Python实现的爬取小说爬虫功能示例

下面是Python实现的爬取小说爬虫功能示例的完整攻略。

爬虫的概念

爬虫是一种程序，可以模拟人的行为，自动从互联网上的各种网站获取信息。爬虫可以让我们方便地从海量数据中提取出有用的信息。

准备工作

在开始使用Python爬取小说之前，我们需要准备以下工作：

1. Python3环境
2. requests 和 BeautifualSoup 库

安装方法：

pip install requests

pip install BeautifulSoup4

爬虫流程

下面介绍 Python 实现爬取小说爬虫功能的流程。

1. 获取目标网站

在这里我们以 笔下文学网 为例，我们要获取的是《帝霸》这本小说。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.bxwx9.org/book_106722/"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

2. 解析网页

catalog = []
for a in soup.select("#list a"):
    name = a.string.strip()
    href = url[:-1] + a["href"]
    catalog.append((name, href))

3. 抓取数据

content = []
for name, href in catalog:
    response = requests.get(href)
    response.encoding = "utf-8"
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    s = soup.select("#content")[0]
    content.append(s.text.strip())

4. 存储数据

将抓取到的小说内容存储到本地的txt文件中，每章之间空一行。

with open("novel.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    for c in content:
        f.write(c + "\n\n")

示例说明

示例一

有时候我们抓取的数据中会有一些不符合我们需求的数据，可以通过对得到的HTML数据结构进行分析和处理能解决这个问题。

假设，我们在获取小说的目录（catalog）时，发现除了目录之外还多了一些其他的链接，我们可以通过修改HTML结构来进行数据过滤。

for a in soup.select("#list a"):
    if "第" not in a.string:
        continue
    name = a.string.strip()
    href = url[:-1] + a["href"]
    catalog.append((name, href))

此段代码中，我们通过判断链接的文本中是否包含“第”来过滤出我们想要的目录链接。

示例二

有时候我们需要抓取的数据非常多，需要进行分页抓取。分页需要根据具体的网站来进行处理，例如第一页的链接可能是 https://www.xxx.com/page/1，第二页的链接是 https://www.xxx.com/page/2，以此类推。我们可以使用 for 循环来处理多页数据的情况。

for i in range(1, 10):
    url = "https://www.xxx.com/page/" + str(i)
    response = requests.get(url)

    # 处理网页数据
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

此段代码中我们以分页获取数据为例，我们可以使用一个 for 循环，依次获取网站上的多页数据，并处理数据。