欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。
前一篇文章讲述了BeautifulSoup技术，它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，一个分析HTML或XML文件的解析器，包括安装过程和基础语法。这篇文章之前是详细讲解 BeautifulSoup 爬取DB数据，但因为某些原因，先修改为对作者个人博客网站的爬取，并结合翻页和详情页面进行讲解。本案例非常适合入门的案例，也能普及简单的预处理知识，希望对您有所帮助。
本文参考了作者CSDN的文章，链接如下：
同时，作者新开的“娜璋AI安全之家”将专注于Python和安全技术，主要分享Web渗透、系统安全、人工智能、大数据分析、图像识别、恶意代码检测、CVE复现、威胁情报分析等文章。虽然作者是一名技术小白，但会保证每一篇文章都会很用心地撰写，希望这些基础性文章对你有所帮助，在Python和安全路上与大家一起进步。
前文赏析：
前文作者详细介绍了BeautifulSoup技术，这篇文章主要结合具体实例进行深入分析，讲述一个基于BeautifulSoup技术的爬虫，爬取作者个人博客信息，主要内容包括：
本文从实战出发，让读者初步了解分析网页结构方法并调用BeautifulSoup技术爬取网络数据，后面章节将进一步深入讲解。
作者的个人网站主要是对博客的介绍，其它网站类似，大家要学会如何进行网站的DOM树结构分析，包括DB。本文主要介绍BeautifulSoup技术爬取作者博客信息。第一部分将介绍分析网页DOM树结构。爬取作者博客的地址为：
上图中显示了作者的博客信息，包括博客名称、博客原文链接、博客摘要等信息，接下来需要对其进行DOM树结构分析。HTML网页是以标签对的形式出现，如< html >< /html >、< div >< /div >等，这种标签对呈树形结构显示，通常称为DOM树结构。
在得到一个网页之后，我们需要结合浏览器对其进行元素分析。比如作者博客网站，选中第一篇博客《再见北理工：忆北京研究生的编程时光》，右键鼠标“检查”（Chrome浏览器称为“检查”，其他浏览器可能称为“审查元素”等），如下图2所示。
显示结果如图3所示，可以发现它是在< div class=”essay”>< /div >路径下，它包括一个< h1>< /h1>记录标题，一个< p>< /p>记录摘要信息，每一个< div class=”essay”>< /div >分别对应一篇论文的信息。其中，博客《再见北理工：忆北京研究生的编程时光》HTML中对应内容为：
<div class=”essay”>
<h1>....</h1>
<p>.....</p>
</div >
通过class值为“essay”可以定位博客的信息。调用BeautifulSoup扩展包的find_all(attrs={“class”:“essay”}) 函数可以获取其信息。对应的HTML部分代码如下：
<div class="essay">
<h1 style="text-align:center">
<a href="http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/52201984">再见北理工：忆北京研究生的编程时光</a>
</h1>
<p style="text-indent: 2em;"> 两年前，我本科毕业写了这样一篇文章：《 回忆自己的大学四年得与失 》，
感慨了自己在北理软院四年的所得所失；两年后，我离开了帝都，回到了贵州家乡，准备开启一段新的教师生涯，
在此也写一篇文章纪念下吧！还是那句话：这篇文章是写给自己的，希望很多年之后，回想起自己北京的六年时光，
也是美好的回忆。文章可能有点长，但希望大家像读小说一样耐心品读，....
</p>
</div>
下面通过Python3代码可以获取博客的信息，调用BeautifulSoup中的find_all()函数获取< div class=’essay’ >的信息，其结果如图4所示。
代码soup.find_all(attrs={“class”:“essay”})用于获取节点< div class=“essay”>的内容，然后采用循环输出，但该class类型只包括了一段内容。接着再定位div中的超链接，通过tag.find(“a”).get_text()获取内容，tag.find(“a”).attrs[‘href’]获取超链接url，最后获取段落摘要。
test01.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
# 爬虫函数
def crawl(url, headers):
page = urllib.request.Request(url, headers=headers)
page = urllib.request.urlopen(page)
contents = page.read()
soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
print("个人博客爬取:")
essay0 = soup.find_all(attrs={"class":"essay"})
for tag in essay0:
print(tag)
print('')
print(tag.a)
print("博客标题:\n", tag.find("a").get_text())
print("超链接:\n", tag.find("a").attrs['href'])
content = tag.find("p").get_text()
print("博客摘要:\n", content.replace(' ',''))
print('')
# 主函数
if __name__ == '__main__':
url = "http://www.eastmountyxz.com/"
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'}
crawl(url, headers)
运行结构如图4所示，爬取了作者第一篇博客的信息，包括序号、博客标题、超链接、摘要等。
注意：urllib.error.HTTPError: HTTP Error 418
如果直接使用urllib.request.urlopen(url)会提示该错误，这是因为爬虫被拦截，需要模拟浏览器访问，这里可以打开浏览器按下F12，找到对应Headers内容，然后在Python代码中设置User-Agent即可模拟该浏览器请求。
urlopen()函数：
read()函数：
BeautifulSoup函数：
find_all()函数：
通过前一部分我们获取了第一篇博客的简介信息，但是这些信息是融合在一起的，而在数据分析时，通常需要将某些具有使用价值的信息提取出来，并存储至数组、列表或数据库中，比如博客标题、发表时间、博客点赞数、博客阅读量等特征。尤其是电影、微博等数据。
作者简单归纳了两种常见的方法：
同理，爬取其余文章的代码如下，通过循环获取essay1、essay2、essay3内容，这些div布局中的格式都一样，包括一个标题和一个摘要信息，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
# 爬虫函数
def crawl(url, headers):
page = urllib.request.Request(url, headers=headers)
page = urllib.request.urlopen(page)
contents = page.read()
soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
print("个人博客爬取:")
#整理输出
i = 0
while i<=3:
if i==0:
num = "essay"
else:
num = "essay" + str(i)
essay = soup.find_all(attrs={"class":num})
for tag in essay:
print("博客序号:", i)
print("博客标题:", tag.find("a").get_text())
print("超链接:", tag.find("a").attrs['href'])
content = tag.find("p").get_text()
print("博客摘要:\n", content.replace(' ',''))
i += 1
print('')
# 主函数
if __name__ == '__main__':
url = "http://www.eastmountyxz.com/"
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'}
crawl(url, headers)
输出结果如下图所示：
讲到这里，我们第一页的4篇博客信息就爬取成功了，如果网站存在翻页怎么办呢？这就涉及到链接跳转和网站的翻页分析。网站的翻页分析通常有四种方法：
本文主要采用第一种分析方法，后面讲述Selenium技术时，会介绍鼠标模拟点击事件操作的跳转方法。
通常，我们点击不同页面，可以看到网页URL的变化情况。比如：
第1页URL：http://www.eastmountyxz.com/page=1
第2页URL：http://www.eastmountyxz.com/page=2
...
第14页URL：http://www.eastmountyxz.com/page=14
第15页URL：http://www.eastmountyxz.com/page=15
其它方式：
第1页URL：http://www.eastmountyxz.com/blog250?start=25&filter=
第2页URL：http://www.eastmountyxz.com/blog250?start=25&filter=
第3页URL：http://www.eastmountyxz.com/blog250?start=50&filter=
...
第10页URL：http://www.eastmountyxz.com/blog250?start=225&filter=
它是存在一定规律的，blog250?start=25表示获取第2页（序号为26到50号）的博客信息；blog250?start=50表示获取第3页（序号为51到75号）的博客信息，依次类推，我们写一个循环即可获取完整的博客信息。核心代码如下：
i = 0
while i<10:
num = i*25
url = 'http://www.eastmountyxz.com/blog?start=' + str(num) + '&filter='
crawl(url)
i = i + 1
注意：当i初始值为0，num值为0，获取第1页信息；当i增加为1，num值为25，获取第2页信息；当i增加为9，num值为225，获取第10页的信息。
讲到这里，爬取作者博客网站信息的DOM树结构分析、网页链接跳转已经分析完成，下一小节是讲解完整的代码。
完整代码为test02.py文件，如下所示。
test02.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
import codecs
# 爬虫函数
def crawl(url, headers):
page = urllib.request.Request(url, headers=headers)
page = urllib.request.urlopen(page)
contents = page.read()
soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
print("个人博客爬取:")
infofile.write("")
#整理输出
i = 0
while i<=3:
if i==0:
num = "essay"
else:
num = "essay" + str(i)
essay = soup.find_all(attrs={"class":num})
for tag in essay:
print("博客序号:", i)
infofile.write(str(i) + "\r\n")
title = tag.find("a").get_text()
print("博客标题:", title)
infofile.write(title + "\r\n")
url_ = tag.find("a").attrs['href']
print("超链接:", url_)
infofile.write(url_ + "\r\n")
content = tag.find("p").get_text()
print("博客摘要:\n", content.replace(' ',''))
infofile.write(content + "\r\n")
i += 1
print('')
# 主函数
if __name__ == '__main__':
#存储文件
infofile = codecs.open("Result_Douban.txt", 'a', 'utf-8')
url = "http://www.eastmountyxz.com/"
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'}
crawl(url, headers)
infofile.close()
运行结果如图9所示，成功将爬取的博客信息存储到“Result_Douban.txt”文件中，如下图所示。
在代码中，主函数定义循环依次获取不同页码的URL，然后调用crawl(url)函数对每页的博客信息进行定向爬取。在crawl(url)函数中，通过urlopen()函数访问CSDN博客网址，然后调用BeautifulSoup函数进行HTML分析，前面第一部分讲解了每篇博客都位于 < div class=“essay” >…< /div >节点下，故采用如下for循环依次定位到每篇博客，然后再进行定向爬取。
for tag in soup.find_all(attrs={"class":"item"}):
#分别爬取每篇博客具体的信息
在第二部分我们详细分析了如何爬取个人博客信息，同时爬取了每篇博客对应详细页面的超链接。本小节主要结合每篇博客的超链接url网站，定位到具体的博客页面，进行深一步的详情页面爬取。这里作者还是采用第一篇博客举例，前面爬取了该博客的超链接地址为：
该网页打开如图10所示。
1.爬取详情页面基本信息
下面对详情页面进行DOM树节点分析，其基本信息位于< div id=‘article_content’ >…< /div >标签下，核心内容位于该节点下的子节点中，即< div id=‘content_views’ >…< /div >。使用如下代码获取内容：
info = soup.find(attrs={"id":"content_views"})
print(info.get_text())
2.爬取详情博客标题
同样，通过浏览器审查元素，可以得到如图11所示的标题HTML源码，其标题位于< div class=‘title-article >…< /div >节点下。同时可以利用代码 replace(’\n’,‘’).replace(’ ‘,’') 过滤所爬取HTML中多余的空格和换行符号。
other = soup.find(attrs={"class":"title-article"}).get_text()
print other.replace('\n','').replace(' ','') #过滤空格和换行
讲到这里，使用BeautifulSoup技术分析爬取作者个人网站的博客信息实例已经讲解完毕，但在实际爬取过程中可能由于某些页面不存在会导致爬虫停止，这时需要使用异常语句“try-except-finally”进行处理。
同时，爬取过程中需要结合自己所需数据进行定位节点，存储至本地文件中，也需要结合字符串处理过滤一些多余的空格或换行。
在学习网络爬虫之前，读者首先要掌握分析网页节点、审查元素定位标签，甚至是翻页跳转、URL分析等知识，然后才是通过Python、Java或C#实现爬虫的代码。本文作者结合自己多年的网络爬虫开发经验，深入讲解了BeautifulSoup技术网页分析并爬取了作者个人博客信息，读者可以借用本章的分析方法，结合BeautifulSoup库爬取所需的网页信息，并学会分析网页跳转，尽可能爬取完整的数据集。
同时，本章所爬取的内容是存储至TXT文件中的，读者也可以尝试着存储至Excel、CSV、Json文件中，甚至存储至数据库，这将为您后面的数据分析提供强大的数据支撑，数据处理起来更为方便。那么，Python究竟怎么将所爬取的文本存储至数据库呢？后续作者将带给您答案。
该系列所有代码下载地址：
扩充代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount CSDN
import urllib.request
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import codecs
#-----------------------------------爬取详细信息-------------------------------------
def getInfo(url, headers):
page = urllib.request.Request(url, headers=headers)
page = urllib.request.urlopen(page)
content = page.read()
soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")
print('简介:')
info = soup.find(attrs={"id":"info"})
print(info.get_text())
other = soup.find(attrs={"class":"related-info"}).get_text()
print(other.replace('\n','').replace(' ',''))
#评论
print('\n评论信息:')
for tag in soup.find_all(attrs={"id":"hot-comments"}):
for comment in tag.find_all(attrs={"class":"comment-item"}):
com = comment.find("p").get_text()
print(com.replace('\n','').replace(' ',''))
print("\n\n\n----------------------------------------------------------------")
#-------------------------------------爬虫函数-------------------------------------
def crawl(url, headers):
page = urllib.request.Request(url, headers=headers)
page = urllib.request.urlopen(page)
contents = page.read()
soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
for tag in soup.find_all(attrs={"class":"item"}):
num = tag.find('em').get_text()
print(num)
name = tag.find_all(attrs={"class":"title"})
zwname = name[0].get_text()
print('[中文名称]', zwname)
url_movie = tag.find(attrs={"class":"hd"}).a
urls = url_movie.attrs['href']
print('[网页链接]', urls)
info = tag.find(attrs={"class":"star"}).get_text()
info = info.replace('\n',' ')
info = info.lstrip()
mode = re.compile(r'\d+\.?\d*')
i = 0
for n in mode.findall(info):
if i==0:
print('[分数]', n)
elif i==1:
print('[评论]', n)
i = i + 1
getInfo(urls, headers)
#-------------------------------------主函数-------------------------------------
if __name__ == '__main__':
#消息头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'}
#翻页
i = 0
while i<10:
print('页码', (i+1))
num = i*25
url = 'http://www.eastmountyxz.com/blog250?start=' + str(num) + '&filter='
crawl(url, headers)
i = i + 1
2020年在github的绿瓷砖终于贴完了第一年提交2100余次，获得1500多+stars，开源93个仓库，300个粉丝。挺开心的，希望自己能坚持在github打卡五年，督促自己不断前行。简单总结下，最满意的资源是YQ爆发时，去年2月分享的舆情分析和情感分析，用这系列有温度的代码为武汉加油；最高赞的是Python图像识别系列，也获得了第一位来自国外开发者的贡献补充；最花时间的是Wannacry逆向系列，花了我两月逆向分析，几乎成为了全网最详细的该蠕虫分析；还有AI系列、知识图谱实战、CVE复现、APT报告等等。当然也存在很多不足之处，希望来年分享更高质量的资源，也希望能将安全和AI顶会论文系列总结进来，真诚的希望它们能帮助到大家，感恩有你，一起加油~
(By:娜璋之家 Eastmount 2021-02-17 夜于贵阳 https://blog.csdn.net/Eastmount )
参考文献如下：