Python爬虫之爬取静态网页实践

通过上一篇的学习，对网页文件的结构有了初步的了解，下面实战爬取某网页的知识问答语料：

1、使用库文件

request：用于get请求

threading：多线程

bs4：网页解析

re：正则表达式

os：系统相关操作

time：获取时间

2、对网页文件进行解析

打开谷歌浏览器，按F12进入开发者工具，并定位到自己想爬取的内容，如图

3、获取网页请求的头文件，一般网上有User-Agent大全：

 

4、分析需要爬取的网页结构

                          

本着从特殊到一般的思路进行搜索，通过一个需爬取文件信息进行分析，找出所有的共性。通过分析发现，我们需要的标题信息是一个a标签对应的内容，然后我们需要向上进行搜索，可见标题信息的上一级是一个h3标签，h3标签的上一级是一个li标签。用通过同样的思路对来源信息进行分析，我们发现，标题信息和来源信息都在一个li标签下面，进一步可以发现，其他的新闻信息都在这类li标签下，这些li标签都在class属性值为mt10的div标签下，而且整片文档中，class属性值为mt10的div标签也只有这一个。

因此，我们可以从这个div入手，找到这个标签下的每一个li标签，对每一个li标签进行遍历，每一个li标签下有唯一的h3标签，该标签的文本即为我们要找的标题信息；另外，每一个li标签下有两个class属性值，一个class属性值为mr20的span标签，该span标签中对应的文本就是发布日期；另一个class属性值为s-c358的em标签，该em标签中对应的文本就是当前热度。分析结束之后，我们就可以通过bs4进行信息提取了。

当然这只是首页的信息，没有点击进去进入内容页面，所以我们需要查看点击进去的内容，但上面的页面解析中的网址只有后面一段，前面的没有，这时候怎么办呢？办法就是进行网址拼接，将前半段网址（一般固定的）与我们提取的后半段网址进行拼接即可。拼接好之后并打开该网页可以查看内容，内容的网页解析和上面的解析一样，即可获取里面的想要的内容。

分析完成之后，该代码实战提取了：

在本节的例子里面，我们将对某网站的知识问答进行爬取。首先我们导入我们所需要的requests和bs4模块，然后向目标url发出get请求获取首页的html文档。具体如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

f=open("write.txt","w",encoding="utf-8")
headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.146 Safari/537.36'
}
url = '网址链接' # 
res = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')

我们的目的是提取新闻的标题和答案，所以根据上面的DOM结构分析。代码如下：

# 找出class属性值为mt10的div
news_list = soup.find('div', {'class': 'mt10'})
# 找出news_list下的所有li标签
news = news_list.find_all('li')
news_titles = []
news_source = []
news_hot = []
news_website = []
# 遍历news
for i in news:
    try:
        # 提取标题
        title = i.find('h3').get_text().strip()
        # 提取网址
        href = i.find('h3').find_all('a')
        for item in href:
            website = item.get('href')
            urlsite = '前半段网址'+ website  #拼接网址
            news_website.append(urlsite)
        #提取日期
        # source = i.find('span', {'class': 'mr20'}).find('a').get_text().strip()
        source = i.find('span', {'class': 'mr20'}).get_text().strip()
        # 提取热度
        hot = i.find('em', {'class': 's-c358'}).get_text().strip()
        # 存储爬取结果
        news_titles.append(title)
        news_source.append(source)
        news_hot.append(hot)
        # print('问答标题：', title)
        # print('问答网址：', urlsite)
        # print('发布日期：', source)
        # print('热度：', hot)
        # print()
    except AttributeError as e:
        continue

for i in news_website:
    res1 = requests.get(i, headers=headers)
    soup1 = BeautifulSoup(res1.text, 'lxml')
    news_list1 = soup1.find('div', {'class': 'detail'})
    # 提取标题
    title1 = news_list1.find('h1').get_text().strip()
    # 提取日期
    source1 = news_list1.find('div', {'class': 'det-info'}).get_text().strip()
    content = news_list1.find('div', {'class': 'det-nr'}).get_text().strip()
    f.write(title1+'\n'+source1+'\n'+content)
    f.write('\n')
    f.flush()

提取的结果：

当然，后续还要进行换页，写个循环即可，另外加个随机的睡眠时间，不然会禁掉你的IP或者远程终止你的爬虫进程，固定的死时间也容易被发现非人为操作，最后并存到csv文件中，结果如下：