使用python爬取小说_python爬小说

使用python爬虫爬取小说

喜欢看网络小说的朋友们，经常需要从网上下载小说。有些人不想向正版网页交钱，也不想注册其他网站的账号，那么对于某些比较冷门的小说或者是正在更新的小说来说，就很难下载到txt或者其他格式的小说。我就是不想花太多时间找冷门小说的下载资源，因此稍微学习了python的爬虫知识。

新建scrapy爬虫项目

scrapy是python的爬虫框架。使用以下语句安装scrapy。

pip install scrapy
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安装完成后，打开命令行窗口，转到你想建立project的目录下，使用下面这句话新建scrapy项目。

scrapy startproject ebook
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新建后就会出现一些基础代码框架。然后，

cd ebook
scrapy genspider example example.com
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使用genspider根据模板创建一个爬虫，在项目的spider目录下就会多一个example.py文件

实例一

第一个例子，我选取了起点中文网。在起点上随便选择了一本小说。

scrapy genspider qxzz qidian.com
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使用这句话创建了qxzz.py文件。打开后，如下图。

将start_urls中的内容改为这本小说的地址。然后，打开浏览器右上角“更多工具”——>“开发者工具”（chrome）就可以看到下图的样子。

爬取章节地址

打开浏览器右上角“更多工具”——>“开发者工具”（chrome）就可以看到下图的样子。

在右边的窗口中找到目录所在的标签。就在下图的第一个方框中，每一章节的内容在第二个方框中。

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

class QxzzSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qxzz'
    allowed_domains = ['qidian.com']
    start_urls = ['https://book.qidian.com/info/1011146676/']

    def parse(self, response):
        # 获取目录列表
        pages = response.xpath('//div[@id="j-catalogWrap"]//ul[@class="cf"]/li')
        for page in pages:  # 遍历子节点，查询li标签内a子节点的href属性
            url = page.xpath('./child::a/attribute::href').extract_first()
            print url
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程序编写完之后，在命令行运行下面语句查看结果

scrapy crawl qxzz
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输出结果如下

如果你碰到“No module named win32api”的错误，pip install pypiwin32 即可。

爬取每章内容

从图中我们可以看出，整个章节在main-text-wrap标签（即第一个框）中，章节名在第二个框中，正文在第三个框中。修改后的代码如下。

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

class QxzzSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qxzz'
    allowed_domains = ['qidian.com']
    start_urls = ['https://book.qidian.com/info/1011146676/']

    def parse(self, response):
        pages = response.xpath('//div[@id="j-catalogWrap"]//ul[@class="cf"]/li')
        for page in pages:
            url = page.xpath('./child::a/attribute::href').extract_first()
            req = response.follow(url, callback=self.parse_chapter)
            yield req

    def parse_chapter(self, response):
        title = response.xpath('//div[@class="main-text-wrap"]'
                               '//h3[@class="j_chapterName"]/text()')\
            .extract_first().strip()
        content = response.xpath('//div[@class="main-text-wrap"]'
                                 '//div[@class="read-content j_readContent"]')\
            .extract_first().strip()
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内容的保存

在爬取内容后，可以以html的形式保存。而为了排序的方便，需要给文件名加一个序号。在起点网上，刚好在li标签内有“data-rid”可以作为序号。修改后代码如下。

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

class QxzzSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qxzz'
    allowed_domains = ['qidian.com']
    start_urls = ['https://book.qidian.com/info/1011146676/']

    def parse(self, response):
        pages = response.xpath('//div[@id="j-catalogWrap"]//ul[@class="cf"]/li')
        for page in pages:
            url = page.xpath('./child::a/attribute::href').extract_first()
            idx = page.xpath('./attribute::data-rid').extract_first()
            req = response.follow(url, callback=self.parse_chapter)
            req.meta['idx'] = idx
            yield req

    def parse_chapter(self, response):
        idx = response.meta['idx']
        title = response.xpath('//div[@class="main-text-wrap"]'
                               '//h3[@class="j_chapterName"]/text()')\
            .extract_first().strip()
        content = response.xpath('//div[@class="main-text-wrap"]'
                                 '//div[@class="read-content j_readContent"]')\
            .extract_first().strip()
        filename = './down/%s_%s.html' % (idx, title)
        cnt = '<h1>%s</h1> %s' % (title, content)
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(cnt.encode('utf-8'))
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记住，需要现在目录下新建down文件夹，否则可能会出错。

同一个网站，电子书网页的源代码架构都应该是一样的，因此，只需改变一条网址的语句，就可以爬取该网站的其他电子书。

在爬取结束并且保存后，可以通过Sigil来制作epub电子书，也可以转换成其他格式。

实例二

第二个例子没有新的知识，只是为了更加熟悉这些内容。

第二个例子选择的是下面这本小说。

目录和正文内容所在的标签都在下面的图中框出。

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from numpy import *

class DmhsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dmhs'
    allowed_domains = ['m.x23us.com']
    start_urls = ['https://m.x23us.com/html/51/51940/']

    def parse(self, response):
        pages = response.xpath('//div[@class="cover"]//ul[@class="chapter"]/li')
        # pages = response.xpath('//ul[@class="chapter"]/li')
        for page in pages:
            url = page.xpath('./child::a/attribute::href').extract_first()
            idx = str(url[0:8])
            req = response.follow(url, callback=self.parse_chapter)
            req.meta['idx'] = idx
            yield req

    def parse_chapter(self, response):
        idx = response.meta['idx']
        title = response.xpath('//div[@class="content"]//h1[@id="nr_title"]/text()')\
            .extract_first().strip()
        content = response.xpath('//div[@class="content"]//div[@class = "txt"]')\
            .extract_first().strip()
        filename = './down/%s_%s.html' % (idx, title)
        cnt = '<h1>%s</h1> %s' % (title, content)
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(cnt.encode('utf-8'))
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在这个网站中，没有类似“data-rid”的东西，但又发现每章节的网页地址的数字是随章节号而递增的，因此截取网页地址中的数字来排序保存后的html文件。其他都与例子一相同。

结语

需求才是学习的动力啊。

版本信息

1.0 20180209

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