Python爬虫:把廖雪峰的教程转换成PDF电子书

简介:

写爬虫似乎没有比用 Python 更合适了,Python 社区提供的爬虫工具多得让你眼花缭乱,各种拿来就可以直接用的 library 分分钟就可以写出一个爬虫出来,今天就琢磨着写一个爬虫,将廖雪峰的 Python 教程 爬下来做成 PDF 电子书方便大家离线阅读。

开始写爬虫前,我们先来分析一下该网站1的页面结构,网页的左侧是教程的目录大纲,每个 URL 对应到右边的一篇文章,右侧上方是文章的标题,中间是文章的正文部分,正文内容是我们关心的重点,我们要爬的数据就是所有网页的正文部分,下方是用户的评论区,评论区对我们没什么用,所以可以忽略它。

工具准备

弄清楚了网站的基本结构后就可以开始准备爬虫所依赖的工具包了。requests、beautifulsoup 是爬虫两大神器,reuqests 用于网络请求,beautifusoup 用于操作 html 数据。有了这两把梭子,干起活来利索,scrapy 这样的爬虫框架我们就不用了,小程序派上它有点杀鸡用牛刀的意思。此外,既然是把 html 文件转为 pdf,那么也要有相应的库支持, wkhtmltopdf 就是一个非常好的工具,它可以用适用于多平台的 html 到 pdf 的转换,pdfkit 是 wkhtmltopdf 的Python封装包。首先安装好下面的依赖包,接着安装 wkhtmltopdf

pip install requests pip install beautifulsoup pip install pdfkit

安装 wkhtmltopdf

Windows平台直接在 wkhtmltopdf 官网2下载稳定版的进行安装,安装完成之后把该程序的执行路径加入到系统环境 $PATH 变量中,否则 pdfkit 找不到 wkhtmltopdf 就出现错误 “No wkhtmltopdf executable found”。Ubuntu 和 CentOS 可以直接用命令行进行安装

$ sudo apt-get install wkhtmltopdf  # ubuntu $ sudo yum intsall wkhtmltopdf      # centos

爬虫实现

一切准备就绪后就可以上代码了,不过写代码之前还是先整理一下思绪。程序的目的是要把所有 URL 对应的 html 正文部分保存到本地,然后利用 pdfkit 把这些文件转换成一个 pdf 文件。我们把任务拆分一下,首先是把某一个 URL 对应的 html 正文保存到本地,然后找到所有的 URL 执行相同的操作。

用 Chrome 浏览器找到页面正文部分的标签,按 F12 找到正文对应的 div 标签: <div class="x-wiki-content">,该 div 是网页的正文内容。用 requests 把整个页面加载到本地后,就可以使用 beautifulsoup 操作 HTML 的 dom 元素 来提取正文内容了。


具体的实现代码如下:用 soup.find_all 函数找到正文标签,然后把正文部分的内容保存到 a.html 文件中。

def parse_url_to_html(url):     response = requests.get(url)     soup = BeautifulSoup(response.content, "html5lib")     body = soup.find_all(class_="x-wiki-content")[0]     html = str(body)     with open("a.html", 'wb') as f:         f.write(html)

第二步就是把页面左侧所有 URL 解析出来。采用同样的方式,找到 左侧菜单标签 <ul class="uk-nav uk-nav-side">

具体代码实现逻辑:因为页面上有两个uk-nav uk-nav-side的 class 属性,而真正的目录列表是第二个。所有的 url 获取了,url 转 html 的函数在第一步也写好了。

def get_url_list():     """     获取所有URL目录列表     """     response = requests.get("http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000")     soup = BeautifulSoup(response.content, "html5lib")     menu_tag = soup.find_all(class_="uk-nav uk-nav-side")[1]     urls = []     for li in menu_tag.find_all("li"):         url = "http://www.liaoxuefeng.com" + li.a.get('href')         urls.append(url)     return urls

最后一步就是把 html 转换成pdf文件了。转换成 pdf 文件非常简单,因为 pdfkit 把所有的逻辑都封装好了,你只需要调用函数 pdfkit.from_file

def save_pdf(htmls):     """     把所有html文件转换成pdf文件     """     options = {         'page-size': 'Letter',         'encoding': "UTF-8",         'custom-header': [             ('Accept-Encoding', 'gzip')         ]     }     pdfkit.from_file(htmls, file_name, options=options)

执行 save_pdf 函数,电子书 pdf 文件就生成了,效果图:

总结

总共代码量加起来不到50行,不过,且慢,其实上面给出的代码省略了一些细节,比如,如何获取文章的标题,正文内容的 img 标签使用的是相对路径,如果要想在 pdf 中正常显示图片就需要将相对路径改为绝对路径,还有保存下来的 html 临时文件都要删除,这些细节末叶都放在github上。

完整代码可以上github下载 ,代码在 Windows 平台亲测有效,欢迎 fork 下载自己改进。github 地址3,GitHub访问不了的同学可以用码云4, 《廖雪峰的 Python 教程》电子书 PDF 文件可以通过关注本公众号『一个程序员的微站』回复 “pdf” 免费下载阅读。


作者:liuzhijun

来源:51CTO

相关文章
|
14天前
|
数据采集 存储 API
网络爬虫与数据采集:使用Python自动化获取网页数据
【4月更文挑战第12天】本文介绍了Python网络爬虫的基础知识,包括网络爬虫概念(请求网页、解析、存储数据和处理异常)和Python常用的爬虫库requests(发送HTTP请求)与BeautifulSoup(解析HTML)。通过基本流程示例展示了如何导入库、发送请求、解析网页、提取数据、存储数据及处理异常。还提到了Python爬虫的实际应用,如获取新闻数据和商品信息。
|
18天前
|
数据采集 Python
【python】爬虫-西安医学院-校长信箱
本文以西安医学院-校长信箱为基础来展示爬虫案例。来介绍python爬虫。
【python】爬虫-西安医学院-校长信箱
|
24天前
|
数据采集 安全 Python
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
24 0
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
|
1月前
|
JSON C语言 C++
【Python 基础教程 26】Python3标准库全面入门教程:一步步带你深入理解与应用
【Python 基础教程 26】Python3标准库全面入门教程:一步步带你深入理解与应用
63 1
|
1天前
|
运维 Shell Python
Shell和Python学习教程总结
Shell和Python学习教程总结
|
2天前
|
人工智能 Python
【Python实用技能】建议收藏:自动化实现网页内容转PDF并保存的方法探索(含代码,亲测可用)
【Python实用技能】建议收藏:自动化实现网页内容转PDF并保存的方法探索(含代码,亲测可用)
21 0
|
4天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫面试:requests、BeautifulSoup与Scrapy详解
【4月更文挑战第19天】本文聚焦于Python爬虫面试中的核心库——requests、BeautifulSoup和Scrapy。讲解了它们的常见问题、易错点及应对策略。对于requests,强调了异常处理、代理设置和请求重试;BeautifulSoup部分提到选择器使用、动态内容处理和解析效率优化;而Scrapy则关注项目架构、数据存储和分布式爬虫。通过实例代码,帮助读者深化理解并提升面试表现。
13 0
|
7天前
|
数据采集 JavaScript 前端开发
使用Python打造爬虫程序之破茧而出:Python爬虫遭遇反爬虫机制及应对策略
【4月更文挑战第19天】本文探讨了Python爬虫应对反爬虫机制的策略。常见的反爬虫机制包括User-Agent检测、IP限制、动态加载内容、验证码验证和Cookie跟踪。应对策略包括设置合理User-Agent、使用代理IP、处理动态加载内容、验证码识别及维护Cookie。此外,还提到高级策略如降低请求频率、模拟人类行为、分布式爬虫和学习网站规则。开发者需不断学习新策略,同时遵守规则和法律法规,确保爬虫的稳定性和合法性。
|
18天前
|
数据采集 存储 前端开发
Python爬虫如何快速入门
写了几篇网络爬虫的博文后,有网友留言问Python爬虫如何入门?今天就来了解一下什么是爬虫,如何快速的上手Python爬虫。
21 0
|
1月前
|
数据采集 存储 Web App开发
一键实现数据采集和存储:Python爬虫、Pandas和Excel的应用技巧
一键实现数据采集和存储:Python爬虫、Pandas和Excel的应用技巧