Python爬虫实战,requests+openpyxl模块,爬取小说数据并保存txt文档(附源码)

news/2025/3/21 0:27:07/

前言

今天给大家介绍的是Python爬取小说数据并保存txt文档,在这里给需要的小伙伴们代码,并且给出一点小心得。

首先是爬取之前应该尽可能伪装成浏览器而不被识别出来是爬虫,基本的是加请求头,但是这样的纯文本数据爬取的人会很多,所以我们需要考虑更换代理IP和随机更换请求头的方式来对小说数据进行爬取。

在每次进行爬虫代码的编写之前,我们的第一步也是最重要的一步就是分析我们的网页。

通过分析我们发现在爬取过程中速度比较慢,所以我们还可以通过禁用谷歌浏览器图片、JavaScript等方式提升爬虫爬取速度。

开发工具

Python版本: 3.6

相关模块:

requests模块

parsel模块

tqdm模块

pandas模块

环境搭建

安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。

文中完整代码及小说,评论留言获取

思路分析

浏览器中打开我们要爬取的页面
按F12进入开发者工具,查看我们想要的小说数据在哪里
这里我们需要页面数据就可以了

源代码结构

Cookie获取

Cookie

代码实现

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36',#'Cookie': '你的Cookie'
}def get_response(html_url):"""发送请求"""# headers 字典类型 键值对 :隔开# headers 请求头的作用: 把python代码伪装成浏览器对服务器发送请求response = requests.get(url=html_url, headers=headers)time.sleep(6)return responsedef save(name, title, content):with open(name + '.txt', mode='a', encoding='utf-8') as f:f.write(title)f.write('\n')f.write(content)f.write('\n')def get_novel_content(html_url):response = get_response(html_url)# parsel 解析数据 是需要把获取到的html字符串数据 转换成 selector 对象# selector 对象 调用封装好的 css选择器 xpath# 解析数据 提取小说url章节地址 小说名字selector = parsel.Selector(response.text)# css选择器 通过标签属性 提起数据name = selector.css('#info h1::text').get()href = selector.css('#list dd a::attr(href)').getall()# get 获取一个标签内容[字符串]  getall 是获取所有标签属性内容[列表]# 想要把列表里面每一个元素都提取出来的话, 是需要通过遍历for index in href:# https://www.biquges.com/10_10770/6896120.htmlindex_url = 'https://www.biquges.com' + indexresponse_1 = get_response(index_url)selector_1 = parsel.Selector(response_1.text)title = selector_1.css('.bookname h1::text').get()print(title)content_list = selector_1.css('#content::text').getall()# 保存文本数据 是字符串的形式# 把列表转换成字符串 str() 强制转换数据类型content = ''.join(content_list)save(name, title, content)

结果展示

数据保存

最后

为了感谢读者们,我想把我最近收藏的一些编程干货分享给大家,回馈每一个读者,希望能帮到你们。

里面有适合小白新手入门的实战教程给到大家~

快来和小鱼一起成长进步吧!

① 100+多本PythonPDF(主流和经典的书籍应该都有了)

② Python标准库(最全中文版)

③ 爬虫项目源码(四五十个有趣且经典的练手项目及源码)

④ Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频(适合小白学习)

⑤ Python学习路线图(告别不入流的学习)


http://www.ppmy.cn/news/3048.html

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