Python爬虫：你真的会看博客？？？看看这篇文章快速获取你想要的东西

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：综合

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本品文章来自腾讯云 作者：孤独的明月

python手把手叫你分析CSDN个人博客数据

获取个人的全部博客标题及链接，发布时间、浏览量、以及收藏量等数据信息，按访问量排序，整理成一份Excel表存储。
使用时，输入个人博客ID即可，从数据获取到解析存储，用到requests、BeautifulSoup、pandas等三方库，一个完整的Python爬虫实践。

网页分析

博客列表分析

通过分析我的博客列表网页代码，提取出每篇文章的链接。
我的博客列表url为：https://blog.csdn.net/xiaoma_2018/article/list/1?t=1
注意每个人的博客ID会不同，因此本爬虫使用时要求输入个人的博客ID及页码数，以达到通用的功能。

单篇博客分析

通过分析单篇博客的网页源码，从其中获取文章链接、文章标题、发布时间、浏览量、以及收藏量等数据信息。

环境配置

本爬虫程序，运行环境说明 PyCharm 2020.1.1、Python 3.7.5
使用到的第三方依赖库如下：
执行：pip freeze > requirements.txt 导出

beautifulsoup4==4.9.1
pandas==1.1.1
requests==2.24.0

代码实现

代码主要思路是：

• 要求输入博客ID和页面数
• 爬取全部博客链接
• 爬取每一篇博客的数据信息
• 数据存储

config 配置

为了方便爬取不同的博客ID网页，单独写了入一个配置文件来定义爬虫用到的参数及文件路径参数，config.py 文件如下：

"""
@Func 爬虫程序用到的请求头信息及文件路径信息
@File config.py
"""
Host = "blog.csdn.net"# 请求头host参数
User_Agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.102 Safari/537.36 Edge/18.18362"
Source = "html.txt"# 临时保存博客列表html源码
EachSource = "each.txt"# 临时保存每篇博客html源码
OUTPUT = "博客信息.csv"# 输出博客信息到 csv 文件

其中，User_Agent必须根据自己的浏览器参数配置才能使用，其他参数可默认该配置。

run 代码

"""
@Func Python爬虫CSDN博客文章数据，并写入excel表中
      使用 re 模块正则匹配要获取的 url地址
"""
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import os
import re
from config import Host, User_Agent, Source, EachSource,OUTPUT
results = [] # 存储全部数据
def parseEachBlog(link):
    referer = "Referer: " + link
    headers = {"Referer": referer, "User-Agent": User_Agent}
    r = requests.post(link, headers=headers)
    html = r.text
    with open(EachSource, "w", encoding="UTF-8") as f:
        f.write(html)
    soup = BeautifulSoup(open(EachSource, "r", encoding="UTF-8"), features="html.parser")
    readcontent = soup.select(".bar-content .read-count")
    collection = soup.select(".bar-content .get-collection")
    readcounts = re.sub(r"D", "", str(readcontent[0]))
    collections = re.sub(r"D", "", str(collection[0]))
    blogname = soup.select(".title-article")[0].text
    time = soup.select(".bar-content .time")[0].text
    eachBlog = [blogname, link, readcounts, collections, time]
return eachBlog
def getBlogList(blogID, pages):
    listhome = "https://" + Host + "/" + blogID + "/article/list/"
    pagenums = [] # 转换后的pages页数
for i in range(1, int(pages)+1):
        pagenums.append(str(i))
for number in pagenums:
        url = listhome + number + "?t=1"
        headers = {"Referer": url, "Host": Host, "User-Agent": User_Agent}
        response = requests.post(url, headers=headers)
        html = response.text
        with open(Source, "a", encoding="UTF-8") as f:
            f.write(html)
# 获取全部博客的链接
    soup = BeautifulSoup(open(Source, "r", encoding="UTF-8"), features="html.parser")
    hrefs = []
    re_patterm = "^https://blog.csdn.net/" + blogID + "/article/details/d+$"
for a in soup.find_all("a", href=True):
if a.get_text(strip=True):
            href = a["href"]
if re.match(re_patterm, href):
if hrefs.count(href) == 0:
                    hrefs.append(href)
return hrefs
def parseData():
    results.sort(key=lambda result:int(result[2]), reverse=True) # 按浏览量排序
    dataframe = pd.DataFrame(data=results)
    dataframe.columns = ["文章标题", "文章链接", "浏览量", "收藏量", "发布时间"]
    dataframe.to_csv(OUTPUT, index=False, sep=",")
def delTempFile():
if os.path.exists(Source):
        os.remove(Source)
if os.path.exists(EachSource):
        os.remove(EachSource)
if__name__ == "__main__":
    blogID = input("输入你要爬去的博客名: ")
    pages = input("输入博客列表页数: ")
print("获取全部博客链接...")
    linklist = getBlogList(blogID, pages)
print("开始获取数据...")
for i in linklist:
print("当前获取: %s"%(i))
        results.append(parseEachBlog(i))
print("结束获取数据...")
# 开始解析并存储 .csv 文件
print("开始解析并存储数据...")
    parseData()
print("删除临时文件...")
    delTempFile()

执行过程

以我自己的博客ID为例，来展示一下执行的过程及结果，我的博客列表目前两页。
开始执行

结束执行

以上是 Python爬虫：你真的会看博客？？？看看这篇文章快速获取你想要的东西 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/537896.html