读取内容with open('book.html','r',encoding='utf-8') as f:content = f.read()# 初始化html = etree.HTML(content)# 解析href_list = html.xpath('//div[@class="show"]//div[contains(@class,"showBox") and position()=3]//ul//a/@href')text_list = html.xpath('//div[@class="show"]//div[contains(@class,"showBox") and position()=3]//ul//a/text()')# 处理：拼凑出完整网页url_list = [base_url+url for url in href_list]# 返回结果return url_list,text_list

​ 运行结果如下：

2.3 获取小说内容

​ 这里我们就不分开了，直接获取源码后直接解析。那么这里说明一下解析原理，看下面：

​ 可以轻松知道xpath语法：

//div[contains(@class,'book')]//div[@id='content']//text()

​ 那么，代码如下：

# 请求小说页面
def get_content(url,title):# 请求response = requests.get(url,headers=HEADERS)# 获取源码content = response.content.decode('utf-8')# 初始化html = etree.HTML(content)# 解析text_list = html.xpath('//div[contains(@class,"book")]//div[@id="content"]//text()')# 后处理# 首先，把第一个和最后一个的广告信息去掉text_list = text_list[1:-1]# 其次，把里面的空白字符和\xa0去掉text_list = [text.strip().replace('\xa0','') for text in text_list]# 最后，写入文件即可with open(title+'.txt','w',encoding='utf-8') as g:for text in text_list:g.write(text+'\n')

​ 运行结果如下：

​ 可以看出，成功实现。

2.4 完整代码

​ 完整代码如下：

# author : 自学小白菜
# -*- coding:utf-8 -*-'''
# File Name : 7 lxml_novel.py
# Create Time : 2023/8/5 22:04
# Version : python3.7
# Description :  实战1：爬取小说
'''# 导包
import requests
from lxml import etree# 都要用到的参数
HEADERS = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/115.0.0.0 Safari/537.36',
}# 获取搜索某小说后的页面
def get_search_result():# 网址url = 'https://www.iwurexs.net/so.html'# 请求参数search = input('请输入想要搜索的小说：')params = {'q' : search}# 请求response = requests.get(url,headers=HEADERS,params=params)# 把获取到的网页保存到本地with open('search.html','w',encoding='utf-8') as f:f.write(response.content.decode('utf-8'))# 解析网页
def parse_search_result():# 打开文件，读取文件with open('search.html','r',encoding='utf-8') as f:content = f.read()# 基础urlbase_url = 'https://www.iwurexs.net/'# 初始化lxmlhtml = etree.HTML(content)# 获取目标节点href_list = html.xpath('//div[@class="show"]//table[@class="grid"]//td//a/@href')text_list = html.xpath('//div[@class="show"]//table[@class="grid"]//td//a/text()')# 处理内容值url_list = [base_url+href  for href in href_list]# 选择要爬取的小说for i,text in enumerate(text_list):print('当前小说名为：',text)decision = input('是否爬取它（只能选择一本）,Y/N：')if decision == 'Y':return url_list[i],text# 请求目标小说网站
def get_target_book(url):# 请求response = requests.get(url,headers=HEADERS)# 保存源码with open('book.html','w',encoding='utf-8') as f:f.write(response.content.decode('utf-8'))# 解析章节网页
def parse_chapter(base_url):# 打开文件，读取内容with open('book.html','r',encoding='utf-8') as f:content = f.read()# 初始化html = etree.HTML(content)# 解析href_list = html.xpath('//div[@class="show"]//div[contains(@class,"showBox") and position()=3]//ul//a/@href')text_list = html.xpath('//div[@class="show"]//div[contains(@class,"showBox") and position()=3]//ul//a/text()')# 处理：拼凑出完整网页url_list = [base_url+url for url in href_list]# 返回结果return url_list,text_list# 请求小说页面
def get_content(url,title):# 请求response = requests.get(url,headers=HEADERS)# 获取源码content = response.content.decode('utf-8')# 初始化html = etree.HTML(content)# 解析text_list = html.xpath('//div[contains(@class,"book")]//div[@id="content"]//text()')# 后处理# 首先，把第一个和最后一个的广告信息去掉text_list = text_list[1:-1]# 其次，把里面的空白字符和\xa0去掉text_list = [text.strip().replace('\xa0','') for text in text_list]# 最后，写入文件即可with open(title+'.txt','w',encoding='utf-8') as g:for text in text_list:g.write(text+'\n')if __name__ == '__main__':# 第一步，获取到搜索页面的源码# get_search_result()# 第二步，进行解析target_url,name = parse_search_result()# 第三步，请求目标小说页面get_target_book(target_url)# 第四步，解析章节网页url_list,text_list = parse_chapter(target_url)for url,title in zip(url_list,text_list):# 第五步，请求小说具体的某个章节并直接解析get_content(url,title)break

3. 总结

​ 上面代码还不完善，存在一定优化的地方，比如代码有些地方可以解耦，另外，必须限制访问速度，不然后期容易被封掉IP，除此之外，可以考虑代理池构建等操作。