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在实际爬虫之前还需要了解和下载两个模块：BeautifulSoup和lxml。
BeautifulSoup 和 lxml 是Python中两个非常流行的库，它们在网页内容解析和数据提取方面非常有用。以下是关于这两个库的详细介绍：
BeautifulSoup
BeautifulSoup 是一个用于提取HTML和XML文件中数据的Python库。它能够通过你喜欢的解析器来解析网页，提供一些简单的方法和Pythonic的方式来导航、搜索和修改解析树。BeautifulSoup 的主要特点包括：
- 易于使用：提供了简洁的API，使得即使是新手也能快速上手。
- 可读性强：能够以可读的方式呈现解析后的文档结构。
- 灵活：支持多种解析器，如Python内置的
html.parser，快速高效的lxml，以及html5lib等。 - 强大的搜索功能：可以轻松地通过标签名、属性等找到所需的元素。
- 广泛的文档和社区支持：拥有大量的文档和活跃的社区，方便查找解决方案。
lxml
lxml 是一个Python库，用于处理XML和HTML文件。它具有以下特点：
- 性能：
lxml使用高效的libxml2库，因此在解析速度上通常比BeautifulSoup使用的内置解析器快。 - 易用性：虽然
lxml主要用于XML，但它也提供了对HTML的解析支持，且API直观易用。 - 功能丰富：除了基本的解析和元素查找功能外，
lxml还支持XPath和XSLT，这使得在复杂的文档中进行数据提取变得更加容易。 - 兼容性：
lxml能够处理不规范的HTML代码，容错性较好。
使用场景
- 当您需要快速解析HTML或XML文件，并从中提取数据时，
BeautifulSoup是一个很好的选择，特别是当您需要一个易于学习和使用的库时。 - 如果性能是您的主要关注点，或者您需要处理大型文件和复杂的查询，
lxml可能是更合适的选择。
BeautifulSoup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。要安装 BeautifulSoup，可以使用Python的包管理器 pip。以下是安装步骤：
打开命令行界面（在Windows上是命令提示符或PowerShell，在macOS或Linux上是终端）。
输入以下命令来安装
beautifulsoup4：
pip install beautifulsoup4 如果使用的是Python 3，并且系统同时安装了Python 2，可能需要使用 pip3 来代替 pip：
pip3 install beautifulsoup4 - 等待安装完成。
此外，BeautifulSoup 需要一个解析器来解析网页，最常用的解析器是 lxml 或 html.parser（Python标准库中包含）。html.parser 不需要额外安装，但 lxml 更快且能更好地处理不规范的HTML。如果想使用 lxml 作为解析器，可以使用以下命令安装：
pip install lxml 或者，如果使用的是Python 3：
pip3 install lxml 安装完成后，可以在Python脚本中导入并使用 BeautifulSoup：
from bs4 import BeautifulSoup 具体代码
#!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- #Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 Edg/124.0.0.0 #Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36 import requests import json from bs4 import BeautifulSoup class TiebaSpider(): def __init__(self, kw, max_pn): self.max_pn = max_pn self.kw = kw self.base_url = "https://tieba.baidu.com/f?kw={}&ie=utf-8&pn={}" self.headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36" } pass def get_url_list(self): ''' 获取 url 列表 :return: ''' # 写法一 ''' url_list = [] for pn in range(0,self.max_pn,50): url = self.base_url.format(self.kw,pn) url_list.append(url) return url_list ''' # 写法二 return [self.base_url.format(self.kw, pn) for pn in range(0, self.max_pn, 50)] def get_content(self, url): ''' 发送请求获取响应内容 :param url: :return: ''' response = requests.get( url=url, headers=self.headers ) return response.content # def get_items(self, content, index): # ''' # 从响应内容中提取数据 # :param content: # :return: # ''' # with open('tieba-{}.html'.format(index), 'wb') as f: # f.write(content) # return None def get_items(self, content, index): ''' 从响应内容中提取页面标题，并保存HTML内容到文件 :param content: HTML内容的字节串 :param index: 用于文件命名的索引 :return: 页面标题和URL的字典 ''' # 解析HTML内容 soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') # 提取页面标题 title = soup.title.string if soup.title else '无标题' # 构造URL，这里使用index作为页码 url = self.base_url.format(self.kw, index) # 保存HTML内容到文件 with open(f'tieba-{index}.html', 'wb') as f: f.write(content) # 返回包含URL和标题的字典 return {'url': url, 'title': title} # def save_items(self, items): # ''' # 保存数据 # :param items: # :return: # ''' def save_items(self, items): ''' 保存提取的页面标题和URL到JSON文件 :param items: 字典，包含URL和标题 :return: ''' # 检查items是否为None if items is not None: # 保存到JSON文件 with open(f'tieba-{items["url"].split("&pn=")[1]}.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(items, f, ensure_ascii=False, indent=4) def run(self): # 1. 获取 url 列表 url_list = self.get_url_list() for url in url_list: # 2. 发送请求获取响应 content = self.get_content(url) # 3. 从响应中提取数据 items = self.get_items(content, url_list.index(url) + 1) # 4. 保存数据 self.save_items(items) pass if __name__ == '__main__': spider = TiebaSpider("英雄联盟", 150) spider.run() 具体解析
1. 导入模块
import requests import json from bs4 import BeautifulSoup 这部分代码导入了三个库：requests用于发送HTTP请求，json用于处理JSON数据，BeautifulSoup用于解析HTML。
2. 定义爬虫类
class TiebaSpider(): 定义了一个名为TiebaSpider的类，它将包含爬取数据的方法。
3. 初始化方法
def __init__(self, kw, max_pn): self.max_pn = max_pn self.kw = kw self.base_url = "https://tieba.baidu.com/f?kw={}&ie=utf-8&pn={}" # 注意这里修复了HTML实体 self.headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36" } __init__方法初始化爬虫的关键词kw，最大页码max_pn，基础URLbase_url（修复了HTML实体"），以及包含User-Agent的请求头。
4. 获取URL列表
def get_url_list(self): return [self.base_url.format(self.kw, pn) for pn in range(0, self.max_pn, 50)] get_url_list方法生成一个包含所有请求URL的列表。它使用列表推导式，根据页码范围生成URL。
5. 获取页面内容
def get_content(self, url): response = requests.get(url=url, headers=self.headers) return response.content get_content方法通过requests.get发送GET请求，获取指定URL的页面内容。
6. 提取页面数据
def get_items(self, content, index): soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') title = soup.title.string if soup.title else '无标题' url = self.base_url.format(self.kw, index) with open(f'tieba-{index}.html', 'wb') as f: f.write(content) return {'url': url, 'title': title} get_items方法使用BeautifulSoup解析页面内容，提取页面标题，并保存HTML到文件。然后返回一个包含URL和标题的字典。
7. 保存数据
def save_items(self, items): if items is not None: with open(f'tieba-{items["url"].split("&pn=")[1]}.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(items, f, ensure_ascii=False, indent=4) save_items方法检查items是否为None，然后尝试将items字典保存为JSON文件。
8. 运行爬虫
def run(self): url_list = self.get_url_list() for url in url_list: content = self.get_content(url) items = self.get_items(content, url_list.index(url) + 1) self.save_items(items) run方法是爬虫的主要逻辑，依次调用其他方法执行爬取任务。
9. 主程序
if __name__ == '__main__': spider = TiebaSpider("英雄联盟", 150) spider.run() 主程序创建TiebaSpider的实例，传入关键词和最大页码，然后调用run方法启动爬虫。
总结
这个爬虫程序通过发送HTTP请求获取页面内容，然后解析HTML以提取页面标题，并将页面内容保存为HTML文件。最后，它将每个页面的URL和标题保存为JSON文件。但是后续尝试将其中每篇文章的标题和url提取出来，有点翻车，明天再琢磨一下怎么解决。
