Python-爬取小说文字内容（使用beautiful soup实现）

悠悠 2022-05-08 09:26 292阅读 0赞

# Python-爬取小说文字内容（beautiful soup） #

本次爬取的网站为\[[http://www.136book.com/\]\[6\]][http_www.136book.com_6]，你可以在页面选择你想要爬取的小说。  
文中代码使用Anaconda的Jupyter书写。

## Beautiful Soup简介 ##

> 官方解释：  
> Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。  
> Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。你不需要考虑编码方式，除非文档没有指定一个编码方式，这时，Beautiful Soup就不能自动识别编码方式了。然后，你仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。  
> Beautiful Soup已成为和lxml、html6lib一样出色的python解释器，为用户灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。 —— [ \[ beautiful soup \]][_ beautiful soup]

此次实战从网上爬取小说，需要使用到Beautiful Soup。  
Beautiful Soup为python的第三方库，可以帮助我们从网页抓取数据。  
它主要有如下特点：

1.Beautiful Soup可以从一个HTML或者XML提取数据，它包含了简单的处理、遍历、搜索文档树、修改网页元素等功能。可以通过很简短地代码完成我们地爬虫程序。  
2.Beautiful Soup几乎不用考虑编码问题。一般情况下，它可以将输入文档转换为unicode编码，并且以utf-8编码方式输出。

> 对于本次爬虫任务，只要了解以下几点基础内容就可以完成：  
> 1.Beautiful Soup的对象种类：  
> Tag  
> Navigablestring  
> BeautifulSoup  
> Comment  
> 2.遍历文档树：find、find\_all、find\_next和children  
> 3.一点点HTML和CSS知识（没有也将就，现学就可以）

## Beautiful Soup安装 ##

在Anaconda Prompt中输入:

pip install beautifulsoup4

安装beautiful soup。

## 使用python代码爬取 ##

### 1.爬取思路分析 ###

打开目录页，可以看到章节目录，想要爬取小说的内容，就要找到每个目录对应的url，并且爬取其中的正文内容，然后将正文内容取出来，放在本地文件中。这里选取《芈月传》作为示例。[http://www.136book.com/mieyuechuanheji/][http_www.136book.com_mieyuechuanheji]

按F12查看网页的审查元素菜单，选择左上角\[箭头\]的标志，在目录中选择想要爬取的章节标题，如图：选择了【第六章 少司命(3)】，可以看到网页的源代码中，加深显示了本章的链接。

![目录页章节的网页结构][70]

这样我们可以看到，每一章的链接地址都是有规则地存放在<li>中。而这些<li>又放在<div id=”book\_detail” class=”box1″>中。

### 2.单章节爬虫 ###

刚才已经分析过网页结构。我们可以直接在浏览器中打开对应章节的链接地址，然后将文本内容提取出来。我们要爬取的内容全都包含在这个<div>里面。

![单章节爬虫内容的网页结构][70 1]

# 爬取单章节的文字内容
    from urllib import request
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    if __name__ == '__main__':
        # 第6章的网址
        url = 'http://www.136book.com/mieyuechuanheji/ewqlwb/'
        head = {}
        # 使用代理
        head['User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 4.1.1; Nexus 7 Build/JRO03D) AppleWebKit/535.19 (KHTML, like Gecko) Chrome/18.0.1025.166  Safari/535.19'
        req = request.Request(url, headers = head)
        response = request.urlopen(req)
        html = response.read()
        # 创建request对象
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        # 找出div中的内容
        soup_text = soup.find('div', id = 'content')
        # 输出其中的文本
        print(soup_text.text)

输出的结果为：  
![爬取第六章的结果][70 2]

### 3.小说全集爬虫 ###

思路是先在目录页中爬取所有章节的链接地址，然后再爬取每个链接对应的网页中的文本内容。说来，就是比单章节爬虫多一次解析过程，需要用到Beautiful Soup遍历文档树的内容。

1）.解析目录页面

在思路分析中，我们已经了解了目录页的结构。所有的内容都放在一个所有的内容都放在一个<div id=”book\_detail” class=”box1″>中。

代码整理如下：

# 爬取目录页面-章节对应的网址
    from urllib import request
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    if __name__ == '__main__':
        # 目录页
        url = 'http://www.136book.com/mieyuechuanheji/'
        head = {}
        head['User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 4.1.1; Nexus 7 Build/JRO03D) AppleWebKit/535.19 (KHTML, like Gecko) Chrome/18.0.1025.166  Safari/535.19'
        req = request.Request(url, headers = head)
        response = request.urlopen(req)
        html = response.read()
        # 解析目录页
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        # find_next找到第二个<div>
        soup_texts = soup.find('div', id = 'book_detail', class_= 'box1').find_next('div')
        # 遍历ol的子节点，打印出章节标题和对应的链接地址
        for link in soup_texts.ol.children:
            if link != '\n':
                print(link.text + ':  ', link.a.get('href'))

输出结果为：  
![爬取章节目录的结果][70 3]

2）.爬取全集内容

将每个解析出来的链接循环代入到url中解析出来，并将其中的文本爬取出来，并且写到本地E：/miyuezhuan.txt中。(存放位置可以根据自己的本地情况自定义)

代码整理如下：

# 爬取全集内容
    from urllib import request
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    if __name__ == '__main__':
        url = 'http://www.136book.com/mieyuechuanheji/'
        head = {}
        head['User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 4.1.1; Nexus 7 Build/JRO03D) AppleWebKit/535.19 (KHTML, like Gecko) Chrome/18.0.1025.166  Safari/535.19'
        req = request.Request(url, headers = head)
        response = request.urlopen(req)
        html = response.read()
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        soup_texts = soup.find('div', id = 'book_detail', class_= 'box1').find_next('div')
        # 打开文件
        f = open('E:/miyuezhuan.txt','w')
        # 循环解析链接地址
        for link in soup_texts.ol.children:
            if link != '\n':
                download_url = link.a.get('href')
                download_req = request.Request(download_url, headers = head)
                download_response = request.urlopen(download_req)
                download_html = download_response.read()
                download_soup = BeautifulSoup(download_html, 'lxml')
                download_soup_texts = download_soup.find('div', id = 'content')
                # 抓取其中文本
                download_soup_texts = download_soup_texts.text
                # 写入章节标题
                f.write(link.text + '\n\n')
                # 写入章节内容
                f.write(download_soup_texts)
                f.write('\n\n')
        f.close()

可以打开存放位置的文件：E：/miyuezhuan.txt 查看爬取结果。

第一步：

导入模块

1.  >>> import re  
2.  >>> from bs4 import BeautifulSoup  
3.  >>> import urllib.request

\-------------------------------------

第二步：

导入网址

url = "http://zsb.szu.edu.cn/zbs.html"

\-------------------------------------------------------------------------

![70 4][]

第三步:

调动模块解析网址

>>> page = urllib.request.urlopen(url) \#通过链接获取整个网页

>>> soup = BeautifulSoup(page,'lxml') \#格式化排列

print(soup.prettify()) \#打印出结构化的数据

第四步：

![70 5][]

\--------------------------------------------------------

![70 6][]

\-----------------------------------------------------------

下一步写，模拟浏览器的规格

headers = \{'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'\}

下一步，复制Xpath路径

/html/body/div\[5\]/table/tbody/tr/td\[2\]/div\[3\]/div\[1\]/div\[2\]/a

![70 7][]

\-----------------------------------------------------------

![70 8][]

![70 9][]

![70 10][]

![70 11][]

![70 12][]

![70 13][]

![70 14][]

![70 15][]

![70 16][]

# 思路 #

*  定时任务
 *  主程序
    
     *  爬取网页
     *  解析网页 获取所要内容
     *  存入表格
     *  绘图
     *  异常处理

# 如何实现定时爬取 #

# 定时任务
    # 设定一个标签 确保是运行完定时任务后 再修改时间
    flag = 0
    # 获取当前时间
    now = datetime.datetime.now()
    # 启动时间
    # 启动时间为当前时间 加5秒
    sched_timer = datetime.datetime(now.year, now.month, now.day, now.hour, now.minute,
                                    now.second) + datetime.timedelta(seconds=5)
    # 启动时间也可自行手动设置
    # sched_timer = datetime.datetime(2017,12,13,9,30,10)
    while (True):
        # 当前时间
        now = datetime.datetime.now()
        # print(type(now))
        # 本想用当前时间 == 启动时间作为判断标准，但是测试的时候 毫秒级的时间相等成功率很低 而且存在启动时间秒级与当前时间毫秒级比较的问题
        # 后来换成了以下方式，允许1秒之差
        if sched_timer < now < sched_timer + datetime.timedelta(seconds=1):
            time.sleep(1)
    
    
            # 主程序
            main()
    
    
    
            flag = 1
        else:
            # 标签控制 表示主程序已运行，才修改定时任务时间
            if flag == 1:
                # 修改定时任务时间 时间间隔为2分钟
                sched_timer = sched_timer + datetime.timedelta(minutes=2)
                flag = 0

# 代码(内带注释) #

# -*- coding: utf-8 -*-
    __author__ = 'iccool'
    
    from bs4 import BeautifulSoup
    import requests
    from requests.exceptions import RequestException
    import csv
    import pandas as pd
    import datetime
    import time
    import matplotlib.pyplot as plt
    import random
    
    # 设置中文显示
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
    
    
    
    # 由于只爬取两个网页的内容，就直接将该两个网页放入列表中
    url_sell = 'https://otcbtc.com/sell_offers?currency=eth&fiat_currency=cny&payment_type=all'
    
    url_buy = 'https://otcbtc.com/buy_offers?currency=eth&fiat_currency=cny&payment_type=all'
    urls = [url_sell, url_buy]
    
    
    # 更换User-Agent
    def getHeaders():
        user_agent_list = [
            'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.75 Safari/537.36',
            'Mozilla/5.0(Windows;U;WindowsNT6.1;en-us)AppleWebKit/534.50(KHTML,likeGecko)Version/5.1Safari/534.50',
            'Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;rv:2.0.1)Gecko/20100101Firefox/4.0.1',      'Mozilla/4.0(compatible;MSIE7.0;WindowsNT5.1;Trident/4.0;SE2.XMetaSr1.0;SE2.XMetaSr1.0;.NETCLR2.0.50727;SE2.XMetaSr1.0)'
        ]
        index = random.randrange(0,len(user_agent_list))
        headers = {
            'User-Agent': user_agent_list[index]
        }
        return headers
    
    # 获取页面内容
    def getHtml(url):
        try:
            response = requests.get(url, headers=getHeaders())
            if response.status_code == 200:
                return response.text
        except RequestException:
            print('===request exception===')
            return None
    
    
    # 解析网页 获取价格
    def parse_html(html):
        try:
            soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
            price = soup.find("div", class_='can-buy-count').contents[0]
            price = float(str(price).strip().strip('\n').replace(',', ''))
            return price
        except Exception:
            print('===parseHtml exception===')
            return None
    
    
    # 保存到csv表中
    def save2csv(prices, sched_timer):
        with open('CNY-ETH.csv', 'a+', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
            writer = csv.writer(csvfile)
            # writer.writerow(['购买价格最低', '出售价格最低'])
            writer.writerow([sched_timer, prices[0], prices[1]])
        df = pd.read_csv('CNY-ETH.csv')
        print(df)
    
    
    # 绘图
    def drawPic():
        eth_file = pd.read_csv('CNY-ETH.csv')
        eth_file['DATE'] = pd.to_datetime(eth_file['DATE'])
        # print(eth_file.head(80))
        xlen = eth_file[0:120]
        plt.plot(eth_file['DATE'], xlen['购买价格最低'], c='g', ls='-')
        plt.plot(eth_file['DATE'], xlen['出售价格最低'], c='r', ls='-')
        plt.xticks(rotation=120)
        # plt.yticks(rotation=range(3400,3800))
        plt.xlabel('时间')
        plt.ylabel('价格')
        plt.title('CNY-ETH价格波动')
        # 由于plt.show()程序会停留不运行 ，采用以下方法，绘图后，停留15s，再关闭
        plt.ion()
        plt.pause(15)
        plt.close()
    
    def main(sched_timer):
        prices = []
        for url in urls:
            html = getHtml(url)
            price = parse_html(html)
            if price == None:
                prices.append(None)
            else:
                prices.append(price)
        # print('购买价格最低：', prices[0],'\n出售价格最低：', prices[1])
        if prices[0] == None or prices[1] == None:
            print('===price has None===')
            pass
        else:
            save2csv(prices, sched_timer)
            drawPic()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # 定时任务
        # 设定一个标签 确保是运行完定时任务后 再修改时间
        flag = 0
        # 获取当前时间
        now = datetime.datetime.now()
        # 启动时间
        # 启动时间为当前时间 加5秒
        sched_timer = datetime.datetime(now.year, now.month, now.day, now.hour, now.minute,
                                        now.second) + datetime.timedelta(seconds=5)
        # 启动时间也可自行手动设置
        # sched_timer = datetime.datetime(2017,12,13,9,30,10)
        while (True):
            # 当前时间
            now = datetime.datetime.now()
            # print(type(now))
            # 本想用当前时间 == 启动时间作为判断标准，但是测试的时候 毫秒级的时间相等成功率很低 而且存在启动时间秒级与当前时间毫秒级比较的问题
            # 后来换成了以下方式，允许1秒之差
            if sched_timer < now < sched_timer + datetime.timedelta(seconds=1):
                time.sleep(1)
                print(now)
                # 运行程序
                main(sched_timer)
                # 将标签设为 1
                flag = 1
            else:
                # 标签控制 表示主程序已运行，才修改定时任务时间
                if flag == 1:
                    # 修改定时任务时间 时间间隔为2分钟
                    sched_timer = sched_timer + datetime.timedelta(minutes=2)
                    flag = 0

# 效果 #

能够成功获取信息，并插入表格，根据表格绘制图形。

DATE,购买价格最低,出售价格最低
    2017-12-13 08:52:47,4515.93,4353.02
    2017-12-13 08:53:47,4515.93,4353.02
    2017-12-13 08:58:53,4516.0,4285.3
    2017-12-13 08:59:53,4471.71,4267.73
    2017-12-13 09:00:53,4471.71,4161.03
    2017-12-13 09:01:53,4471.71,4267.76
    2017-12-13 09:05:03,4439.7,4261.13
    2017-12-13 09:06:03,4439.7,4289.99
    2017-12-13 09:09:32,4416.94,4287.58
    2017-12-13 09:11:32,4416.52,4287.58
    2017-12-13 09:13:32,4401.11,4287.58
    2017-12-13 09:15:32,4388.56,4269.03
    2017-12-13 09:19:32,4375.76,4269.03
    2017-12-13 09:25:33,4293.11,4244.36
    2017-12-13 09:27:33,4293.1,4244.36
    2017-12-13 09:29:33,4284.38,4202.34
    2017-12-13 09:37:33,4284.56,4156.24
    2017-12-13 09:39:33,4284.5,4156.18
    2017-12-13 09:41:33,4284.5,4202.13
    2017-12-13 09:47:33,4300.42,4151.83
    2017-12-13 09:49:33,4291.85,4252.71
    2017-12-13 09:53:33,4291.85,4232.38
    2017-12-13 09:55:33,4320.55,4261.77
    2017-12-13 09:57:33,4320.55,4261.77
    2017-12-13 09:59:33,4320.55,4265.97
    2017-12-13 10:01:33,4332.18,4277.45
    2017-12-13 10:05:33,4331.0,4295.9
    2017-12-13 10:17:18,4356.05,4322.61
    2017-12-13 10:25:16,4272.99,4279.22
    2017-12-13 10:41:45,4196.1,4163.88
    2017-12-13 10:43:45,4200.18,4163.88
    2017-12-13 10:45:45,4200.0,4174.56
    2017-12-13 10:47:45,4200.0,4104.58
    2017-12-13 10:49:45,4200.0,4104.61
    2017-12-13 10:51:45,4190.0,4104.61
    2017-12-13 10:59:45,4063.06,3984.8
    2017-12-13 11:15:54,4200.0,4134.65
    2017-12-13 11:17:54,4200.0,4134.65
    2017-12-13 11:19:54,4200.0,4118.04
    2017-12-13 11:21:54,4200.0,4118.04
    2017-12-13 11:23:54,4197.94,4118.04
    2017-12-13 11:27:54,4186.77,4107.08
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