从零开始写Python爬虫 --- 1.7 爬虫实践： 排行榜小说批量下载
Ehco
5 个月前
本来只是准备做一个爬起点小说名字的爬虫，后来想了一下，为啥不顺便把小说的内容也爬下来呢？于是我就写了这个爬虫，他爬下了各类小说排行榜上的所有章节内容，并保存到本地。仔细想了一下，各种盗版小说阅读器，是不是就是这样做的呢？
目标分析：首先来看看我们排行榜的地址：
http://www.qu.la/paihangbang/
我们的目的很明确：
找到各类排行旁的的每一部小说的名字，和在该网站的链接：
观察一下网页的结构：
我们很容易就能发现，每一个分类都是包裹在：
之中
这种调理清晰的网站，大大方便了我们爬虫的编写
小说标题和链接：我们在刚才那个div里自己寻找：
玄幻奇幻排行
发现所有的小说都是在一个个列表里，并且里面清晰的定义了：
标题：title = div.a['title']
链接：link = 'http://www.qu.la/'
+ div.a['href']
这样一来，我们只需要在当前页面找到所有小说的连接，并保存在列表就行了。
列表去重的小技巧：信息的同学会发现，就算是不同类别的小说，也是会重复出现在排行榜的。
这样无形之间就会浪费我们很多资源，尤其是在面对爬大量网页的时候。
那么我们如何从抓取的url列表里去重呢？
刚学Python的小伙伴可能会去实现一个循环算法，来去重，
但是Python的强大之处就在于他可以通过及其优美的方式来解决很多问题，这里其实只要一行代码就能解决：
url_list = list(set(url_list))
这里我们调用了一个list的构造函数set：这样就能保证列表里没有重复的元素了。是不是很简单？
单个小说所有章节链接：首先我们从前面获取到的小说url连接选取一个做实验：
比如我最爱的择天记：
http://www.qu.la/book/168/
依然是无比清晰的网页结构，点个赞：
- 《择天记》正文
我们可以很容易的找到对应章节的连接：
这个代码是节选，不能直接用！后面会有说明
link='http://www.qu.la/' + url.a['href']
好的，这样我们就能把一篇小说的所有章节的链接爬下来了。
剩下最后一步：爬取文章内容：
文章内容的爬取：首先我们打开一章，并查看他的源代码：
我们能发现所有的正文内容，都保存在：
所有的章节名就更简单了：
第一章 我改主意了
那我们通过bs4库的各种标签的查找方法，就能很简单的找到啦
好了，让我们看看具体代码的实现：
代码的实现：模块化，函数式编程是一个非常好的习惯，我们坚持把每一个独立的功能都写成函数，这样会使你的代码简单又可复用。
网页抓取头：def get_html(url):
try:
r = requests.get(url, timeout=30)
r.raise_for_status
# 我手动测试了编码。并设置好，这样有助于效率的提升
r.encoding = ('utr-8')
return r.text
except:
return "Someting Wrong！"
获取排行榜小说及其链接：def get_content(url):
'''
爬取每一类型小说排行榜，
按顺序写入文件，
文件内容为 小说名字+小说链接
将内容保存到列表
并且返回一个装满url链接的列表
'''
url_list = []
html = get_html(url)
soup = bs4.BeautifulSoup(html, 'lxml')
# 由于小说排版的原因，历史类和完本类小说不在一个div里
category_list = soup.find_all('div', class_='index_toplist mright mbottom')
history_finished_list = soup.find_all(
'div', class_='index_toplist mbottom')
for cate in category_list:
name = cate.find('div', class_='toptab').span.string
with open('novel_list.csv', 'a+') as f:
f.write("\n小说种类：{} \n".format(name))
# 我们直接通过style属性来定位总排行榜
general_list = cate.find(style='display: block;')
# 找到全部的小说名字，发现他们全部都包含在li标签之中
book_list = general_list.find_all('li')
# 循环遍历出每一个小说的的名字，以及链接
for book in book_list:
link = 'http://www.qu.la/' + book.a['href']
title = book.a['title']
# 我们将所有文章的url地址保存在一个列表变量里
url_list.append(link)
# 这里使用a模式，防止清空文件
with open('novel_list.csv', 'a') as f:
f.write("小说名：{:<} \t 小说地址：{:<} \n".format(title, link))
for cate in history_finished_list:
name = cate.find('div', class_='toptab').span.string
with open('novel_list.csv', 'a') as f:
f.write("\n小说种类：{} \n".format(name))
general_list = cate.find(style='display: block;')
book_list = general_list.find_all('li')
for book in book_list:
link = 'http://www.qu.la/' + book.a['href']
title = book.a['title']
url_list.append(link)
with open('novel_list.csv', 'a') as f:
f.write("小说名：{:<} \t 小说地址：{:<} \n".format(title, link))
return url_list
获取单本小说的所有章节链接:def get_txt_url(url):
'''
获取该小说每个章节的url地址：
并创建小说文件
'''
url_list = []
html = get_html(url)
soup = bs4.BeautifulSoup(html, 'lxml')
lista = soup.find_all('dd')
txt_name = soup.find('h1').text
with open('/Users/ehco/Documents/codestuff/Python-crawler/小说/{}.txt'.format(txt_name), "a+") as f:
f.write('小说标题：{} \n'.format(txt_name))
for url in lista:
url_list.append('http://www.qu.la/' + url.a['href'])
return url_list, txt_name
获取单页文章的内容并保存到本地:这里有个小技巧：
我们从网上趴下来的文件很多时候都是带着
之类的格式化标签，
我们可以通过一个简单的方法把他过滤掉：
html = get_html(url).replace('
', '\n')
我这里单单过滤了一种标签，并将其替换成‘\n’用于文章的换行，
具体怎么扩展，大家可以开动一下自己的脑袋啦
还有，我这里的代码是不能直接在你们的机子上用的，
因为在写入文件的时候，绝对目录不一样
def get_one_txt(url, txt_name):
'''
获取小说每个章节的文本
并写入到本地
'''
html = get_html(url).replace('
', '\n')
soup = bs4.BeautifulSoup(html, 'lxml')
try:
txt = soup.find('div', id='content').text.replace(
'chaptererror();', '')
title = soup.find('title').text
with open('/Users/ehco/Documents/codestuff/Python-crawler/小说/{}.txt'.format(txt_name), "a") as f:
f.write(title + '\n\n')
f.write(txt)
print('当前小说：{} 当前章节{} 已经下载完毕'.format(txt_name, title))
except:
print('someting wrong')
缺点：本次爬虫写的这么顺利，更多的是因为爬的网站是没有反爬虫技术，以及文章分类清晰，结构优美。
但是，按照我们的这篇文的思路去爬取小说，
我大概计算了一下：
一篇文章需要：0.5s
一本小说（1000张左右）：8.5分钟
全部排行榜（60本）： 8.5小时！
是的！ 时间太长了！
那么，这种单线程的爬虫，速度如何能提高呢？
自己洗个多线程模块？
其实还有更好的方式：下一个大的章节我们将一起学习Scrapy框架
学到那里的时候，我再把这里代码重构一边，
你会惊奇的发现，速度几十倍甚至几百倍的提高了！
这其实也是多线程的威力！
最后看一下结果吧：排行榜结果：
小说结果：
学到这里是不是越来越喜欢爬虫这个神奇的东西了呢？
加油，更神奇的东西还在后面呢！
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