教你用 Python 爬取 Baidu 文库全格式文档

本文介绍了如何使用Python爬取Baidu文库的TXT、DOCX、PPT和PDF文档。通过分析网页加载机制,伪装User-Agent绕过Robot协议,利用BeautifulSoup解析网页,python-docx保存DOCX文件。对于异步加载的PPT和PDF,采用Selenium自动化测试工具,结合ChromeDriver模拟用户交互,逐页抓取内容并保存为图片,最后将图片合并为PDF。此外,还提及了制作GUI的可能性,用C#调用Python爬虫代码。

考虑到现在大部分小伙伴使用 Python 主要因为爬虫,那么为了更好地帮助大家巩固爬虫知识,加深对爬虫的理解,选择了爬取百度文库作为我们的目标。

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废话不多说,我们开始。

TXT、DOCX 爬取与保存

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在爬取任何东西之前,我们都要先确认需要爬取的数据是不是异步加载的;如果是异步加载的直接爬取网页是爬不到的。

要知道是不是异步加载其实很简单,就用requests 对网页发起请求,看看 response 是什么就可以了

url = 'https://wenku.baidu.com/view/4e29e5a730126edb6f1aff00bed5b9f3f90f72e7.html?rec_flag=default'
header = {'User-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'}
res = requests.get(url , headers = header)
res.text

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很明显,返回的东西,并不是我们所需要的内容; 根据常理来说,我们就可以认为该网页是异步加载的。

但是,从常识来讲,如果网页的内容是异步加载的,那么直接通过百度搜索,是搜索不到网页内部的内容的,但是很显然,我们每次通过百度搜索都是可以直接找到文库中的文本内容的。

如下:

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那么这就有意思了,明明直接发起请求是获取不到网页内容的,但是为什么通过百度搜索就可以找到呢? 关键肯定在于百度搜索 上面。

这个时候通过查阅资料,我们了解到,最主要的问题出在我们的 headers

在爬取网页时,headers 通常是作为身份证,让网页不看出我们是爬虫;如果不加 headers,网页直接就会看出我们是爬虫,就会拒绝访问

 

 

再深入了解一下 headers 的识别机理,我们发现了叫做 Robot 协议的东西。

它规定了什么样的 headers 可以访问网页内部内容,除了指定 headers 之外的 headers,都是无法请求页面内容的。

比如说百度文库的 Robot 协议就是下面这样的:

User-agent: Baiduspider

Disallow: /w?

Disallow: /search?

Disallow: /submit

Disallow: /upload

Disallow: /cashier/   

而我们需要爬取的内容 url 格式为

https://wenku.baidu.com/view/?.html

这代表 Baiduspider 应该可以爬取文库内容;大致猜测这是因为百度搜索时需要根据文本内容匹配搜索选项,所以放行。

因此我们尝试伪装 UA 为 Baiduspider

url = 'https://wenku.baidu.com/view/4e29e5a730126edb6f1aff00bed5b9f3f90f72e7.html?rec_flag=default'
header = {'User-agent': 'Googlebot'}
res = requests.get(url , headers = header)
res.text

果然不出所料,我们成功地获取到了目标内容

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既然已经成功获取到了网页的正确源代码,那么下一步就是去解析网页获取内容。

解析网页源代码的库有很多,这里我们使用 BeautifulSoup

plist = []
soup = BeautifulSoup(r, "html.parser")
plist.append(soup.title.string)
for div in soup.find_all('div', attrs={"class": "bd doc-reader"}):
    plist.extend(div.get_text().split('\n'))
plist = [c.replace(' ', '') for c in plist]
plist = [c.replace('\\x0c', '') for c in plist]
plist

整个解析是非常容易的,都是很标准的操作。

在这里就不多加叙述了,最终的效果如下:

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当然爬取到东西了只是万里长征的第一步,就这样是肯定不行的,我们还需要将爬取的内容保存起来,通常是保存为 txt 文件

file = open('test.txt', 'w',encoding='utf-8')
for str in plist:
    file.write(str)
    file.write('\n')
file.close()

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但是为了美观起见,我们在这里选择使用 python-docx 库将内容保存为 docx 文件

with open('test.txt', encoding='utf-8') as f:
    docu = Document()
    docu.add_paragraph(f.read())
    docu.save('test.docx')

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PPT、PDF 爬取与保存

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有了之前的经验教训,在爬取的时候我们首先就尝试了使用爬取 TXT、DOCX 的方法,尝试是否可以爬到内容

url = 'https://wenku.baidu.com/view/a4ac1b57dd88d0d232d46a0f.html?fr=search'
header = {'User-agent': 'Googlebot'}
res = requests.get(url , headers = header)
res.text

很可惜的是,我们并没有访问到

原因仔细想想也很简单,在百度搜索的时候,直接搜索是搜不到 PPT 或者 PDF 的内容的

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那么很显然,PPT 和 PDF 是通过异步的方法进行内容加载的

对待异步加载的数据,我们通常采取的策略有两种

1、第一个就是直接找到发起异步请求的接口,自己构造请求头,发起请求

2、第二个就是通过 Selenium 这样的自动化测试工具去爬取

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百度文库的接口太难找了,请求头的构造也很麻烦,找了很久也没有很满意。

所以在本次爬取中,我们使用的是第二种方法,使用 Selenium 这样的自动化测试工具

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这里我们需要下载 ChromeDriver 这个插件,当然这里是默认大家使用的是 Chrome 浏览器,如果是其他的浏览器,firefox,safari 等等,直接去网上找到相应 Driver 就可以了。

这里给出 ChromeDriver 的下载地址

http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/

大家一定要下载和自己 Chrome 浏览器版本一致的 ChromeDriver,不然程序是运行会报错

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我们先不急着马上开始爬取,我们先来尝试使用一下Selenium调用ChromeDriver

import requests
from selenium import webdriver
url = 'https://wenku.baidu.com/view/5292b2bc0166f5335a8102d276a20029bd64638c.html?fr=search'
driver = webdriver.Chrome(r'F:\driver\chromedriver.exe')
driver.get(url)

怎么样,是不是浏览器自动打开了? 现在我们尝试输出这个 driver,就可以看见,网页的正确源代码已经在里面了

现在我们仔细研究一下源代码就可以看到,我们需要的内容在下面这个位置

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现在正确的源代码也有了,内容的位置也知道了,直接解析,爬取,完事就好了。

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想得美,经过这样的爬取之后,对内容进行解析,让我们看看究竟爬到没有

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from lxml import etree
import re
html=etree.HTML(driver.page_source)
links=html.xpath("//div[@class='reader-pic-item']/@style")
part = re.compile(r'url[(](.*?)[)]')
qa="".join(links)
z=part.findall(qa)
z

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我们可以知道,其实我们只爬到 3 张 PDF,其他的都没有爬到。

这是为什么呢?

这是百度文库为了防止大家去爬,专门设置的一个小机关

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返回百度文库,我们仔细看看源代码,其实我们可以发现,随着页面的变化,源代码是不断改变的,每次都只有 3 张图片的 url。

并且这个页码数也有一定的规律,如果在第二页,那么图片就是 1,2,3,如果在第三页,图片就是 2,3,4

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那么我们的疑惑一下就解决了,只需要不断地进行换页的爬取,就可以了

接下来就是如何实现换页的操作了

这个需要两个步骤,先是点击继续阅读,然后进行页面输入实现换页。

先实现点击的操作,代码如下:

button = driver.find_element_by_xpath("//*[@id='html-reader-go-more']/div[2]/div[1]/span")
button.click()
driver.execute_script("arguments[0].click();", button)

整个操作是通过 JS 来进行的,大家可以把这个记住,以后需要点击的时候直接用就可以

然后就是输入页面实现换页,这个其实涉及的比较多,细分的话,步骤分为获取总页数,依次输入页面并点击。

import re
# 寻找页面
source = re.compile(r'<span class="page-count">/(.*?)</span>')
number = int(source.findall(driver.page_source)[0])
# 输入页面并点击
driver.find_element_by_class_name("page-input").clear()
driver.find_element_by_class_name("page-input").send_keys('2')
driver.find_element_by_class_name("page-input").send_keys(Keys.ENTER)

如果小伙伴成功实现了上面的操作,其实大体的爬取工作已经差不多了,接下来就是保存我们的 PPT 和 PDF了

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因为爬取 PDF 和 PPT 的时候,我们是爬取的图片的源地址,那么我们要获得这张图片并保存下来就必须对这个地址发起请求,然后将返回头以二进制保存下来。

for m in range(3):
    pic = requests.get(z[m]).content
    # 方法一
#     file = open(f'./照片/{m+1}.jpg','wb')
#     file.write(pic)
#     file.close()
    # 方法二
    with open(f'./照片/{m+1}.jpg','wb') as f:
        f.write(pic)
        f.close()

在这里,提醒大家一下一定要按照对图片用正确顺序进行命名,因为后面保存为 PDF 的时候,需要排序

在 py 文件的目录下,大家就可以看见保存下来的图片了

最后一步,将图片保存为 PDF

from PIL import Image
import os
folderPath = "F:/TEST"
filename = "test"
files = os.listdir(folderPath)
jpgFiles = []
sources = []
for file in files:
    if 'jpg' in file:
        jpgFiles.append(file)
tep = []
for i in jpgFiles:
    ex = i.split('.')
    tep.append(int(ex[0]))
tep.sort()
jpgFiles=[folderPath +'/'+ str(i) + '.jpg' for i in tep]
output = Image.open(jpgFiles[0])
jpgFiles.pop(0)
for file in jpgFiles:
   img = Image.open(file)
   img = img.convert("P")
   sources.append(img)
output.save(f"./{filename}.pdf","PDF",save_all=True,append_images=sources)

最终的结果就是生成了咱们的 PDF 文件

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上述的操作看起来很多,很麻烦,其实并不是的,因为大部分的操作都是固定的,大家只需要记熟就可以了。

简单的 GUI 制作

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GUI 这块,我们整了点新活儿,用 C# 编写 winform 简易的 GUI,调用爬虫的 Py thon 代码

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C# 调用 python 项目的方式我简单用 Process 类执行,通过执行 python.exe 执行代码

public static void RunPythonScript(string sArgName, string py, string args = "", params string[] teps)
{
    Process p = new Process();

    //(没放debug下,写绝对路径)
    //string path = @"C:\Users\zll\Desktop\baidu\CSharpCallPython\bin\Debug\" + sArgName;
    // 获得python文件的绝对路径(将文件放在c#的debug文件夹中可以这样操作)
    string path = System.AppDomain.CurrentDomain.SetupInformation.ApplicationBase + sArgName;

    //没有配环境变量的话,可以像我这样写python.exe的绝对路径。如果配了,直接写"python.exe"即可
    //p.StartInfo.FileName = @"C:\Users\zll\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\python.exe";
    p.StartInfo.FileName = @py;
    string sArguments = path;

    foreach (string sigstr in teps)
    {
        sArguments += " " + sigstr;//传递参数
    }

    sArguments += " " + args;

    p.StartInfo.Arguments = sArguments;
    p.StartInfo.UseShellExecute = false;
    p.StartInfo.RedirectStandardOutput = true;
    p.StartInfo.RedirectStandardInput = true;
    p.StartInfo.RedirectStandardError = true;
    p.StartInfo.CreateNoWindow = true;

    p.Start();
    p.BeginOutputReadLine();
    p.OutputDataReceived += new DataReceivedEventHandler(p_OutputDataReceived);
    Console.ReadLine();
    p.WaitForExit();
}

对输入 的内容进行简单判断,如果不是百度文库地址或不是 python.exe 地址,报错

if (!url.Contains("https://wenku.baidu.com/view/"))
{
    MessageBox.Show("请输入正确的百度文库网址!");
    lbl_state.Text = "请重新输入。";
}
else if (!py.Contains("python.exe"))
{
    MessageBox.Show("请输入正确的python.exe路径!");
    lbl_state.Text = "请重新输入。";
}
else
{
    //输入参数列表
    String[] strArr = new String[] { url, istxt };
    string sArguments = @"src\wenku.py";//这里是python的文件名字
    RunPythonScript(sArguments, py, "-u", strArr);
    if(result.Contains("0"))
        lbl_state.Text = "对不起,爬取失败。";
    else if (result.Contains("1"))
        lbl_state.Text = "爬取成功!";
}

因为 GUI 部分比较简单,这里就不过多描述了。

Python入门网络爬虫之精华版 Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取,分析,存储 另外,比较常用的爬虫框架Scrapy,这里最后也详细介绍一下。 首先列举一下本人总结的相关文章,这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧:宁哥的小站-网络爬虫 当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么?比如说你输入http://www.lining0806.com/,你就会看到宁哥的小站首页。 简单来说这段过程发生了以下四个步骤: 查找域名对应的IP地址。 向IP对应的服务器发送请求。 服务器响应请求,发回网页内容。 浏览器解析网页内容。 网络爬虫要做的,简单来说,就是实现浏览器的功能。通过指定url,直接返回给用户所需要的数据,而不需要一步步人工去操纵浏览器获取。 抓取 这一步,你要明确要得到的内容是什么?是HTML源码,还是Json格式的字符串等。 1. 最基本的抓取 抓取大多数情况属于get请求,即直接从对方服务器上获取数据。 首先,Python中自带urllib及urllib2这两个模块,基本上能满足一般的页面抓取。另外,requests也是非常有用的包,与此类似的,还有httplib2等等。 Requests: import requests response = requests.get(url) content = requests.get(url).content print "response headers:", response.headers print "content:", content Urllib2: import urllib2 response = urllib2.urlopen(url) content = urllib2.urlopen(url).read() print "response headers:", response.headers print "content:", content Httplib2: import httplib2 http = httplib2.Http() response_headers, content = http.request(url, 'GET') print "response headers:", response_headers print "content:", content 此外,对于带有查询字段的url,get请求一般会将来请求的数据附在url之后,以?分割url和传输数据,多个参数用&连接。 data = {'data1':'XXXXX', 'data2':'XXXXX'} Requests:data为dict,json import requests response = requests.get(url=url, params=data) Urllib2:data为string import urllib, urllib2 data = urllib.urlencode(data) full_url = url+'?'+data response = urllib2.urlopen(full_url) 相关参考:网易新闻排行榜抓取回顾 参考项目:网络爬虫之最基本的爬虫:爬取网易新闻排行榜 2. 对于登陆情况的处理 2.1 使用表单登陆 这种情况属于post请求,即先向服务器发送表单数据,服务器再将返回的cookie存入本地。 data = {'data1':'XXXXX', 'data2':'XXXXX'} Requests:data为dict,json import requests response = requests.post(url=url, data=data) Urllib2:data为string import urllib, urllib2 data = urllib.urlencode(data) req = urllib2.Request(url=url, data=data) response = urllib2.urlopen(req) 2.2 使用cookie登陆 使用cookie登陆,服务器会认为你是一个已登陆的用户,所以就会返回给你一个已登陆的内容。因此,需要验证码的情况可以使用带验证码登陆的cookie解决。 import requests requests_session = requests.session() response = requests_session.post(url=url_login, data=data) 若存在验证码,此时采用response = requests_session.post(url=url_login, data=data)是不行的,做法应该如下: response_captcha = requests_session.get(url=url_login, cookies=cookies) response1 = requests.get(url_login) # 未登陆 response2 = requests_session.get(url_login) # 已登陆,因为之前拿到了Response Cookie! response3 = requests_session.get(url_results) # 已登陆,因为之前拿到了Response Cookie! 相关参考:网络爬虫-验证码登陆 参考项目:网络爬虫之用户名密码及验证码登陆:爬取知乎网站 3. 对于反爬虫机制的处理 3.1 使用代理 适用情况:限制IP地址情况,也可解决由于“频繁点击”而需要输入验证码登陆的情况。 这种情况最好的办法就是维护一个代理IP池,网上有很多免费的代理IP,良莠不齐,可以通过筛选找到能用的。对于“频繁点击”的情况,我们还可以通过限制爬虫访问网站的频率来避免被网站禁掉。 proxies = {'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'} Requests: import requests response = requests.get(url=url, proxies=proxies) Urllib2: import urllib2 proxy_support = urllib2.ProxyHandler(proxies) opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) # 安装opener,此后调用urlopen()时都会使用安装过的opener对象 response = urllib2.urlopen(url) 3.2 时间设置 适用情况:限制频率情况。 Requests,Urllib2都可以使用time库的sleep()函数: import time time.sleep(1) 3.3 伪装成浏览器,或者反“反盗链” 有些网站会检查你是不是真的浏览器访问,还是机器自动访问的。这种情况,加上User-Agent,表明你是浏览器访问即可。有时还会检查是否带Referer信息还会检查你的Referer是否合法,一般再加上Referer。 headers = {'User-Agent':'XXXXX'} # 伪装成浏览器访问,适用于拒绝爬虫的网站 headers = {'Referer':'XXXXX'} headers = {'User-Agent':'XXXXX', 'Referer':'XXXXX'} Requests: response = requests.get(url=url, headers=headers) Urllib2: import urllib, urllib2 req = urllib2.Request(url=url, headers=headers) response = urllib2.urlopen(req) 4. 对于断线重连 不多说。 def multi_session(session, *arg): retryTimes = 20 while retryTimes>0: try: return session.post(*arg) except: print '.', retryTimes -= 1 或者 def multi_open(opener, *arg): retryTimes = 20 while retryTimes>0: try: return opener.open(*arg) except: print '.', retryTimes -= 1 这样我们就可以使用multi_session或multi_open对爬虫抓取的session或opener进行保持。 5. 多进程抓取 这里针对华尔街见闻进行并行抓取的实验对比:Python多进程抓取 与 Java单线程和多线程抓取 相关参考:关于PythonJava的多进程多线程计算方法对比 6. 对于Ajax请求的处理 对于“加载更多”情况,使用Ajax来传输很多数据。 它的工作原理是:从网页的url加载网页的源代码之后,会在浏览器里执行JavaScript程序。这些程序会加载更多的内容,“填充”到网页里。这就是为什么如果你直接去爬网页本身的url,你会找不到页面的实际内容。 这里,若使用Google Chrome分析”请求“对应的链接(方法:右键→审查元素→Network→清空,点击”加载更多“,出现对应的GET链接寻找Type为text/html的,点击,查看get参数或者复制Request URL),循环过程。 如果“请求”之前有页面,依据上一步的网址进行分析推导第1页。以此类推,抓取抓Ajax地址的数据。 对返回的json格式数据(str)进行正则匹配。json格式数据中,需从'\uxxxx'形式的unicode_escape编码转换成u'\uxxxx'的unicode编码。 7. 自动化测试工具Selenium Selenium是一款自动化测试工具。它能实现操纵浏览器,包括字符填充、鼠标点击、获取元素、页面切换等一系列操作。总之,凡是浏览器能做的事,Selenium都能够做到。 这里列出在给定城市列表后,使用selenium来动态抓取去哪儿网的票价信息的代码。 参考项目:网络爬虫之Selenium使用代理登陆:爬取去哪儿网站 8. 验证码识别 对于网站有验证码的情况,我们有三种办法: 使用代理,更新IP。 使用cookie登陆。 验证码识别。 使用代理和使用cookie登陆之前已经讲过,下面讲一下验证码识别。 可以利用开源的Tesseract-OCR系统进行验证码图片的下载及识别,将识别的字符传到爬虫系统进行模拟登陆。当然也可以将验证码图片上传到打码平台上进行识别。如果不成功,可以再次更新验证码识别,直到成功为止。 参考项目:Captcha1 爬取有两个需要注意的问题: 如何监控一系列网站的更新情况,也就是说,如何进行增量式爬取? 对于海量数据,如何实现分布式爬取? 分析 抓取之后就是对抓取的内容进行分析,你需要什么内容,就从中提炼出相关的内容来。 常见的分析工具有正则表达式,BeautifulSoup,lxml等等。 存储 分析出我们需要的内容之后,接下来就是存储了。 我们可以选择存入文本文件,也可以选择存入MySQL或MongoDB数据库等。 存储有两个需要注意的问题: 如何进行网页去重? 内容以什么形式存储? Scrapy Scrapy是一个基于Twisted的开源的Python爬虫框架,在工业中应用非常广泛。 相关内容可以参考基于Scrapy网络爬虫的搭建,同时给出这篇文章介绍的微信搜索爬取的项目代码,给大家作为学习参考。 参考项目:使用Scrapy或Requests递归抓取微信搜索结果
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