1、正则表达式
爬虫的四个主要步骤：
明确目标（要知道你准备取哪个范围或者网站上取搜索）爬（将所有网站的内容全部爬下来）取（取掉对我们没用的数据）处理数据（按照我们想要的方式存储和使用）
什么是正则表达式？
正则表达式(regular expression)，又称为规则表达式，描述了一种字符串匹配的模式（pattern），通常被用来检索、替换那些符合某个模式（规则）的文本。
正则表达式是由普通字符（例如字符a到z）+特殊字符（称为“元字符”）组成的文字模式。
正则表达式被广泛的集成到各种文本编辑器/文本处理工具当中
应用场景
验证：表单提交时，进行用户名密码的验证查找：从大量信息中快速提取指定内容，在一批url中，查找指定的url，通常用于爬虫替换：将指定格式的文本进行正则匹配查找，找到之后进行特定替换基本要素
字符串数量限定符位置限定符预定义字符集1、字符类
2、数量限定符
3、位置限定符
4、预定义字符集
5、逻辑、分组
re模块一般使用步骤
使用 compile() 函数将正则表达式的字符串形式编译为一个 Pattern 对象通过 Pattern 对象对文本进行匹配查找，获得匹配结果，一个 Match 对象。使用 Match 对象提供的属性和方法获得信息，根据需要进行其他的操作正则表达式实现步骤：
# 1.使用compile()函数将正则表达式的字符串形式编译为一个Pattern对象# 注意：re对特殊字符进行转义, 如果使用原始字符串,只需加一个r前缀import retext = "-12-12 -5-3 /10/10"pattern = pile(r'(?P<year>\d{4})-(?P<month>\d{2})-(?P<day>\d{2})') # 命名分组# 2.通过Pattern对象对文本进行匹配查找，获得匹配结果，一个Match对象# search从给定的字符串中寻找一个符合规则的字符串，返回回来一个result = re.search(pattern, text)print(result)# 3.使用Match对象提供的属性和方法获取信息，根据需要进行操作print(result.group()) # 返回的是匹配到的文本信息 -12-12print(result.groups()) # 返回的是位置分组信息 ('', '12', '12')print(result.groupdict()) #返回的是关键字分组信息 {'year': '', 'month': '12', 'day': '12'}
Pattern对象
正则表达式编译成 Pattern 对象， 可以利用 pattern 的一系列方法对文本进行匹配查找了。
Pattern 对象的一些常用方法主要有：
match 方法：从起始位置开始查找，一次匹配search 方法：从任何位置开始查找，一次匹配findall 方法：全部匹配，返回列表finditer 方法：全部匹配，返回迭代器split 方法：分割字符串，返回列表sub 方法：替换
match方法
match 方法用于查找字符串的头部（也可以指定起始位置），它是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回， 而不是查找所有匹配的结果。它的一般使用形式如下：
string 待匹配的字符串pos 字符串的起始位置， 默认值是 0endpos 字符串的终点位置， 默认值是 len (字符串长度)
re模块常量
常量即表示不可更改的变量，一般用于做标记。下图是常用的四个模块常量:
Match对象
group([group1, …]) 方法用于获得一个或多个分组匹配的字符串，当要获得整个匹配的子串时，可直接使用 group() 或 group(0)；start([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的起始位置（子串第一个字符的索引），参数默认值为 0；end([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的结束位置（子串最后一个字符的索引+1），参数默认值为 0；span([group]) 方法返回 (start(group), end(group))。search方法
search 方法用于查找字符串的任何位置，它也是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回，而不是查找所有 匹配的结果，它的一般使用形式如下：
当匹配成功时，返回一个 Match 对象，如果没有匹配上，则返回 None。
findall方法与finditer方法
findall 方法搜索整个字符串，获得所有匹配的结果。使用形式如下：
finditer 方法的行为跟 findall 的行为类似，也是搜索整个字符串，获得所有匹配的结果。但它返回一个顺序访问每 一个匹配结果（Match 对象）的迭代器。
split方法
split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表，它的使用形式如下：
maxsplit 指定最大分割次数，不指定将全部分割
sub方法
sub 方法用于替换。它的使用形式如下：
repl 可以是字符串也可以是一个函数：
1). 如果 repl 是字符串，则会使用 repl 去替换字符串每一个匹配的子串，并返回替换后的字符串，另外，repl 还 可以使用 id 的形式来引用分组，但不能使用编号 0；
2). 如果 repl 是函数，这个方法应当只接受一个参数（Match 对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符 串中不能再引用分组）。count 用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。
正则split和sub方法：
import retext = "1+2-3*4-5/5"# ************split**************pattern = pile(r'\+|-|\*|/')result = re.split(pattern, text)print(result)# *************sub**********def repl_string(matchObj):items = matchObj.groups()print(items)return '-'.join(items)text = '/10/10 /12/12 -5-3'pattern = pile(r'(\d{4})/(\d{1,2})/(\d{1,2})')result = re.sub(pattern,repl_string, text)print(result)['1', '2', '3', '4', '5', '5']('', '10', '10')('', '12', '12')-10-10 -12-12 -5-3
贪婪模式和非贪婪模式
贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能多的匹配 ( * )；使用贪婪的数量词的正则表达式 ab* ，匹配结果： abbb。* 决定了尽可能多匹配 b，所以a后面所有的 b 都出现了。非贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能少的匹配 ( ? )；
使用非贪婪的数量词的正则表达式 ab*? ，匹配结果： a。
即使前面有 * ，但是 ? 决定了尽可能少匹配 b，所以没有 b。Python里数量词默认是贪婪的。
基于requests和正则的猫眼电影TOP100定向爬虫：
项目介绍:应用requests库和正则表达式来抓取猫眼电影TOP100的电影名称、时间、评分、图片等信息。
项目分析:
1. 需求分析，明确采集的网址。
/board
2. 爬, requests数据采集库
3. 取,正则表达式数据解析库
4. 存, json格式存储到文件
import codecsimport jsonimport reimport timefrom urllib.error import HTTPErrorimport requestsfrom colorama import Forefrom fake_useragent import UserAgentdef down_page(url):try:ua = UserAgent()headers = {'User-Agent':ua.random,'Cookie':'__mta=49747353.1586608791319.1586618569026.1586618581654.11; uuid_n_v=v1; uuid=73354BA07BAE11EA81AF6B12644ABFB70CD0E584BFFF4456AE4AA96286336568; _csrf=1d3978fad0d68febffd13896596effb6fa9633349bd601af3678a1bcd78c47b9; Hm_lvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1586608791,1586609306; Hm_lpvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1586618649; _lxsdk_cuid=1716940dec2c8-018cbd125127c58-3e6e4647-100200-1716940dec2c8; _lxsdk=73354BA07BAE11EA81AF6B12644ABFB70CD0E584BFFF4456AE4AA96286336568; mojo-uuid=1a2bc23bad16f412c35c00f9b881946a; __mta=49747353.1586608791319.1586618086296.1586618566417.10; _lx_utm=utm_source%3DBaidu%26utm_medium%3Dorganic; _lxsdk_s=17169b3dce9-5ef-6b5-ccd%7C%7C28; mojo-trace-id=20; mojo-session-id={"id":"05adcf6f220fcf28a22a52d7640319db","time":1586616327477}','Host':'',}response = requests.get(url, headers=headers)except HTTPError as e:print(Fore.RED + '[-] 爬取网页%s失败:%s' %(url, e.reason))return Noneelse:return response.textdef parse_html(html):"""通过正则表达式对html解析获取电影名称、时间、排行、图片等信息"""pattern = pile('<dd>'+ '.*?<i class="board-index.*?">(\d+)</i>' # <i class="board-index board-index-1">1</i>+ '.*?<img data-src="(.*?)" alt="(.*?)"'# <img data-src="xxxxxx" alt="我和我的祖国" >+ '.*?<p class="star">(.*?)</p>' #<p class="star">主演：黄渤,张译,韩昊霖</p>+ '.*?<p class="releasetime">(.*?)</p>' #<p class="releasetime">上映时间：-09-30</p>+ '.*?</dd>',re.S)# finditer返回的是迭代器， findall返回的是列表items = re.finditer(pattern, html)for item in items:yield {'index':item.groups()[0],'image':item.groups()[1],'title':item.groups()[2],'star':item.groups()[3].strip().lstrip('主演：'),'releasetime':item.groups()[4].lstrip('上映时间：')}def save_to_json(data, filename):"""将爬取的数据写入json文件"""# with open(filename, 'ab') as f:#f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4).encode('utf-8'))#print(Fore.GREEN + '[+] 保存电影 %s 的信息成功' %(data['title']))with codecs.open(filename, 'a', 'utf-8') as f:f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4))print(Fore.GREEN + '[+] 保存电影 %s 的信息成功' % (data['title']))def get_one_page(page=1):# url = '/board/'url = '/board/4?offset=%s' %((page-1)*10)html = down_page(url)# print(html)items = parse_html(html)# print(items)# item是字典for item in items:save_to_json(item, 'maoyanTop100.json')def use_multi_thread():# 使用多线程实现from threading import Threadfor page in range(1, 11):thread = Thread(target=get_one_page, args=(page,))thread.start()print(Fore.GREEN + '[+]采集第%s页数据成功' % (page))def use_thread_pool():# 使用线程池from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor# 实例化线程池并指定线程池的线程个数pool = ThreadPoolExecutor(100)pool.map(get_one_page, range(1, 11))print('采集结束')if __name__ == '__main__':# for page in range(1,11):#get_one_page(page)#print(Fore.GREEN + '[+]采集第%s页数据成功' %(page))## 反爬虫策略:防止爬虫速度过快被限速,在采集数据的过程中,休眠一段时间#time.sleep(0.5)# 使用多线程# use_multi_thread()# 使用线程池use_thread_pool()
2、XPath数据解析库
什么是XPath？
lxml是python的一个解析库，支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高。
XPath (XML Path Language)是一门在 xml文档中查找信息的语言，可用来在 xml /html文档中对元素和属性进行遍历。
查询更多XPath的用法: /xpath/xpath_syntax.asp
XPath如何实现文档解析？
etree库把HTML文档中的字符串解析为Element对象from lxml import etreehtml=etree.HTML(text)result=etree.tostring(html)
etree库把HTML文档解析为Element对象
html=etree.parse('xxx.html')result=etree.tostring(html,pretty_print=True)
谓语（Predicates）
谓语用来查找某个特定的节点或者包含某个指定的值的节点，被嵌在方括号中。
常用规则汇总
基于requests和XPath的猫眼电影TOP100定向爬虫：
项目介绍:应用requests库和Xpath来抓取TIOBE编程语言的去年名次、今年名词、编程语言名词、评级和变化率等信息。
项目分析:
1. 需求分析，明确采集的网址。
/tiobe-index/
2. 爬, requests数据采集库
3. 取,Xpath数据解析库
4. 存, csv格式存储到文件
import codecsimport jsonimport reimport timefrom urllib.error import HTTPErrorimport requestsfrom colorama import Forefrom fake_useragent import UserAgentfrom lxml import etreedef down_page(url):try:ua = UserAgent()headers = {'User-Agent':ua.random,'Cookie':'__mta=49747353.1586608791319.1586618569026.1586618581654.11; uuid_n_v=v1; uuid=73354BA07BAE11EA81AF6B12644ABFB70CD0E584BFFF4456AE4AA96286336568; _csrf=1d3978fad0d68febffd13896596effb6fa9633349bd601af3678a1bcd78c47b9; Hm_lvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1586608791,1586609306; Hm_lpvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1586618649; _lxsdk_cuid=1716940dec2c8-018cbd125127c58-3e6e4647-100200-1716940dec2c8; _lxsdk=73354BA07BAE11EA81AF6B12644ABFB70CD0E584BFFF4456AE4AA96286336568; mojo-uuid=1a2bc23bad16f412c35c00f9b881946a; __mta=49747353.1586608791319.1586618086296.1586618566417.10; _lx_utm=utm_source%3DBaidu%26utm_medium%3Dorganic; _lxsdk_s=17169b3dce9-5ef-6b5-ccd%7C%7C28; mojo-trace-id=20; mojo-session-id={"id":"05adcf6f220fcf28a22a52d7640319db","time":1586616327477}','Host':'',}response = requests.get(url, headers=headers)except HTTPError as e:print(Fore.RED + '[-] 爬取网页%s失败:%s' %(url, e.reason))return Noneelse:return response.textdef parse_html(html):"""通过Xpath对html解析获取电影名称、时间、排行、图片等信息"""# 1.将传入的文档内容通过lxml解析器进行解析html = etree.HTML(html)# 2. 通过Xpath语法获取电影的信息movies = html.xpath('//dl[@class="board-wrapper"]/dd')for movie in movies:index = movie.xpath('./i/text()')[0],image = movie.xpath('.//img[@class="board-img"]/@data-src')[0]title = movie.xpath('.//img[@class="board-img"]/@alt')[0]star = movie.xpath('.//p[@class="star"]/text()')[0]releasetime = movie.xpath('.//p[@class="releasetime"]/text()')[0]yield {'index': index,'image': image,'title': title,'star': star.strip().lstrip('主演：'),'releasetime': releasetime.lstrip('上映时间：')}def save_to_json(data, filename):"""将爬取的数据写入json文件"""# with open(filename, 'ab') as f:#f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4).encode('utf-8'))#print(Fore.GREEN + '[+] 保存电影 %s 的信息成功' %(data['title']))with codecs.open(filename, 'a', 'utf-8') as f:f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4))print(Fore.GREEN + '[+] 保存电影 %s 的信息成功' % (data['title']))def get_one_page(page=1):# url = '/board/'url = '/board/4?offset=%s' %((page-1)*10)html = down_page(url)# print(html)items = parse_html(html)# print(items)# item是字典for item in items:save_to_json(item, 'maoyanTop100.json')if __name__ == '__main__':for page in range(1,11):get_one_page(page)print(Fore.GREEN + '[+]采集第%s页数据成功' %(page))# 反爬虫策略:防止爬虫速度过快被限速,在采集数据的过程中,休眠一段时间time.sleep(0.5)
基于requests和Xpath的TIOBE编程语言排行榜定向爬虫：
import csvimport jsonimport osimport reimport timefrom urllib.error import HTTPErrorimport requestsfrom colorama import Forefrom fake_useragent import UserAgentfrom lxml import etreedef down_page(url):try:ua = UserAgent()headers = {'User-Agent':ua.random,}response = requests.get(url, headers=headers)except HTTPError as e:print(Fore.RED + '[-] 爬取网页%s失败:%s' %(url, e.reason))return Noneelse:return response.textdef parse_html(html):"""通过Xpath对html解析获取编程语言的去年名次,今年名次,编程语言名称,评级Rating和变化率Change等信息"""# 1.将传入的文档内容通过lxml解析器进行解析,返回Element信息html = etree.HTML(html)# 2. 通过Xpath语法获取编程语言相关的信息languages = html.xpath('//table[@id="top20"]/tbody/tr')for language in languages:now_rank = language.xpath('./td[1]/text()')[0]last_rank = language.xpath('./td[2]/text()')[0]name = language.xpath('./td[4]/text()')[0]rating = language.xpath('./td[5]/text()')[0]change = language.xpath('./td[6]/text()')[0]yield {'now_rank': now_rank,'last_rank': last_rank,'name': name,'rating': rating,'change': change}def save_to_csv(data, filename):"""将爬取的数据写入csv文件"""# 1). data是yield返回的字典对象# 2). 以追加的方式打开文件并写入# 3). 文件的编码格式是utf-8# 4). 默认csv文件会写入空行, 解决：newkine:''with open(filename, 'a', encoding='utf-8', newline='') as f:csv_write = csv.DictWriter(f, ['now_rank', 'last_rank', 'name', 'rating', 'change'])# 写入csv文件的表头# csv_write.writeheader()csv_write.writerow(data)def get_one_page(page=1):url = '/tiobe-index/'html = down_page(url)# print(html)filename = 'tiobe.csv'# print(os.path.dirname(filename))items = parse_html(html)# print(items)# item是字典for item in items:save_to_csv(item, filename)print(Fore.GREEN + '[+] 写入文件%s成功' %(filename))if __name__ == '__main__':get_one_page()
3、BeautifulSoup（BS4）数据解析库
Beautiful Soup就是Python的一个HTML或XML的解析库，可以用它来方便地从网页中提取数据。Beautiful Soup在解析时实际上依赖解析器， 可以选择的解析器如下表所示：
基本用法
from bs4 import BeautifulSoup# BeaufulSoup对象的初始化, 并指定html解析器是lxmlsoup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# 把要解析的字符串以标准的缩进格式输出soup.prettify()
# 1. 从bs4模块中导入BeautifulSoupfrom bs4 import BeautifulSoup# 2. 实例化BeautifulSoup对象,并通过指定的解析器解析html字符串的内容html = """<h1> BS4 </h1>"""soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# 3. 将要解析的字符串以标准的缩进形式输出print(soup.prettify())
BeautifulSoup选择器
1、节点选择器
直接调用节点的名称就可以选择节点元素，再调用string属性就可以得到节点内的文本了，这种选择方式速度非常快。如果单个节点结构层次非常清晰，可以选用这种方式来解析。
选择元素: soup.title, soup.head, soup.p, soup.h1, soup.a.img提取信息: soup.title.string, soup.title.class, soup.title.attrs, soup.title.attrs[‘id’]
html = """<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><title class="mytitle">beautifulsoup</title></head><body><table class="table" id="userinfo"><tr><td>姓名</td><td>年龄</td></tr><tr><td>张三</td><td>20</td></tr><tr><td>李四</td><td>22</td></tr></table><div><img src="test.html" title="image title" alt="image alt"></div></body></html>"""# 1. 从bs4模块中导入BeautifulSoupfrom bs4 import BeautifulSoup# 2. 实例化BeautifulSoup对象,并通过指定的解析器解析html字符串的内容soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# 3. 节点选择器# 3-1. 元素选择：只返回在html里面查询符合条件的第一个标签内容# print(soup.title)# print(soup.img)# print(soup.tr)# 3-2. 嵌套选择器# print(soup.body.table.tr.td)# print(soup.body.table.tr)# 3-3. 属性选择# 3-3-1. 获取标签的名称：当爬虫过程中, 标签对象赋值给一个变量传递进函数时,想获取变量对应的标签,name属性就很有用# print(soup.img.name)# 3-3-2. 获取标签的属性# print(soup.table.attrs)# print(soup.table.attrs['class'])# print(soup.table['class'])# print(soup.table['id'])# 3-3-3. 获取文本内容# print(soup.title.string)# print(soup.title.get_text())# 3-4. 关联选择# 3-4-1. 父节点和祖父节点first_tr_tags = soup.table.tr# print(first_tr_tags.parent) # 父节点# print(first_tr_tags.parents) # 祖父节点# parents = first_tr_tags.parents# for parent in parents:#print('*********************')#print(parent)# 3-4-2. 子节点和子孙节点# table_tags = soup.table# for children in table_tags.children:#print('*****')#print(children)# 3-4-3. 兄弟节点# tr_tag = soup.table.tr# # print(tr_tag)# print(tr_tag.next_sibling.next_sibling)
2、方法选择器
节点选择器速度非常快，但面对复杂的选择不够灵活。Beautiful Soup提供的查询方法，比如find_all()和find()等实现灵活查询。
find_all方法，查询所有符合条件的元素。
find_all(name , attrs , recursive , text , **kwargs)
soup.find_all(name=‘ul’)， soup.find_all(attrs={‘id’: ‘list-1’})，
soup.find_all(class_=‘element’)，
soup.find_all(text=pile(‘link’))find()方法，返回第一个匹配的元素
import refrom bs4 import BeautifulSouphtml = """<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><title class="mytitle">beautifulsoup</title></head><body><table class="table" id="userinfo"><tr class="item-1"><td>姓名</td><td>年龄</td></tr><tr class="item-2"><td>张三</td><td>20</td></tr><tr class="item-3"><td>李四</td><td>22</td></tr></table><div><img src="test.html" title="image title" alt="image alt"></div></body></html>"""soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# print(soup.find_all(name='table'))# print(soup.find_all('table',attrs={'id':'userinfo'}))# print(soup.find_all('table', attrs={'class':'table'}))# print(soup.find_all('table', id='userinfo'))# print(soup.find_all('table', class_='table'))# print(soup.find_all('td', text=pile('\d{1,2}'), limit=1))print(soup.find_all('tr', class_=pile('item-\d+'), limit=2))
3、CSS选择器
import refrom bs4 import BeautifulSouphtml = """<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><title>Title</title></head><body><table class="table" id="userinfo"><tr class="item-1"><td>姓名</td><td>年龄</td></tr><tr class="item-2"><td>张三</td><td>10</td></tr><tr class="item-3"><td>李四</td><td>20</td></tr></table><div><img src="download_images" title="image" alt="image alt"></div></body></html>"""soup = BeautifulSoup(html,'lxml')# css选择器print(soup.select('.item-3'))#print(soup.select('#userinfo'))print(soup.select('table tr td'))
项目案例：基于requests和BS4的三国演义名著定向爬虫
爬取的网站：/book/项目分析：
1、根据网址/book/sanguoyanyi.html获取三国演义主页的章节信息.
2、分析章节信息的特点， 提取章节的详情页链接和章节的名称。
<div class=“book-mulu”><ul><li>，li的详情信息如下:
<li><a href="/book/sanguoyanyi/1.html">第一回·宴桃园豪杰三结义 斩黄巾英雄首立功</a></li>
3、根据章节的详情页链接访问章节内容
4、提取到的章节内容包含特殊的标签, eg: <br/> ==> ‘\n’<p>,\ => ‘’
5、将章节信息存储到文件中
import osfrom requests import HTTPErrorimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom colorama import Forefrom fake_useragent import UserAgentdef download_page(url, parmas=None):"""根据url地址下载html页面:param url::param parmas::return: str"""try:ua = UserAgent()headers = {'User-Agent': ua.random,}# 请求https协议的时候， 回遇到报错: SSLError# verify=Flase不验证证书response = requests.get(url, params=parmas, headers=headers)except HTTPError as e:print(Fore.RED + '[-] 爬取网站%s失败: %s' % (url, str(e)))return Noneelse:# content返回的是bytes类型, text返回字符串类型return response.textdef parse_html(html):# 实例化BeautifulSoup对象,并通过指定的解析器解析html字符串的内容soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# 根据bs4的选择器获取章节的详情页链接和章节名称book = soup.find('div', class_='book-mulu') # 获取该书籍对象chapters = book.find_all('li') # 获取该数据所有的章节对应的li标签,返回的是列表# 依次遍历每一个章节for chapter in chapters:detail_url = chapter.a['href']# print(detail_url)chapter_name = chapter.a.string# print(chapter_name)yield {'detail_url':detail_url,'chapter_name':chapter_name}def parse_detail_html(html):# 实例化BeautifulSoup对象,并通过指定的解析器解析html字符串的内容soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# chapter_content = soup.find('div', class_='chapter_content')# 根据章节的详情页链接访问章节内容,string只拿出当前标签的文本信息,get_text()返回当前标签和子孙标签的所有文本信息chapter_content = soup.find('div', class_='chapter_content').get_text()# print(chapter_content)return chapter_content.replace(' ', '')def get_one_page():base_url = ''url = '/book/sanguoyanyi.html'dirname = '三国演义'if not os.path.exists(dirname):os.mkdir(dirname)print(Fore.GREEN + "创建书籍目录%s成功" %(dirname))html = download_page(url)items = parse_html(html)for item in items:# 访问详情页链接detail_url = base_url + item['detail_url']# 生成文件存储路径chapter_name = os.path.join(dirname, item["chapter_name"] + '.txt')chapter_html = download_page(detail_url)chapter_content = parse_detail_html(chapter_html)# 写入文件with open(chapter_name, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write(chapter_content)print(Fore.GREEN + '写入文件%s成功' %(chapter_name))if __name__ == '__main__':get_one_page()
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