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从零开始写Python爬虫 --- 1.4 爬取生活大爆炸百度贴吧内容

时间:11-12来源:作者:点击数:55

经过前面几章的学习,我们开始真正意义上的爬虫了。

爬取目标

本次我们要爬取的网站是:百度贴吧,具体贴吧是生活大爆炸吧

贴吧地址 :

https://tieba.baidu.com/f?kw=%E7%94%9F%E6%B4%BB%E5%A4%A7%E7%88%86%E7%82%B8&ie=utf-8

Python版本 : 3.6.2(建议用python3最好)

浏览器版本: Chrome

目标分析
  • 从网上爬下特定页码的网页
  • 对于爬下的页面内容进行简单的筛选分析
  • 找到每一篇帖子的 标题、发帖人、日期、楼层、以及跳转链接
  • 将结果保存到文本。
前期准备

看到贴吧的url地址是不是觉得很乱?有那一大串认不得的字符?其实这些都是中文字符,

%E7%94%9F%E6%B4%BB%E5%A4%A7%E7%88%86%E7%82%B8

在编码之后就是: 生活大爆炸 。

链接的末尾处:&ie=utf-8 表示该连接采用的是utf-8编码。

由于Python3默认全局采用的就是utf-8编码,所以这里不需要再对编码进行转换。

接着我们翻到贴吧的第二页:

https://tieba.baidu.com/f?kw=%E7%94%9F%E6%B4%BB%E5%A4%A7%E7%88%86%E7%82%B8&ie=utf-8&pn=50

注意到没有,连接的末尾处多了一个参数

&pn=50

这里我们很容易就能猜到,这个参数的与页码的联系:

  • &pn=0 : 首页
  • &pn=50: 第二页
  • &pn=100:第三页
  • &pn=50*n 第n页

50 表示 每一页都有50篇帖子。

这下我们就能通过简单的url修改,达到翻页的效果了。

chrome开发工具

要写爬虫,我们一定要会使用开发工具,说起来这个工具是给前端开发人员用的,但是我们可以通过它快速定位我们要爬取的信息,并找到相对应的规律。

右键,检查,打开chrome工具。

在这里插入图片描述

使用模拟点击工具快速定位到一个单独帖子的位置。(左上角的鼠标箭头图标)

在这里插入图片描述

我们仔细的观察一下,发现每个帖子的内容都包裹在一个li标签内:

  • <li class=" j_thread_list clearfix">

这样我们只要快速找出所有的符合规则的标签,在进一步分析里面的内容,最后筛选出数据就可以了。

开始写代码

我们先写出抓取页面内人的函数:

这是前面介绍过的爬取框架,以后我们会经常用到。

  • import requests
  • from bs4 import BeautifulSoup
  • # 首先我们写好抓取网页的函数
  • def get_html(url):
  • try:
  • r = requests.get(url,timeout=30)
  • r.raise_for_status()
  • #这里我们知道百度贴吧的编码是utf-8,所以手动设置的。爬去其他的页面时建议使用:
  • # r.endcodding = r.apparent_endconding
  • r.encoding='utf-8'
  • return r.text
  • except:
  • return " ERROR "

接着我们摘取其中的详细信息:

我们来分一下每一个li标签内部的结构:

  • 一个大的li标签内包裹着很多个div标签
    而我们要的信息就在这一个个div标签之内:
  • # 标题&帖子链接:
  • <a href="/p/4830198616" title="又重温一遍 第九季 这个侧脸给多少分" target="_blank" class="j_th_tit ">又重温一遍 第九季 这个侧脸给多少分</a>
  • #发帖人:
  • <span class="tb_icon_author " title="主题作者: Li欣远" data-field='{&quot;user_id&quot;:836897637}'><i class="icon_author"></i><span class="frs-author-name-wrap"><a data-field='{&quot;un&quot;:&quot;Li\u6b23\u8fdc&quot;}' class="frs-author-name j_user_card " href="/home/main/?un=Li%E6%AC%A3%E8%BF%9C&ie=utf-8&fr=frs" target="_blank">Li欣远</a></span>
  • #回复数量:
  • <div class="col2_left j_threadlist_li_left">
  • <span class="threadlist_rep_num center_text" title="回复">24</span>
  • </div>
  • #发帖日期:
  • <span class="pull-right is_show_create_time" title="创建时间">2016-10</span>

分析完之后,我们就能很容易的通过soup.find()方法得到我们想要的结果

具体代码的实现:

  • '''
  • 抓取百度贴吧---生活大爆炸吧的基本内容
  • 爬虫线路: requests - bs4
  • Python版本: 3.6
  • OS: mac os 12.12.4
  • '''
  • import requests
  • import time
  • from bs4 import BeautifulSoup
  • # 首先我们写好抓取网页的函数
  • def get_html(url):
  • try:
  • r = requests.get(url, timeout=30)
  • r.raise_for_status()
  • # 这里我们知道百度贴吧的编码是utf-8,所以手动设置的。爬去其他的页面时建议使用:
  • # r.endcodding = r.apparent_endconding
  • r.encoding = 'utf-8'
  • return r.text
  • except:
  • return " ERROR "
  • def get_content(url):
  • '''
  • 分析贴吧的网页文件,整理信息,保存在列表变量中
  • '''
  • # 初始化一个列表来保存所有的帖子信息:
  • comments = []
  • # 首先,我们把需要爬取信息的网页下载到本地
  • html = get_html(url)
  • # 我们来做一锅汤
  • soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
  • # 按照之前的分析,我们找到所有具有‘ j_thread_list clearfix’属性的li标签。返回一个列表类型。
  • liTags = soup.find_all('li', attrs={'class': ' j_thread_list clearfix'})
  • # 通过循环找到每个帖子里的我们需要的信息:
  • for li in liTags:
  • # 初始化一个字典来存储文章信息
  • comment = {}
  • # 这里使用一个try except 防止爬虫找不到信息从而停止运行
  • try:
  • # 开始筛选信息,并保存到字典中
  • comment['title'] = li.find(
  • 'a', attrs={'class': 'j_th_tit '}).text.strip()
  • comment['link'] = "http://tieba.baidu.com/" + \
  • li.find('a', attrs={'class': 'j_th_tit '})['href']
  • comment['name'] = li.find(
  • 'span', attrs={'class': 'tb_icon_author '}).text.strip()
  • comment['time'] = li.find(
  • 'span', attrs={'class': 'pull-right is_show_create_time'}).text.strip()
  • comment['replyNum'] = li.find(
  • 'span', attrs={'class': 'threadlist_rep_num center_text'}).text.strip()
  • comments.append(comment)
  • except:
  • print('出了点小问题')
  • return comments
  • def Out2File(dict):
  • '''
  • 将爬取到的文件写入到本地
  • 保存到当前目录的 TTBT.txt文件中。
  • '''
  • with open('TTBT.txt', 'a+') as f:
  • for comment in dict:
  • f.write('标题: {} \t 链接:{} \t 发帖人:{} \t 发帖时间:{} \t 回复数量: {} \n'.format(
  • comment['title'], comment['link'], comment['name'], comment['time'], comment['replyNum']))
  • print('当前页面爬取完成')
  • def main(base_url, deep):
  • url_list = []
  • # 将所有需要爬去的url存入列表
  • for i in range(0, deep):
  • url_list.append(base_url + '&pn=' + str(50 * i))
  • print('所有的网页已经下载到本地! 开始筛选信息。。。。')
  • #循环写入所有的数据
  • for url in url_list:
  • content = get_content(url)
  • Out2File(content)
  • print('所有的信息都已经保存完毕!')
  • base_url = 'http://tieba.baidu.com/f?kw=%E7%94%9F%E6%B4%BB%E5%A4%A7%E7%88%86%E7%82%B8&ie=utf-8'
  • # 设置需要爬取的页码数量
  • deep = 3
  • if __name__ == '__main__':
  • main(base_url, deep)

代码里有详细的注释和思路,看不懂的话 多看几遍

好了今天的文章到这里就结束了。

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