Python网络爬虫5-实战网页爬取

1.需求背景

在上一篇Python网络爬虫4-实战爬取pdf中，以松下品牌说明书为例说明了网页爬取PDF的分析流程。在实际的应用中，具体代码需要根据不同的网址情况和需求进行更改。
明确要求：
此次，想要爬取苏泊尔品牌下的说明书pdf，同时我们希望每个pdf都有相应的型号说明，并将对应关系存储在excel表格中。

网站分析：
苏泊尔产品说明书官网链接
这里以智能电炖锅为例
在这里插入图片描述
非常幸运，这个网站的pdf链接直接暴露在开发者模式中，没有进行封装，所以我们可以直接使用BeautifulSoup和requests直接获取data-href属性的标签就可以得到pdf链接。

第二个需求，保存pdf对应的产品型号，我们看到网站每个型号是有对应的文字说明的，所以我们要获取其中的文字。

如图所示，点击1，然后点击文字，就可以在下方定位出文字。可以看到，文字和链接都在一个bin中，

所以可以先找到所有的class=words的div标签，再定位文字和链接。

第三:电炖锅只有一页，如果多页如何实现，以及如何直接爬取所有类别。
电饭煲为例，观察网站的规律
https://www.supor.com.cn/other/manualgoodscategorysearch?ctype=2443---->第一页
https://www.supor.com.cn/other/manualgoodscategorysearch/2.html?ctype=2443—>第二页
https://www.supor.com.cn/other/manualgoodscategorysearch/17.html?ctype=2443—>第十七页
for循环，页用变量代替

不同类别又该如何统一实现：
也是观察网站规律，不同类别是有对应ctype的。
ctype=2443—>电饭煲
ctype= 2441–>智能电炖锅

（小白一个，这种办法对我来说是最高效的，如果模拟用户点击，获取每一个大类如电饭煲，获取完之后，切换窗口，再去点击第二个大类电炖锅，对我来说更为复杂，出错率也更高，欢迎大家尝试此种方法，可以在评论区告诉我哦~）

2.代码具体实现

首先实现某一页pdf和文本说明的功能，为了存储所有的文字信息，定义一个类或者全局变量

class Subo():

    def __init__(self):
        self.res=[]

    def get_suboer_pdf(self,url,output_dir):

        # print(url)

        # # 发送HTTP请求获取页面内容
        response = requests.get(url)
        # 如果请求失败，则抛出HTTPError异常
        response.raise_for_status()

        # # 使用BeautifulSoup解析HTML内容
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        try:

            # 首先找到某一个类别，包括href和文字信息,class=word
            shang_pins = soup.find_all('div', {'class': 'words'})

            # 对每一个类别进行提取文字和对应的href链接
            for shang_pin in shang_pins:
                one_mes = []  # 存储信息

                # 查找class为"ft16 tits"的div元素的文本内容
                tits = shang_pin.find('div', {'class': 'ft16 tits'}).get_text(strip=True)

                # 查找class为"txts ft16"的div元素的文本内容
                txt = shang_pin.find('div', {'class': 'txts ft16'}).get_text(strip=True)
                con=tits+txt
               
                one_mes.append(con)

                # pdf在data-href。查找所有带有data-href属性的标签
                file_link = shang_pin.find('a', attrs={'data-href': True})['data-href']

                one_mes.append(file_link)

                filename = con+".pdf"

                # 将文件保存到本地
                response = requests.get(file_link, stream=True)
                response.raise_for_status()

                with open(os.path.join(output_dir, filename), 'wb') as f:
                    for chunk in response.iter_content(1024):
                        f.write(chunk)

                print(f'Downloaded: {filename}')


                one_mes.append(filename)
                self.res.append(one_mes)
        except:
            pass

因为采用了上述说明的方法，所以前期信息准备比较多，需要获取你要爬取的电器类别的网址（ctype）和页数。这里采用字典进行存储，如下形式：


if __name__=="__main__":
    mapping = {
        2441: {'name': '智能电炖锅', 'page': 1},
        2442: {'name': '电压力锅', 'page': 12},
        2443: {'name': '电饭煲', 'page': 17},
       
    }
    suboer=Subo()

  
    out_path = './suboer'
    save_folder = './suboer.xlsx'
    for idx in mapping.keys():
      
        name = mapping[idx]['name']
        page = mapping[idx]['page']
        print('{}-{}-{}'.format(idx, name, page))
		
		# 不同类别分别进行存储到不同文件夹
        output_dir = os.path.join(out_path, name)
        if not os.path.exists(output_dir):
            os.makedirs(output_dir)

        for i in range(1, page+1):
            # 第一页和之后的格式不一样，这是一页
            if i==1:
                url = 'https://www.supor.com.cn/other/manualgoodscategorysearch?ctype={}'.format(idx)
                one_mes=suboer.get_suboer_pdf(url, output_dir)
                print("finish page {}".format(i))

            else:
                url = 'https://www.supor.com.cn/other/manualgoodscategorysearch/{}.html?ctype={}'.format(i, idx)
                one_mes=suboer.get_suboer_pdf(url, output_dir)
                print("finish page {}".format(i))

        print("--------------------{}结束-------------------------".format(name))

    data=suboer.res
    df = pd.DataFrame(data, columns=['电器类别', '说明书链接', '文件名称'])
    df.to_excel(save_folder, index=False, sheet_name='匹配结果')
    print("------------------保存完成------------------")

程序运行结果：

3.总结

网站比较友好，直接暴露pdf链接，不需要模拟用户点击。同时也利用网址特点进行爬取，具体情况需要具体分析。学习到了提取更多信息文字，对应存储到excel中。存储链接之后，可以直接利用链接进行下载。

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原文地址：https://blog.csdn.net/qq_45584615/article/details/139662245