目录

一、BS模块介绍        

二、分析页面架构

三、代码实现

四、结果展示

五、总结思路

一、BS模块介绍        

        Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。

Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。你不需要考虑编码方式，除非文档没有指定一个编码方式，这时，Beautiful Soup就不能自动识别编码方式了。然后，你仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。

Beautiful Soup已成为和lxml、html6lib一样出色的python解释器，为用户灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。

详细的BS模块介绍（参考网友）：

Python中BeautifulSoup库的用法_阎_松的博客-CSDN博客_python beautifulsoup

业务需求：通过BS模块来抓取某小说里面的数据内容

二、分析页面架构

        通过bs模块可以抓取到网站源代码的数据，然后分析抓取网站代码架构。首先可以看到网站每一章的标签都是div class="book-mulu"标签下面，只要搜索到标签值就可以抓到里面数据。

         第二是内容的url是藏在a href标签里面的数据， 每个章节的sanguoyanyi/x.html来代替，x是章节数。通过一个for循环可以把数据赋值到每个列表中，在通过get方法抓取每个url中的内容，刚好每个章节的内容藏在chapter_content的标签下面，用select模块就可以抓到标签下面内容。

 三、代码实现

        每个代码详细功能写在注释里面了，不懂留言沟通。

# -*- coding:UTF-8 -*-
import requests
import json
from bs4 import BeautifulSoup
import cchardet#字符编码格式化模块包
if __name__ == "__main__":#浏览器请求标识符headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36'}#爬取url的地址url='http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html'#使用requests方法抓取书page_test = requests.get(url=url,headers=headers)#用cchardet的detect方法将content编码化page_test_coding = cchardet.detect(page_test.content)['encoding']#print(page_test.content.decode(page_test_coding))#给一个变量赋值到抓取下来的内容new_page_test = page_test.content.decode(page_test_coding)#使用bs模块的lxml方法进行解析soup = BeautifulSoup(new_page_test,'lxml')# print(soup)#用select方法搜索book-mulu标签下ul标签下li标签li_list= soup.select('.book-mulu > ul > li')#新建对象保存fp = open('./sanguo.txt','w',encoding='utf-8')for li in li_list:#标题用string字符串保存title = li.a.string#内容方面的urldetail_url = 'http://www.shicimingju.com'+li.a['href']#继续抓取内容url的赋值detai_page_text = requests.get(url=detail_url,headers=headers).content#创建对象,括号中的参数是html文档（可以打开外部存储html文档的文件BeautifulSoup(open("index.html"))，或者直接使用当前文件中的html字符串对象）和解析器名称detail_soup = BeautifulSoup(detai_page_text,'lxml')#查找标签chapter_content的内容div_tag = detail_soup.find('div',class_='chapter_content')#将内容使用text方法赋予新对象content = div_tag.text#写入文本中title和content加换行符fp.write(title+':'+content+'\n')#打印爬取结果print(title,'爬取成功！')

四、结果展示

        编译结果显示正常，每个章节都抓取到了数据。

 查看保存的text文档

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 五、总结思路

        requests抓取下来的数据是有带.content或者.text标签的数据，尝试了很多用.text标签抓下来的数据是乱码。后面怎么用utf-8格式变通都不行，原来response.text这个是str的数据(unicode)，是requests库将response.content进行解码后的字符串。(而我们在解码的时候需要指定一个编码方式，requests在进行自动解码的时候需要猜测编码的方式，所以避免不了判断失误，就会导致解码产生乱码.)后面用content就可以行的通了。为了以防万一，使用cchardet模块来解决编码问题。Python requests乱码的五种解决办法_小龙在山东的博客-CSDN博客_python requests 乱码）

参考文献：

Python中BeautifulSoup库的用法_阎_松的博客-CSDN博客_python beautifulsoup

requests.text和requests.content的区别_、Lu的博客-CSDN博客_requests.text

Python requests乱码的五种解决办法_小龙在山东的博客-CSDN博客_python requests 乱码