Python爬虫之40行代码爬取金庸所有武侠小说

简介:   我们今天来用Python爬虫爬取金庸所有的武侠小说,网址为:http://jinyong.zuopinj.com/,网页如下:  Python代码如下:# -*- coding: utf-8 -*-import urllib.

  我们今天来用Python爬虫爬取金庸所有的武侠小说,网址为:http://jinyong.zuopinj.com/,网页如下:

金庸所有武侠小说
  Python代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib.request  
from bs4 import BeautifulSoup

#获取每本书的章节内容
def get_chapter(url):
    # 获取网页的源代码
    html = urllib.request.urlopen(url)  
    content = html.read().decode('utf8')
    html.close()
    # 将网页源代码解析成HTML格式
    soup = BeautifulSoup(content, "lxml")
    title = soup.find('h1').text    #获取章节的标题
    text = soup.find('div', id='htmlContent')    #获取章节的内容
    #处理章节的内容,使得格式更加整洁、清晰
    content = text.get_text('\n','br/').replace('\n', '\n    ')
    content = content.replace('  ', '\n  ')
    return title, '    '+content

def main():
    # 书本列表
    books = ['射雕英雄传','天龙八部','鹿鼎记','神雕侠侣','笑傲江湖','碧血剑','倚天屠龙记',\
             '飞狐外传','书剑恩仇录','连城诀','侠客行','越女剑','鸳鸯刀','白马啸西风',\
             '雪山飞狐']
    order = [1,2,3,4,5,6,7,8,10,11,12,14,15,13,9]  #order of books to scrapy
    #list to store each book's scrapying range
    page_range = [1,43,94,145,185,225,248,289,309,329,341,362,363,364,375,385]

    for i,book in enumerate(books):
        for num in range(page_range[i],page_range[i+1]):
            url = "http://jinyong.zuopinj.com/%s/%s.html"%(order[i],num)
            # 错误处理机制
            try:
                title, chapter = get_chapter(url)
                with open('E://%s.txt'%book, 'a', encoding='gb18030') as f:
                    print(book+':'+title+'-->写入成功!')
                    f.write(title+'\n\n\n')
                    f.write(chapter+'\n\n\n')
            except Exception as e:
                print(e) 
    print('全部写入完毕!')

main()

  运行结果如下:
爬虫结果

上面的运行结果“HTTP Error 404: Not Found”是因为这个网页不存在,并不影响书本内容的完整性。我们可以去E盘查看文件是否下载成功:
E盘文件
·  15本书都下载完毕了!整个过程才用了不到10分钟!爬虫的力量真是伟大啊~~

目录
相关文章
|
12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。
|
16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
|
1月前
|
数据采集 Python
爬虫实战-Python爬取百度当天热搜内容
爬虫实战-Python爬取百度当天热搜内容
68 0
|
1月前
|
数据采集 JavaScript 前端开发
实用工具推荐:适用于 TypeScript 网络爬取的常用爬虫框架与库
实用工具推荐:适用于 TypeScript 网络爬取的常用爬虫框架与库
|
22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
|
数据采集 数据挖掘 调度
异步爬虫实践攻略:利用Python Aiohttp框架实现高效数据抓取
本文介绍了如何使用Python的Aiohttp框架构建异步爬虫,以提升数据抓取效率。异步爬虫利用异步IO和协程技术,在等待响应时执行其他任务,提高效率。Aiohttp是一个高效的异步HTTP客户端/服务器框架,适合构建此类爬虫。文中还展示了如何通过代理访问HTTPS网页的示例代码,并以爬取微信公众号文章为例,说明了实际应用中的步骤。
|
2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。
10 0
|
5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。
|
16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。
20 0
|
29天前
|
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