用Python爬取笔趣网小说,一次看个爽

本文介绍了如何使用Python爬虫抓取笔趣网上的小说信息,包括导入相关模块、发送请求、解码问题、数据提取、详情页分析以及数据下载。在解析网页时注意了解网页编码,确保数据正确解析。文章提供了详细的步骤和技巧,并分享了作者的学习资源和技术交流群。

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

在这里插入图片描述

一、首先导入相关的模块

import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

二、向网站发送请求并获取网站数据

在这里插入图片描述

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,然后以id为1的小说为示例。

进入到网站之后,会发现有一个章节列表,那么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 (Windows NT 10.0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.182 Safari/537.36'
}
 
# 创建保存小说文本的文件夹
if not os.path.exists('./小说'):
    os.mkdir('./小说/')
     
# 访问网站并获取页面数据
response = requests.get(
### Python 爬虫抓取小说内容教程 #### 准备工作 在开始编写爬虫前,需安装必要的依赖库。主要使用的库有 `requests` 和 `BeautifulSoup`,分别用于发送 HTTP 请求和解析 HTML 页面。 ```bash pip install requests beautifulsoup4 lxml ``` #### 获取页内容 通过 `requests.get()` 方法访问目标站并获取其 HTML 内容。需要注意的是,部分站可能设置了反爬机制,因此可以通过设置请求头 (`headers`) 来模拟浏览器行为[^1]。 ```python import requests url = "https://www.example.com/novel" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36", } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: html_content = response.text else: print("Failed to retrieve the webpage.") ``` #### 解析页结构 利用 `BeautifulSoup` 对获取的 HTML 文本进行解析,提取所需的小说章节链接及标题信息[^2]。 ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml') chapter_list = soup.find_all('a', class_='chapter-item') chapters = [] for chapter in chapter_list: chapters.append({ "title": chapter.text.strip(), "link": chapter['href'] }) ``` #### 数据存储 定义函数保存每章的数据至本地文件夹中。这里采用 `os.path.join` 构建跨平台兼容路径,并验证目录是否存在以决定是否新建[^3]。 ```python import os def save_chapter(title, content): folder_name = "novel_folder" full_path = os.path.join(os.getcwd(), folder_name) if not os.path.exists(full_path): os.makedirs(full_path) file_path = os.path.join(full_path, f"{title.replace('/', '_')}.txt") with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(content) ``` #### 多线程优化效率 为了提高下载速度,可以引入异步处理方式减少等待时间。下面展示了一个简单的基于同步模式的例子;对于更复杂的场景建议研究 `asyncio` 或者第三方框架如 Scrapy[^4]。 ```python def fetch_and_save(chapter_info): url = chapter_info["link"] resp = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml') text_blocks = soup.select('.content p') content = "\n".join([p.text for p in text_blocks]) save_chapter(chapter_info["title"], content) # 单进程执行 for chap in chapters[:5]: # 只测试前五章作为演示 fetch_and_save(chap) ``` #### 注意事项 - **合法性**:确保遵守目标站点的服务条款以及版权法律。 - **频率控制**:适当降低请求频次以免给服务器带来过大压力甚至被封禁 IP 地址。 - **异常捕获**:增加 try-except 块应对可能出现的各种错误情况。
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