本文实例讲述了Python实现爬取逐浪小说的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
本人喜欢在网上看小说,一直使用的是小说下载阅读器,可以自动从网上下载想看的小说到本地,比较方便。最近在学习Python的爬虫,受此启发,突然就想到写一个爬取小说内容的脚本玩玩。于是,通过在逐浪上面分析源代码,找出结构特点之后,写了一个可以爬取逐浪上小说内容的脚本。
具体实现功能如下:输入小说目录页的url之后,脚本会自动分析目录页,提取小说的章节名和章节链接地址。然后再从章节链接地址逐个提取章节内容。现阶段只是将小说从第一章开始,每次提取一章内容,回车之后提取下一章内容。其他网站的结果可能有不同,需要做一定修改。在逐浪测试过正常。
现分享此代码,一是做个记录,方便自己以后回顾。二么也想抛砖引玉,希望各路大神不吝赐教。
#-*-coding:utf8-*- #!/usr/bin/python # Python: 2.7.8 # Platform: Windows # Program: Get Novels From Internet # Author: wucl # Description: Get Novels # Version: 1.0 # History: 2015.5.27 完成目录和url提取 # 2015.5.28 完成目录中正则提取第*章,提取出章节链接并下载。在逐浪测试下载无误。 from bs4 import BeautifulSoup import urllib2,re def get_menu(url): """Get chapter name and its url""" user_agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:39.0) Gecko/20100101 Firefox/39.0" headers = {'User-Agent':user_agent} req = urllib2.Request(url,headers = headers) page = urllib2.urlopen(req).read() soup = BeautifulSoup(page) novel = soup.find_all('title')[0].text.split('_')[0] # 提取小说名 menu = [] all_text = soup.find_all('a',target="_blank") # 提取记载有小说章节名和链接地址的模块 regex=re.compile(ur'\u7b2c.+\u7ae0') # 中文正则匹配第..章,去除不必要的链接 for title in all_text: if re.findall(regex,title.text): name = title.text x = [name,title['href']] menu.append(x) # 把记载有小说章节名和链接地址的列表插入列表中 return menu,novel def get_chapter(name,url): """Get every chapter in menu""" html=urllib2.urlopen(url).read() soup=BeautifulSoup(html) content=soup.find_all('p') # 提取小说正文 return content[0].text if __name__=="__main__": url=raw_input("""Input the main page's url of the novel in ZhuLang\n Then Press Enter to Continue\n""") if url: menu,title=get_menu(url) print title,str(len(menu))+'\n Press Enter To Continue \n' # 输出获取到的小说名和章节数 for i in menu: chapter=get_chapter(i[0],i[1]) raw_input() print '\n'+i[0]+'\n' print chapter print '\n'
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年09月21日
2024年09月21日
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