简单上手Python爬虫实战：笔趣阁小说爬取_爬取笔趣阁小说

        这一篇博客主要是对于刚学完request库想要找实战练习的小伙伴的，同时也希望大家取学习一下异步的概念，本次代码还运用到了线程池和xpath，有人说为啥不用协程，协程的话当时欧还没学，所以就拿线程池练练手了，现在分享给大家，希望对你们有所帮助。

1 获取笔趣阁小说网站

        本次的笔趣阁小说网站为https://www.biqg.cc，我们选取一个小说作为我们爬取的目标，这里我选择《不科学御兽》了，大家也可以根据自己的需求进行修改。

        然后我们开始获取本网页的UA，为UA伪装做准备。

        这里我们发现小说的每一章的网址都有一个共同的特征，就是后面的值都是x.html，其中x为小说的章节。

        我们要获取所有章节共1320节，也就是说一共有1320个网址，我们要获取里面的内容，这里我将这些网址全部放在一个列表中，代码如下所示。

    headers = {
        "User-Agent": '......'
    }
    url_list = []
    for k in range(1, 1321):
        url = 'https://www.biqg.cc/book/1891/{}.html'.format(k)
        url_list.append(url)

2 获取小说内容

        这里我们依旧使用xpath来进行抓包定位，首先我们开始创建一个xpath对象，其中url为url_list的一个元素。

    rex = requests.get(url=url, headers=headers).text
    tree = etree.HTML(rex)

        我们右击文章内容，进行抓包。

        这里我们可以发现，第一节的小说内容全部放在div这个标签下面。

        这里用xpath有两种方法，一种上篇讲过就是利用鼠标右键复制xpath路径，这里我们发现div标签有唯一标识id，所以我们利用id进行定位，然后用text()获取div下面的小说内容。

    x = tree.xpath('//div[@id="chaptercontent"]//text()')

        然后我们打印x里面的小说内容，打印结果如下。

        \u3000是一个全角的空白符，在文本中起到间隔和缩进的作用，所以不需要担心对文本有什么特别的影响，就是首行缩进两字符，到这里呢我们的小说内容也就获取完成了。

3 小说的保存

        到这里我们利用os创建文件夹。

    os.mkdir('不科学御兽')

        通过字符串操作获取其中的章节，然后对x进行遍历，将里面的内容打印到文件中去。

        a = url[url.rfind('/') + 1:url.rfind('.')]
        for i in x:
            data = './不科学御兽/第{}章.txt'.format(a)
            with open(data, 'a+', encoding='utf-8') as fp:
                fp.write(i + '\n')
        print('第{}章已经下载完成'.format(a))

 4 线程池操作

        对于正常的操作，我们可以打印出来下完一本小说所需要的时间，结果如下。

        这里我们可以看到平常的写法，下完一本小说一共需要1726秒的时间，这种方法耗时长，那我们利用线程池来进行操作看看效果如何，首先我们导入Pool包，创建线程对象。

from multiprocessing.dummy import Pool
 
    pool = Pool()

        其中Pool()里可以添加线程池里面的线程数，这里默认为你计算机的最大值，我这里是192线程。然后封装对每一页网址的操作。

def fun(url):
    rex = requests.get(url=url, headers=headers).text
    tree = etree.HTML(rex)
    x = tree.xpath('//div[@id="chaptercontent"]//text()')
    a = url[url.rfind('/') + 1:url.rfind('.')]
    for i in x:
        y = i[2:]
        data = './不科学御兽/第{}章.txt'.format(a)
        with open(data, 'a+', encoding='utf-8') as fp:
            fp.write(y + '\n')
    print('第{}章已经下载完成'.format(a))

        最后利用pool.map()方法运行线程池，运行结束后关闭线程池。

    pool.map(fun, url_list)
    pool.close()
    pool.join()

        运行结果如下。

        这里我们可以发现运行时间119秒，比正常代码快乐16倍，大大提高了小说下载的效率。

        这里小说获取情况也发一下截图。

        可以发现获取成功，到这里本博客的内容已经结束了，希望这一篇博客对大家有所帮助！

5 代码

5.1 正常代码

import os
import time
 
import requests
from lxml import etree
from multiprocessing.dummy import Pool
 
if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    os.mkdir('不科学御兽')
    headers = {
        "User-Agent": '......'
    }
    url_list = []
    for k in range(1, 1321):
        url = 'https://www.biqg.cc/book/1891/{}.html'.format(k)
        url_list.append(url)
    for url in url_list:
        rex = requests.get(url=url, headers=headers).text
        tree = etree.HTML(rex)
        x = tree.xpath('//div[@id="chaptercontent"]//text()')
        a = url[url.rfind('/') + 1:url.rfind('.')]
        for i in x:
            data = './不科学御兽/第{}章.txt'.format(a)
            with open(data, 'a+', encoding='utf-8') as fp:
                fp.write(i + '\n')
        print('第{}章已经下载完成'.format(a))
    end_start = time.time()
    print('总耗时{}秒'.format(end_start - start_time))

5.2 线程池代码

import os
import time
 
import requests
from lxml import etree
from multiprocessing.dummy import Pool
 
 
def fun(url):
    rex = requests.get(url=url, headers=headers).text
    tree = etree.HTML(rex)
    x = tree.xpath('//div[@id="chaptercontent"]//text()')
    a = url[url.rfind('/') + 1:url.rfind('.')]
    for i in x:
        y = i[2:]
        data = './不科学御兽/第{}章.txt'.format(a)
        with open(data, 'a+', encoding='utf-8') as fp:
            fp.write(y + '\n')
    print('第{}章已经下载完成'.format(a))
 
 
if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    os.mkdir('不科学御兽')
    headers = {
        "User-Agent": '......'
    }
    url_list = []
    for k in range(1, 1321):
        url = 'https://www.biqg.cc/book/1891/{}.html'.format(k)
        url_list.append(url)
    pool = Pool()
    pool.map(fun, url_list)
    pool.close()
    pool.join()
    end_start = time.time()
    print('总耗时{}秒'.format(end_start - start_time))