教程概述
本教程先是幽络源初步教学分析掌阅书籍的网络结构，最后提供完整的爬取源码与使用说明，并展示结果，切记勿将本教程内容肆意非法使用。
原文链接：Python使用requests_html库爬取掌阅书籍（附完整源码及使用说明）
确定目标
第一次做，就先随便找一本的某一页作为目标
任意选择一本进入到任意一页，通过开发人员工具，也就是F12，在元素中可以看到页面中的内容实际为引入的iframe，如图
复制这个iframe链接，在另一个页面打开，可以看到，确实为书中的内容，如图
确定使用什么库
同样的打开开发人员工具，然后刷新网页，在网络中可以看到，响应的是一个html页面，而不是像json一样的数据，也不是js内容，因此我们此次爬取应当是用requests_html库，如图
分析页面
在元素栏，我们大致看下页面用到了什么标签，如图，可以看到还不少，特别对于这种编程类的书，可能小说类的书标签没这么复杂、繁多，包括了
h1~h5、div、p、pre、code、ul、img、strong，如图
爬取页面测试
导入requests_html，简单的爬取下当前页面，看看是否有结果，注意headers中请务必替换为自己的Cookie，这个是用户登录掌阅后，个人的Cookie，而且是会失效的，代码与图如下
html" title=python>python">from requests_html import HTMLSessionheaders={'Cookie': 'pc_yz_ireader_zypc_guid=4e74VQNTVVFWVVYJAwYGU1MEV1FbDABRXgxWUVBFDgMEChZVA1UkI1FUJRQBIHMATnAHc1IUICQMAE4iDAcCBnAJcl0LUVZDXQ; acw_tc=ac11000117345133024156602e0092fe3024a7908746542deb2cde133dcf3d; ZyId=53f28cda676292968b316; Hm_lvt_2583df02aa8541db9378beae2ed00ba0=1732523971,1733117980,1734513303; HMACCOUNT=640F76DB991E075B; pc_yz_ireader_userInfo=5a8aVVIDBAEIA1MFCFwDVlBVB1ZRUwYFBgICAwAADFAJHRdfWgkWREtWEXtZCAQVXUQMUlVZEggKAgUFVFUAVAZEXxZYAgYLGkEGUlEWFVIUY08TAEELEgkCDBZWQw0f; Hm_lpvt_2583df02aa8541db9378beae2ed00ba0=1734513504', # 将 'your_cookie_here' 替换为实际的 Cookie 值'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}catchUrl = r"https://www.ireader.com.cn/index.php?ca=Chapter.Content&bid=12582074&cid=17"session = HTMLSession()
response = session.get(catchUrl, headers=headers)
print(response.html.html)通过如上代码，我们获取了当页的元素信息并输出到了控制台，下面来逐步解析标签，结合html" title=python>python-docx库，将爬取的信息存入到word中
分析标签并输出
在<body>中可以看到所有内容其实都在一个class为h5_mainbody的div标签中，因此可以粗略的直接获取该div下的所有元素，代码与图如下
html" title=python>python">session = HTMLSession()
response = session.get(catchUrl, headers=headers)eles=response.html.find(".h5_mainbody *")for ele in eles:print(ele) #输出每个元素
完整源码与使用方式
完整源码
行数有点大，这里就不直接贴出了，我保存在了夸克盘中（请勿肆意非法使用），完整源码见链接：
夸克网盘分享
使用方式：
如图，我这里以爬取《Python编程：从入门到实践》为例子
可以看到本书的bid为12582074
最后一页的cid为207
因此我将这三个参数填入到源码中
此外，特别需注意的是cookie也要填入自己的，如图
爬取结果
为了演示，我这里只爬取了50页，结果如图，可以看到，书本内容完整的爬取到了word中，且根据标题做了分级，还是很不错的
总结建议
在这个爬取源码中，算是比较良好，能完整的爬取所有内容，我个人认为不足的是图片处理还需优化，代码中的图片处理是直接获取的原图，为了美观，应当根据css来决定图片的大小，以上是幽络源的html" title=python>python使用requests_html库爬取掌阅的分析教程与完整源码提供，如有疑问，可加群询问，如有其他需求可站内留言。
