python 开心网和豆瓣日记爬取的小爬虫

项目地址:

https://github.com/aturret/python-crawler-exercise

用到了BeautifulSoup4,请先安装。

pip install beautifulsoup4

开心网日记爬取

kaixin001.py

使用

登录开心网,浏览器F12看http请求的header,获取自己的cookie。

填写cookie,要爬的日记的url,要爬的总次数。走你。

之后会生成HTML文件,格式是<:title>-<YYYYMMDDHHMMSS>

代码

# -*- coding: utf-8 -*-
from urllib.request import urlopen
import urllib.request
import urllib.parse #为了获取HTTP response
from bs4 import BeautifulSoup #BS4
import string # 为了去掉空白字符
import time # 防止被杀cookie
import unicodedata # 字符修正
# 在这里放第一个链接
urlx = '链接' #写你想爬的文

def request(url):
    global urlx #引用外面的链接作为全局变量,后面还会取下一个进行循环的

# 使用urllib库提交cookie获取http响应
    headers = {
    'GET https':url,
    'Host':' www.kaixin001.com',
    'Connection':' keep-alive',
    'Upgrade-Insecure-Requests':' 1',
    'User-Agent':' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36',
    'Accept':' application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
    'Accept-Language':' zh-CN,zh;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
    'Cookie':' ', #改成自己的cookie,自己浏览器打开网站F12调试,自己找http请求的header
    }
    request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)
    response = urllib.request.urlopen(request)
    contents = response.read()

# 使用BS4获得所有HTMLtag
    bsObj = BeautifulSoup(contents,"html.parser")

# 使用BS4的find函数得到想要的东西:标题、发表时间和博客正文
    title = bsObj.find("b", attrs={"class":"f14"})
    titleT = bsObj.find("b", attrs={"class":"f14"}).get_text() #开心网日记的标题是一个b标签,class属性值是f14
    date = bsObj.find("span", attrs={"class":"c6"})
    dateT = bsObj.find("span", attrs={"class":"c6"}).get_text() #开心网日记的发表时间是一个span标签,class属性值是c6
    text = bsObj.find("div", attrs={"class":"textCont"})
    textT = bsObj.find("div", attrs={"class":"textCont"}).get_text() #开心网日记的正文是一个div标签,class属性值是textCont

# 测试输出
    print(title)
    print(dateT)
    # print(text)

# 生成HTML文件。这里直接用file.open()和file.write()了,也可以用jinja2之类的框架生成。
    remove = string.whitespace+string.punctuation
    table = str.maketrans(':',':',remove)

    fileTitle=str(titleT).replace(':',':').replace('''"''','''“''')+'-'+str(dateT).translate(table).replace('发表','')+'.html'

    print(fileTitle) #测试输出

    f = open(fileTitle,'w',encoding="utf-8") #注意用utf-8编码写入,不然会因为一些旧博文采用的gbk编码不兼容而出问题。

# 写入message
    message = """
    <html>
    <head></head>
    <body>
    <h1>%s</h1>
    <b>%s</b>
    <br></br>
    %s
    </body>
    </html>"""%(title.get_text(),date.get_text(),unicodedata.normalize('NFD',text.prettify()))
    f.write(message)
    f.close()
    # webbrowser.open(fileTitle,new = 1)

# 定位下一篇博文的URL

    nextUrl=bsObj.find("a",text="下一篇 >").attrs["href"] #下一篇是一个a标签,使用tag对象的attrs属性取href属性的值。开心网的日记系统里,如果到了最后一篇日记,下一篇的链接内容是第一篇日记,所以不用担心从哪篇日记开始爬。
    # print(nextUrl)
    urlx="http://www.kaixin001.com"+nextUrl
    print(urlx)

# 主循环,给爷爬
num=328 #设定要爬多少次。其实也可以写个数组检测重复然后中止的啦,但我懒得弄了。
for a in range(num):
    request(urlx)
    print('We get '+str(a+1)+' in '+str(num))
    time.sleep(1) # 慢点,慢点。测试过程中出现了没有设置限制爬一半cookie失效了的情况,可能是太快了被搞了。

豆瓣日记爬取

douban.py

使用

登录豆瓣,浏览器F12看http请求的header,获取自己的cookie。

填写变量COOKIE,要爬的日记页的url。走你。

之后会生成HTML文件,格式是<:title>-<YYYYMMDDHHMMSS>

代码

# -*- coding: utf-8 -*-
from urllib.request import urlopen
import urllib.request
import urllib.parse #为了获取HTTP response
from bs4 import BeautifulSoup #BS4
import string # 为了去掉空白字符
import unicodedata # 字符修正
import re
# 在这里放链接
url = '' #写你想爬的人 https://www.douban.com/people/xxx/notes 这样
COOKIE = ''

def request(urlx):
    global url #引用外面的链接作为全局变量,后面还会取下一个进行循环的
    global boolean
    global COOKIE
# 使用urllib库提交cookie获取http响应
    headers = {
    'GET https':urlx,
    'Host':' www.douban.com',
    'Connection':' keep-alive',
    'Upgrade-Insecure-Requests':' 1',
    'User-Agent':' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36',
    'Accept':' application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
    'Accept-Language':' zh-CN,zh;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
    'Cookie':COOKIE, #改成自己的cookie,自己浏览器打开网站F12调试,自己找http请求的header
    }
    request = urllib.request.Request(url=urlx,headers=headers)
    response = urllib.request.urlopen(request)
    contents = response.read()

# 使用BS4获得所有HTMLtag
    bsObj = BeautifulSoup(contents,"html.parser")

# 使用BS4的find函数获取当前页面的所有日记链接
    article = bsObj.find("div", attrs={"class":"article"})
    titleSet = article.findAll("h3")
    # print(titleSet)
    for title in titleSet:
        titleText = title.findAll("a",attrs={"class":"j a_unfolder_n"})
        for link in titleText:
            noteUrl = str(link.attrs["href"])
            print(noteUrl)
            requestSinglePage(noteUrl)
    next = bsObj.find("a",text="后页>")
    if next==None:
        print("结束了")
        boolean=1
    else:
        url = str(next.attrs["href"]).replace("&type=note","")
        print(url)

def requestSinglePage(urly):
    global COOKIE
    headers = {
        'GET https':urly,
        'Host':' www.douban.com',
        'Connection':' keep-alive',
        'Upgrade-Insecure-Requests':' 1',
        'User-Agent':' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36',
        'Accept':' application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
        'Accept-Language':' zh-CN,zh;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
        'Cookie':COOKIE, #改成自己的cookie,自己浏览器打开网站F12调试,自己找http请求的header
    }
    request = urllib.request.Request(url=urly,headers=headers)
    response = urllib.request.urlopen(request)
    contents = response.read()
    # 使用BS4获得所有HTMLtag
    bsObj = BeautifulSoup(contents,"html.parser")

# 使用BS4的find函数得到想要的东西:标题、发表时间和博客正文

    title = bsObj.find("h1").get_text()
    date = bsObj.find("span", attrs={"class":"pub-date"})
    dateT = bsObj.find("span", attrs={"class":"pub-date"}).get_text()
    text = bsObj.find("div", attrs={"id":"link-report"})
    # textT = bsObj.find("div", attrs={"class":"textCont"}).get_text()

# 测试输出
    print(title)
    print(dateT)

    # 生成HTML文件。这里直接用file.open()和file.write()了,也可以用jinja2之类的框架生成。
    remove = string.whitespace+string.punctuation # 去掉日期的标点符号
    table = str.maketrans(':',':',remove)

    fileTitle=str(title)+'-'+str(dateT).translate(table)+'.html'

    print(fileTitle) #测试输出

    f = open(fileTitle,'w',encoding="utf-8") #注意用utf-8编码写入,不然会因为一些旧博文采用的gbk编码不兼容而出问题。

    # 写入message
    message = """
    <html>
    <head></head>
    <body>
    <h1>%s</h1>
    <b>%s</b>
    <br></br>
    %s
    </body>
    </html>"""%(title,dateT,unicodedata.normalize('NFD',text.prettify()))
    f.write(message)
    f.close()

# 主循环,给爷爬

boolean=0
while(boolean==0):
    a=1
    request(url)
    print('We finished page '+str(a)+' .')
    a+=1

Roadmap

豆瓣四月份时候还有bug,手机端可以看到全部日记,半年隐藏无效。最近修好了。

不过现在的隐藏依然没有针对到具体的日记,或许可以想办法通过其他手段爬下来。

以上就是python 开心网日记爬取的示例步骤的详细内容,更多关于python 开心网日记爬取的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Python爬虫实战:分析《战狼2》豆瓣影评

    刚接触python不久,做一个小项目来练练手.前几天看了<战狼2>,发现它在最新上映的电影里面是排行第一的,如下图所示.准备把豆瓣上对它的影评做一个分析. 目标总览 主要做了三件事: 抓取网页数据 清理数据 用词云进行展示 使用的python版本是3.5. 一.抓取网页数据 第一步要对网页进行访问,python中使用的是urllib库.代码如下: from urllib import request resp = request.urlopen('https://movie.douban.co

  • Python爬虫入门教程01之爬取豆瓣Top电影

    前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 基本开发环境 Python 3.6 Pycharm 相关模块的使用 requests parsel csv 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可. 爬虫基本思路 一.明确需求 爬取豆瓣Top250排行电影信息 电影名字 导演.主演 年份.国家.类型 评分.评价人数 电影简介 二.发送请求 Python中的大量开源的模块使得编码变的特别简单,我们写爬虫第一个要了解的模

  • python爬虫豆瓣网的模拟登录实现

    思路 一.想要实现登录豆瓣关键点 分析真实post地址 ----寻找它的formdata,如下图,按浏览器的F12可以找到. 实战操作 实现:模拟登录豆瓣,验证码处理,登录到个人主页就算是success 数据:没有抓取数据,此实战主要是模拟登录和处理验证码的学习.要是有需求要抓取数据,编写相关的抓取规则即可抓取内容. 登录成功展示如图: spiders文件夹中DouBan.py主要代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy,urllib,re from

  • Python爬虫实现的根据分类爬取豆瓣电影信息功能示例

    本文实例讲述了Python爬虫实现的根据分类爬取豆瓣电影信息功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 代码的入口: if __name__ == '__main__': main() #! /usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- # author:Sirius.Zhao import json from urllib.parse import quote from urllib.request import urlopen from urllib.reque

  • Python制作豆瓣图片的爬虫

    前段时间自学了一段时间的Python,想着浓一点项目来练练手.看着大佬们一说就是爬了100W+的数据就非常的羡慕,不过对于我这种初学者来说,也就爬一爬图片. 我相信很多人的第一个爬虫程序都是爬去贴吧的图片,嗯,我平时不玩贴吧,加上我觉得豆瓣挺良心的,我就爬了豆瓣首页上面的图片.其实最刚开始是想爬全站,后来一想我这简直是脑子犯抽,全站的图片爬下来得有多少,再说这个只是练一下手,所以就只爬取了首页上的图片.废话不多说 开始代码. 首先是主文件的代码: import re from html_down

  • 实践Python的爬虫框架Scrapy来抓取豆瓣电影TOP250

    安装部署Scrapy 在安装Scrapy前首先需要确定的是已经安装好了Python(目前Scrapy支持Python2.5,Python2.6和Python2.7).官方文档中介绍了三种方法进行安装,我采用的是使用 easy_install 进行安装,首先是下载Windows版本的setuptools(下载地址:http://pypi.python.org/pypi/setuptools),下载完后一路NEXT就可以了. 安装完setuptool以后.执行CMD,然后运行一下命令: easy_i

  • 编写Python爬虫抓取豆瓣电影TOP100及用户头像的方法

    抓取豆瓣电影TOP100 一.分析豆瓣top页面,构建程序结构 1.首先打开网页http://movie.douban.com/top250?start,也就是top页面 然后试着点击到top100的页面,注意带top100的链接依次为 http://movie.douban.com/top250?start=0 http://movie.douban.com/top250?start=25 http://movie.douban.com/top250?start=50 http://movie

  • Python爬虫获取豆瓣电影并写入excel

    豆瓣电影排行榜前250 分为10页,第一页的url为https://movie.douban.com/top250,但实际上应该是https://movie.douban.com/top250?start=0 后面的参数0表示从第几个开始,如0表示从第一(肖申克的救赎)到第二十五(触不可及),https://movie.douban.com/top250?start=25表示从第二十六(蝙蝠侠:黑暗骑士)到第五十名(死亡诗社).等等, 所以可以用一个步长为25的range的for循环参数 复制代

  • 一个简单的python爬虫程序 爬取豆瓣热度Top100以内的电影信息

    概述 这是一个简单的python爬虫程序,仅用作技术学习与交流,主要是通过一个简单的实际案例来对网络爬虫有个基础的认识. 什么是网络爬虫 简单的讲,网络爬虫就是模拟人访问web站点的行为来获取有价值的数据.专业的解释:百度百科 分析爬虫需求 确定目标 爬取豆瓣热度在Top100以内的电影的一些信息,包括电影的名称.豆瓣评分.导演.编剧.主演.类型.制片国家/地区.语言.上映日期.片长.IMDb链接等信息. 分析目标 1.借助工具分析目标网页 首先,我们打开豆瓣电影·热门电影,会发现页面总共20部

  • Python爬虫——爬取豆瓣电影Top250代码实例

    利用python爬取豆瓣电影Top250的相关信息,包括电影详情链接,图片链接,影片中文名,影片外国名,评分,评价数,概况,导演,主演,年份,地区,类别这12项内容,然后将爬取的信息写入Excel表中.基本上爬取结果还是挺好的.具体代码如下: #!/usr/bin/python #-*- coding: utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') from bs4 import BeautifulSoup imp

随机推荐