爬虫项目1——网络小说爬取

本文介绍了一种爬取斗罗大陆小说所有章节并保存为txt文件的方法,包括获取章节链接、提取文本和保存文件的具体步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

项目目的:爬取斗罗大陆小说的所有章节并保存为txt文件

 

具体步骤

  1. 获得小说每一个章节的超链接
    1. 使用requests获取网页源代码
    2. 使用BeautifulSoup对网页源代码进行分析
    3. 使用re正则表达式匹配得到章节的超链接
  2. 获取文本
    1. 分析网页,获得合理的网页获取步骤
    2. 然后使用合理的方式获取文字
  3. 保存文本
    1. 将文字保存在文本中

第一步;观察小说目录网页源代码,从中获得提取每一个章节超链接的方式

url = 'http://www.quanshuwang.com/book/44/44683'

这是目标网页的链接

 

从图片中可以看出,每一个章节的链接以及章节的名称都在<li><a>标签下,其他与章节链接不想管的信息都不是保存在此标签下

那么可以使用正则表达式匹配一行字符串,之后再使用  re.findall(reg)获取所有相似的链接

reg = r'<li><a href="(.*?)" title=".*?">(.*?)</a></li>'
urls = re.findall(reg,html)

此时获得的是一个列表,其中每一个元素都是一个元祖,由超链接以及对应的章节名称组成


此时已经获得每一个章节的超链接

那么  下面需要做的就是根据已有的超链接跟踪获取其文本信息

下面是章节的源代码

避免重复造轮子,我们可以创建一个函数,要求是传入一个url可以获得url对应的文本并保存在文件中

def getText(url): # 获得章节文本的函数
    html = requests.get(url) # 获得html
    html.encoding = html.apparent_encoding # 修改编码,当不知道网站的编码格式时可以使用这个方式
    reg =  '&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(.+)' # 正则表达式的式子
    reg = re.compile(reg) # 我看攻略说使用这个可以加快匹配速度
    text = re.findall(reg,html.text) # 匹配
            
    # 这个操作是为了保存文件
    # 由于匹配的文本中含有不想要的字符串,因此通过replace方法将字符串替换
    with open('斗罗大陆001.txt','a') as f:
        
        for t in text:
            if text[-1] == t:
                t = t.replace('<script type="text/javascript">style6();</script></div>','')
                f.write(t)
                f.write('\n')
            else:
                t = t.replace('<br />',' ')
                f.write(t)

 

 

 

好的,我可以为您提供爬虫教程,以下是使用Scrapy框架爬取豆瓣电影TOP250的步骤: 1. 创建Scrapy项目 首先需要使用Scrapy命令行工具创建一个Scrapy项目,可以使用以下命令: ``` scrapy startproject douban_top250 ``` 该命令将会在当前目录下创建一个名为douban_top250的Scrapy项目。 2. 创建Spider 接下来需要创建一个Spider来定义爬取的规则,可以使用以下命令在Scrapy项目的spiders目录下创建一个名为douban_spider的Spider: ``` scrapy genspider douban_spider movie.douban.com ``` 在spiders目录下会生成一个名为douban_spider.py的文件,我们可以在该文件中定义爬取规则。 3. 编写Spider规则 在douban_spider.py文件中,我们需要定义如何爬取豆瓣电影TOP250的规则,以下是一个简单的例子: ```python import scrapy from scrapy import Selector from douban_top250.items import DoubanTop250Item class DoubanSpider(scrapy.Spider): name = "douban_spider" allowed_domains = ["movie.douban.com"] start_urls = [ "https://movie.douban.com/top250" ] def parse(self, response): selector = Selector(response) item_list = selector.xpath('//ol[@class="grid_view"]/li') for item in item_list: douban_item = DoubanTop250Item() douban_item['rank'] = item.xpath('div[@class="pic"]/em/text()').extract()[0] douban_item['title'] = item.xpath('div[@class="info"]/div[@class="hd"]/a/span[@class="title"]/text()').extract()[0] douban_item['rating'] = item.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').extract()[0] douban_item['quote'] = item.xpath('div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span[@class="inq"]/text()').extract()[0] yield douban_item ``` 在上述代码中,我们定义了一个名为DoubanSpider的Spider,并定义了一些爬取规则: - allowed_domains:定义允许爬取的域名; - start_urls:定义爬虫开始爬取的URL列表; - parse:定义如何解析响应结果,生成Item对象。 4. 定义Item 在上述代码中,我们定义了一个名为DoubanTop250Item的Item,需要在douban_top250/items.py文件中定义该Item,以下是一个简单的例子: ```python import scrapy class DoubanTop250Item(scrapy.Item): rank = scrapy.Field() title = scrapy.Field() rating = scrapy.Field() quote = scrapy.Field() ``` 在上述代码中,我们定义了DoubanTop250Item包含以下字段: - rank:电影排名; - title:电影名称; - rating:电影评分; - quote:电影的经典语录。 5. 运行Spider 在完成上述步骤后,就可以运行Spider开始爬取豆瓣电影TOP250了,可以通过以下命令来运行Spider: ``` scrapy crawl douban_spider -o douban_top250.csv ``` 该命令将会运行名为douban_spider的Spider,并将结果保存到douban_top250.csv文件中。 以上就是使用Scrapy爬取豆瓣电影TOP250的基本步骤,希望能对您有所帮助。
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