Python爬虫之爬取某文库文档数据

Python爬虫之爬取某文库文档数据

本篇攻略将介绍如何使用Python编写爬虫程序,从某文库网站爬取文档数据,并保存到本地文件中。我们将借助requests、beautifulsoup4、os等Python库来实现这个过程。

爬取网页

首先,我们需要利用requests库来获取网页的源代码。具体代码如下所示:

import requests

url = "http://example.com"
response = requests.get(url)
html = response.text

我们可以将需要爬取的网页的URL地址放到url变量中,然后使用requests.get方法获取网页的源代码,并将源代码保存到html变量中。

解析网页

接下来,我们需要解析这个网页的源代码,从中抽取我们所需要的信息。这时候,我们可以借助beautifulsoup4库的帮助。具体代码如下所示:

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

我们首先需要从这个库中导入BeautifulSoup,然后再将前面获取到的网页源代码传给它,使用html.parser进行解析,将得到一个BeautifulSoup对象。

接下来,我们可以使用该对象提供的各种方法来从网页源代码中抽取我们所需要的信息,例如:

title = soup.title.text
div = soup.find('div', class_='content')

上述代码中,我们使用soup.title来获取网页的标题,并使用soup.find方法找到class属性值为contentdiv元素,并将其保存到div变量中。

模拟登录

在爬取某些网站的数据时,我们还需要模拟登录操作,以便能够访问需要登录才能够访问的页面。这时候,我们可以借助requests库提供的session对象来实现登录操作。具体代码如下所示:

import requests

url = "http://example.com/login"
session = requests.session()
data = {
    "username": "your_username",
    "password": "your_password"
}
session.post(url, data=data)

我们首先需要将需要登录的网页的URL地址放到url变量中,然后使用requests.session()创建一个session对象,并将其保存到session变量中。接下来,我们可以将登录所需要的用户名和密码保存到一个字典中,然后传入session.post方法中进行模拟登录操作。

保存数据

最后,我们需要将爬取到的数据保存到本地文件中,以便后续进行分析和处理。这时候,我们可以借助Python内置的os库来实现。具体代码如下所示:

import os

if not os.path.exists('data'):
    os.mkdir('data')
with open('data/data.txt', 'w') as f:
    f.write('your_data')

上述代码中,我们首先使用os.path.exists方法判断当前目录下是否存在名为data的文件夹,如果不存在,则使用os.mkdir方法创建该文件夹。接下来,我们使用with open语句打开名为data.txt的文件,并将数据写入该文件中。

示例说明

下面给出两个示例说明,以便更好地理解这个案例的实现过程。

示例一:爬取图书列表

假设我们需要爬取一个图书网站上的所有图书列表,并将其保存为Excel文件。首先,我们需要从该网站上获取图书列表页面的URL地址,比如:

import requests

url = "https://booksite.com/books"
response = requests.get(url)
html = response.text

接下来,我们可以借助beautifulsoup4库解析该网页,并从中抽取图书的信息。假设每个图书的信息包括图书名称、作者、出版社等,那么我们可以编写如下代码来实现:

from bs4 import BeautifulSoup
import openpyxl

wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws.append(['图书名称', '作者', '出版社'])

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
books = soup.find_all('div', class_='book')
for book in books:
    name = book.find('div', class_='name').text
    author = book.find('div', class_='author').text
    press = book.find('div', class_='press').text
    ws.append([name, author, press])

wb.save('books.xlsx')

上述代码中,我们导入了openpyxl库,并创建了一个Excel文件,然后在第一个工作表(或称作worksheet)中添加了表头行。接下来,我们将从网页中抽取到的每个图书的名称、作者、出版社保存到Excel文件中。

示例二:爬取文学作品

假设我们需要爬取一个文学网站上的所有文学作品,并将每个作品的正文保存为文本文件。首先,我们需要模拟登录该网站,以便能够访问需要登录才能够访问的页面。假设登录页面的URL地址为https://writingsite.com/login,我们可以编写如下代码来实现:

import requests

url = "https://writingsite.com/login"
session = requests.session()
data = {
    "username": "your_username",
    "password": "your_password"
}
session.post(url, data=data)

接下来,我们需要从该网站上获取所有文学作品的URL地址,假设这些URL地址都符合https://writingsite.com/books/的格式,那么我们可以使用requests库的get方法和beautifulsoup4库的方法实现:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = "https://writingsite.com/books/"
response = session.get(url)
html = response.text

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
book_urls = []
books = soup.find_all('div', class_='book')
for book in books:
    url = book.find('a')['href']
    full_url = 'https://writingsite.com' + url
    book_urls.append(full_url)

上述代码中,我们在上一节的基础上,使用该网站的登录信息来发送请求,从而获取到一个登录后才能够访问的页面。接下来,我们使用beautifulsoup4库解析该页面,并抽取每个文学作品的URL地址,并将它们保存到一个列表中。

接下来,我们需要遍历这个列表,依次爬取每个文学作品的正文。假设每个文学作品都保存在名称为book.txt的文本文件中,我们可以编写如下代码来实现:

import os
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

if not os.path.exists('books'):
    os.mkdir('books')

for idx, book_url in enumerate(book_urls):
    response = session.get(book_url)
    html = response.text

    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    content = soup.find('div', class_='content').text

    with open(f'books/book{idx+1}.txt', 'w') as f:
        f.write(content)

上述代码中,我们首先使用os.path.exists方法判断当前目录下是否存在名为books的文件夹,如果不存在,则使用os.mkdir方法创建该文件夹。接下来,我们遍历每个文学作品的URL地址,从中抽取每个作品的正文,并将其保存到一个名为book{idx+1}.txt的文件中,其中idx表示当前文学作品在book_urls列表中的索引,idx+1表示该文学作品的序号。

总结

本篇攻略介绍了使用Python编写爬虫程序,从某文库网站爬取文档数据,并保存到本地文件中的完整过程。我们一步步地介绍了如何爬取网页、解析网页、模拟登录、保存数据,并给出了两个示例说明,介绍了如何爬取图书列表和文学作品。希望对读者有所帮助。

阅读剩余 72%

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python爬虫之爬取某文库文档数据 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • Python matplotlib 绘制散点图详解建议收藏

    Python matplotlib 绘制散点图详解 什么是散点图? 散点图是用于观察两个变量之间关系的一种图表,通常用于研究变量之间的相关性。 如何使用Python的matplotlib库绘制散点图 步骤1:导入matplotlib和numpy库 要使用matplotlib绘制散点图,需要导入matplotlib库和numpy库: import matplo…

    python 2023年5月19日
    00
  • 如何使用Python在MySQL中使用主键?

    在MySQL中,主键是一种用于唯一标识表中每一行的特殊列。在Python中,可以使用MySQL连接来执行主键查询。以下是在Python中使用主键的完整攻略,包括主键的基本语法、使用主键的示例以及如何在Python中使用主键。 主键的基本语法 MySQL中,可以使用PRIMARY KEY关键字来指定主键列。以下创建主键列的基本法: TABLE table_na…

    python 2023年5月12日
    00
  • Python 正则表达式(转义问题)

    Python正则表达式(转义问题) 在Python正则表达式中,有一些特殊字符需要进行转义,否则会被解释为正则表达式的语法,而不是普通字符。下面是些需要进行转义的特殊字符: .:匹配任意字符。 *:匹配前一个字符0次或多次。 +:匹配前一个字符1次或多次。 ?:匹配前一个字符0次或1次。 |:匹配两个或多个表达式的任意一个。 ():分组,可以用于提取匹配的子…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python 串口读写的实现方法

    下面是“Python 串口读写的实现方法”的完整攻略,包含以下三个部分: 环境搭建 串口读写基本用法 示例说明 1. 环境搭建 在使用Python进行串口读写前,需要在本地环境中添加PySerial包,PySerial是Python中的一款串口通讯库,拥有较好的稳定性和可用性。可以通过运行以下命令在Python的环境中安装PySerial: pip inst…

    python 2023年5月19日
    00
  • python socket网络编程步骤详解(socket套接字使用)

    下面详细讲解一下“python socket网络编程步骤详解(socket套接字使用)”的完整攻略: 什么是socket? socket,套接字,是一个针对网络通讯提供了数据操作的一种通讯协议。它允许用户对网络数据进行接收和发送,并且可以在网络上不同的计算机之间进行通信。 socket网络编程步骤 socket的网络编程在Python中也有相应的模块,以下是…

    python 2023年6月6日
    00
  • 爬虫(四)-大众点评,css+svg

     地址:http://www.dianping.com/shop/9964442   好多字没了,替代的是<x class=”xxx”></x>这种css标签 定位到位置   找到文字  SVG    svg可以写字,xy是相对svg标签的坐标,单位px textPath 用xlink:href标记文字路径,就是文字排列方向,文字按方…

    爬虫 2023年4月11日
    00
  • Python网络爬虫(增量式爬虫)

    一、增量式爬虫背景:   当我们在浏览相关网页的时候会发现,某些网站定时会在原有网页数据的基础上更新一批数据,例如某电影网站会实时更新一批最近热门的电影。小说网站会根据作者创作的进度实时更新最新的章节数据等等。那么,类似的情景,当我们在爬虫的过程中遇到时,我们是不是需要定时更新程序以便能爬取到网站中最近更新的数据呢? 二、增量式爬虫分析与设计 概念:通过爬虫…

    爬虫 2023年4月12日
    00
  • django python 获取当天日期的方法

    获取当天日期是Web开发中常用的操作之一,Python的Django框架也提供了多个方法来获取当天的日期。以下是详细讲解如何在Django中获取当天日期的方法: 使用Python标准库获取当天日期 Python标准库中有datetime模块可以用于获取当前日期和时间。在Django中可以使用datetime模块获取当天日期的方法如下: import date…

    python 2023年6月2日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部