Python爬取笔趣阁小说,有趣又实用

上班想摸鱼？为了摸鱼方便，今天自己写了个爬取笔阁小说的程序。好吧，其实就是找个目的学习python，分享一下。

1.首先导入相关的模块

importosimportrequestsfrombs4importBeautifulSoup

2.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(WindowsNT10.0)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/88.0.4324.182Safari/537.36'

}

#创建保存小说文本的文件夹

ifnotos.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)

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Uu2ddyQB-1618914957232)(.\素材图片\中文显示乱码.png)]

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

'''

3.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)

首先打开浏览器

按F12调出开发者工具

选中元素选择器

在页面中选中我们想要的数据并定位元素

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forbookinbook_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']

4.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')

5.对小说详情页进行静态页面分析

info=soup.find('div',id='htmlContent')print(info.text)

6.数据下载

withopen('./小说/'+book_name+'.txt','a',encoding='utf-8')asf:f.write(info.text)

最后让我们看一下代码效果吧~

抓取的数据

文章正文到这里已经结束了，只是想感谢一些阅读我文章的人。

我退休后一直在学习如何写文章，说实在的，每次我在后台看到一些读者的回应就会觉得很欣慰，于是我想把我收藏的一些编程干货贡献给大家，回馈每一个读者，希望能帮到你们。

干货主要有：

(1)2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）

(2)Python标准库资料（最全中文版）

(3)项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）