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从零开始写Python爬虫 --- 1.5 爬虫实践: 笔趣阁小说批量下载

时间:11-12来源:作者:点击数:
目标网站

首先来看看我们排行榜的地址:

http://www.qu.la/paihangbang/

我们的目的很明确:找到各类排行旁的的每一部小说的名字和在该网站的链接。

网站分析

首先观察一下网页的结构:

在这里插入图片描述

我们很容易就能发现,每一个分类都是包裹在如下标签里

<div class="row row-rank">
在这里插入图片描述

这种调理清晰的网站,大大方便了我们爬虫的编写.

接着,我们在刚才那个div里寻找下小说的标题和链接

在这里插入图片描述

发现所有的小说都是在一个个列表里,并且里面清晰的定义了:

  • 标题:title = div.a.text
  • 链接:link = 'http://www.qu.la/' + div.a['href']

这样一来,我们只需要在当前页面找到所有小说的连接,并保存在列表就行了。

列表去重的小技巧:

细心的同学会发现,就算是不同类别的小说,也是会重复出现在排行榜的。

这样无形之间就会浪费我们很多资源,尤其是在面对爬大量网页的时候。

那么我们如何从抓取的url列表里去重呢?

刚学Python的小伙伴可能会去实现一个循环算法,来去重,

但是Python的强大之处就在于他可以通过及其优美的方式来解决很多问题,这里其实只要一行代码就能解决:

url_list = list(set(url_list))

这里我们调用了一个list的构造函数set:这样就能保证列表里没有重复的元素了。

单个小说所有章节链接:

首先我们从前面获取到的小说url连接选取一个做实验:

比如乾坤剑神:

https://www.qu.la/book/9118/

看下每个章节的网页结构,首先有翻页功能,可以点击【上一页】和【下一页】进行章节选择。

那么我们如何确定有多少章节,并且爬取每个章节的链接呢?

在这里插入图片描述

首先来看下每章节的链接,发现从第一章开始,往后每个章节链接中网页的数字依次递增,这样就不需要进行翻页(由于还没有讲到selenium,暂不考虑),只需要判断受首章节的链接和末尾章节的链接。

在这里插入图片描述

末尾章节的链接在哪里找到呢?其实在第一页上已经给出了,这样我们能只需遍历这之间的页数即可,找到全部章节的链接。

在这里插入图片描述

我们可以很容易的找到对应章节的连接:

link='http://www.qu.la/' + url.a['href']

好的,这样我们就能把一篇小说的所有章节的链接爬下来了。

剩下最后一步:爬取文章内容:

文章内容的爬取:

首先我们打开一章,并查看他的源代码:

在这里插入图片描述

我们能发现所有的正文内容,都保存在:

<div id='content'>

所有的章节名就更简单了:

在这里插入图片描述
<h1 class="title"> 第一章 我改主意了</h1>

那我们通过bs4库的各种标签的查找方法,就能很简单的找到啦

好了,让我们看看具体代码的实现:

代码的实现

模块化,函数式编程是一个非常好的习惯,我们坚持把每一个独立的功能都写成函数,这样会使你的代码简单又可复用。

网页抓取头:
def get_html(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status
        # 我手动测试了编码。并设置好,这样有助于效率的提升
        r.encoding = ('utr-8')
        return r.text
    except:
        return "Someting Wrong!"
获取排行榜小说及其链接:
def get_content(url):
    '''
    爬取每一类型小说排行榜,
    按顺序写入文件,
    文件内容为 小说名字+小说链接
    将内容保存到列表
    并且返回一个装满url链接的列表
    '''
    url_list = []
    html = get_html(url)
    soup = bs4.BeautifulSoup(html, 'lxml')
    # 由于小说排版的原因,历史类和完本类小说不在一个div里

    category_list = soup.find_all('div', class_='index_toplist mright mbottom')

    history_finished_list = soup.find_all(
        'div', class_='index_toplist mbottom')

    for cate in category_list:
        name = cate.find('div', class_='toptab').span.string
        with open('novel_list.csv', 'a+') as f:
            f.write("\n小说种类:{} \n".format(name))

        # 我们直接通过style属性来定位总排行榜
        general_list = cate.find(style='display: block;')
        # 找到全部的小说名字,发现他们全部都包含在li标签之中
        book_list = general_list.find_all('li')
        # 循环遍历出每一个小说的的名字,以及链接
        for book in book_list:
            link = 'http://www.qu.la/' + book.a['href']
            title = book.a['title']
            # 我们将所有文章的url地址保存在一个列表变量里
            url_list.append(link)
            # 这里使用a模式,防止清空文件
            with open('novel_list.csv', 'a') as f:
                f.write("小说名:{:<} \t 小说地址:{:<} \n".format(title, link))

    for cate in history_finished_list:
        name = cate.find('div', class_='toptab').span.string
        with open('novel_list.csv', 'a') as f:
            f.write("\n小说种类:{} \n".format(name))

        general_list = cate.find(style='display: block;')
        book_list = general_list.find_all('li')
        for book in book_list:
            link = 'http://www.qu.la/' + book.a['href']
            title = book.a['title']
            url_list.append(link)
            with open('novel_list.csv', 'a') as f:
                f.write("小说名:{:<} \t 小说地址:{:<} \n".format(title, link))

    return url_list
获取单本小说的所有章节链接:
def get_txt_url(url):
    '''
    获取该小说每个章节的url地址:
    并创建小说文件

    '''
    url_list = []
    html = get_html(url)
    soup = bs4.BeautifulSoup(html, 'lxml')
    lista = soup.find_all('dd')
    txt_name = soup.find('h1').text
    with open('/Users/ehco/Documents/codestuff/Python-crawler/小说/{}.txt'.format(txt_name), "a+") as f:
        f.write('小说标题:{} \n'.format(txt_name))
    for url in lista:
        url_list.append('http://www.qu.la/' + url.a['href'])

    return url_list, txt_name
获取单页文章的内容并保存到本地:

这里有个小技巧:

我们从网上趴下来的文件很多时候都是带着

之类的格式化标签,

我们可以通过一个简单的方法把他过滤掉:

html = get_html(url).replace('<br/>', '\n')

我这里单单过滤了一种标签,并将其替换成‘\n’用于文章的换行,

def get_one_txt(url, txt_name):
    '''
    获取小说每个章节的文本
    并写入到本地
    '''
    html = get_html(url).replace('<br/>', '\n')
    soup = bs4.BeautifulSoup(html, 'lxml')
    try:
        txt = soup.find('div', id='content').text.replace(
            'chaptererror();', '')
        title = soup.find('title').text

        with open('/Users/ehco/Documents/codestuff/Python-crawler/小说/{}.txt'.format(txt_name), "a") as f:
            f.write(title + '\n\n')
            f.write(txt)
            print('当前小说:{} 当前章节{} 已经下载完毕'.format(txt_name, title))
    except:
        print('someting wrong')
缺点:

本次爬虫写的这么顺利,更多的是因为爬的网站是没有反爬虫技术,以及文章分类清晰,结构优美。

但是,按照我们的这篇文的思路去爬取小说,

我大概计算了一下:

一篇文章需要:0.5s

一本小说(1000张左右):8.5分钟

全部排行榜(60本): 8.5小时!

是的! 时间太长了!那么,这种单线程的爬虫,速度如何能提高呢?自己写个多线程模块?

其实还有更好的方式:下一个大的章节我们将一起学习Scrapy框架

学到那里的时候,我再把这里代码重构一边,

你会惊奇的发现,速度几十倍甚至几百倍的提高了!

这其实也是多线程的威力!

最后看一下结果吧:

排行榜结果:

在这里插入图片描述

小说结果:

在这里插入图片描述

学到这里是不是越来越喜欢爬虫这个神奇的东西了呢?

加油,更神奇的东西还在后面呢!

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