基于Python爬取51cto博客页面信息过程解析

站长资源 2024/12/24 佚名

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介绍

提到爬虫，互联网的朋友应该都不陌生，现在使用Python爬取网站数据是非常常见的手段，好多朋友都是爬取豆瓣信息为案例，我不想重复，就使用了爬取51cto博客网站信息为案例，这里以我的博客页面为教程，编写的Python代码！

实验环境

1.安装Python 3.7

2.安装requests, bs4模块

实验步骤

1.安装Python3.7环境

2.安装requests,bs4 模块

打开cmd,输入：pip install requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

再安装bs4, 输入：pip install bs4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

安装后面加上-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 表示从清华镜像下载模块，速度会提高好多！

3.编写代码

# 爬取51cto博客页面
import requests
import bs4
import re

def open_url(url):
  # 使用代理
  # proxies = {"http": "127.0.0.1:1080", "https": "127.0.0.1:1080"}
  headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
           'Chrome/57.0.2987.98 Safari/537.36'}

  # res = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
  res = requests.get(url, headers=headers)

  return res

def find_titles(res):
  soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

  # 博客名
  titles = []
  targets = soup.find_all("a", class_="tit")
  for each in targets:
    titles.append(each.text.strip())

  # 阅读量
  reads = []
  read1 = soup.find_all("p", class_="read fl on")
  read2 = soup.find_all("p", class_="read fl")
  for each in read1:
    reads.append(each.text)
  for each in read2:
    reads.append(each.text)

  # 评论数
  comment = []
  targets = soup.find_all("p", class_='comment fl')
  for each in targets:
    comment.append(each.text)

  # 收藏
  collects = []
  targets = soup.find_all("p", class_='collect fl')
  for each in targets:
    collects.append(each.text)

  # 汇总
  result = []
  length = len(titles)
  for i in range(length):
    result.append(titles[i] + '\n' + reads[i] + ' ' + comment[i] + ' ' + collects[i] + '\n')

  return result

# 找出一共有多少个页面
def find_depth(res):
  soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
  depth = soup.find('li', class_='next').previous_sibling.previous_sibling.text

  return int(depth)

def main():
  host = "https://blog.51cto.com/13760351"
  res = open_url(host)
  depth = find_depth(res)

  result = []
  for i in range(1, depth + 1):  #范围是1到6页
    url = host + '/p' + str(i)  #网页链接是后面加上/pi
    res = open_url(url)
    result.extend(find_titles(res))

 # 写入文本文件中
  with open("51cto博客.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    for each in result:
      f.write(each)

#主程序入口
if __name__ == "__main__":
  main()

4.运行代码，查看效果

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