如何使用python技术爬取下载百度文库文档？

使用 Python 爬取百度文库文档需要通过分析网页结构和接口请求来实现。以下是一个基于搜索结果的实现方法，适用于爬取百度文库中的文档内容：

第一部分：获取百度文库文档

实现步骤

获取文档 ID 和基本信息
通过文档的 URL 获取文档 ID，并解析页面内容以获取文档的类型、标题等信息。
请求文档信息接口
使用 getdocinfo 接口获取文档的页数、MD5 校验码等参数。
请求文档正文内容
根据文档类型（如 txt、doc 等），请求对应的接口获取正文内容。
保存文档内容
将获取到的内容保存为本地文件。

示例代码

以下是一个简单的 Python 示例代码，用于爬取百度文库中的 .txt 类型文档：

Python复制

python">import re
import json
import requests# 初始化会话
session = requests.Session()def get_doc_info(url):# 获取文档 ID 和页面内容doc_id = re.findall('view/(.*?).html', url)[0]response = session.get(url)content = response.content.decode('gbk')# 获取文档类型和标题doc_type = re.findall(r"'docType.*?\':.*?\'(.*?)\',", content)[0]title = re.findall(r"'title.*?\':.*?\'(.*?)\',", content)[0]return doc_id, doc_type, titledef get_doc_content(doc_id, doc_type):# 请求文档信息接口content_url = f'https://wenku.baidu.com/api/doc/getdocinfo?callback=cb&doc_id={doc_id}'response = session.get(content_url)content = response.content.decode('gbk')# 提取必要的参数md5sum = re.findall('"md5sum":"(.*?)"', content)[0]pn = re.findall('"totalPageNum":"(.*?)"', content)[0]rsign = re.findall('"rsign":"(.*?)"', content)[0]# 请求文档正文内容text_url = f'https://wkretype.bdimg.com/retype/text/{doc_id}?rn={pn}&type={doc_type}&md5sum={md5sum}&rsign={rsign}'response = session.get(text_url)content = json.loads(response.content.decode('utf-8'))# 提取正文内容result = ''for item in content:for para in item['parags']:result += para['c'].replace('\\r', '\r').replace('\\n', '\n')return resultdef save_file(title, content):filename = f'{title}.txt'with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write(content)print(f"文件 {title} 保存成功")# 主函数
def main():url = input("请输入百度文库文档的 URL 地址：")doc_id, doc_type, title = get_doc_info(url)content = get_doc_content(doc_id, doc_type)save_file(title, content)if __name__ == "__main__":main()

注意事项

反爬机制：百度文库有反爬机制，频繁请求可能会导致 IP 被封禁。建议适当增加延时或使用代理。
文档类型：不同类型的文档（如 .doc、.ppt、.xls）可能需要不同的处理方式。例如，.ppt 和 .xls 可能需要额外的接口或解析逻辑。
合法性：爬取百度文库内容可能涉及版权问题，请确保仅用于学习和研究目的，避免侵犯版权。

通过上述代码和方法，你可以实现对百度文库文档的爬取和下载。如果需要处理其他类型的文档，可以参考搜索结果中的相关代码逻辑。

百度文库官网

在这里插入图片描述

第二部分：避免爬虫被封禁的实现方法

为了避免在爬取百度文库文档时被封禁，可以通过以下几种方法设置延时和优化爬虫策略：

1. 使用固定延时

在每次请求之间加入固定的时间间隔，可以有效降低请求频率，减少被封禁的风险。例如，设置每次请求间隔为2秒：

Python复制

python">import time
time.sleep(2)  # 暂停2秒

这种方法简单直接，但可能不够灵活。

2. 使用随机延时

随机延时可以更接近真实用户的访问行为，降低被识别为爬虫的风险。可以使用 random.uniform() 生成随机延时：

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python">import time
import randomdelay = random.uniform(1, 3)  # 随机延时1到3秒
time.sleep(delay)

随机延时可以有效模拟人类行为，减少被封禁的可能性。

3. 使用爬虫框架的延迟设置

如果你使用的是爬虫框架（如 Scrapy），可以在框架的设置中指定延迟。例如，在 Scrapy 的 settings.py 中设置 DOWNLOAD_DELAY：

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python">class MySpider(Spider):name = 'my_spider'start_urls = ['http://example.com']custom_settings = {'DOWNLOAD_DELAY': 3,  # 设置下载延迟为3秒'CONCURRENT_REQUESTS': 1  # 设置并发请求数为1}

这种方式适合需要频繁请求的场景。

4. 使用代理IP

使用代理IP可以隐藏真实IP地址，降低因IP被封禁的风险。可以使用代理池轮换IP：

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python">proxies = {'http': 'http://your_proxy_ip:port','https': 'http://your_proxy_ip:port',
}
response = requests.get('http://example.com', proxies=proxies)

代理IP可以有效避免因请求频率过高而导致的IP封禁。

5. 模拟浏览器行为

通过设置请求头（如 User-Agent），可以伪装成浏览器访问，降低被识别为爬虫的风险：

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python">headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)

这种方式可以进一步减少被封禁的可能性。

6. 动态调整延时

在遇到请求失败或被封禁时，可以动态调整延时策略，例如递增延时：

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python">def linear_delay(initial_delay=1, factor=2, max_delay=60):delay = initial_delaywhile delay < max_delay:time.sleep(delay)delay *= factor

这种方法可以在遇到问题时逐步降低请求频率。

总结

通过合理设置延时、使用代理IP、模拟浏览器行为等方法，可以有效降低爬虫被封禁的风险。在实际应用中，可以根据目标网站的反爬机制灵活调整策略。