一、实验目的

        熟悉使用Selenium、Pyppeteer等工具爬取网站基本内容，通过分析具有文本反爬技术网站，设计爬取策略来获取文本正确的内容。

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二、实验预习提示

• 安装Python环境 （Python 3.x）：Pychram社区版+Anaconda
• 为Python安装Selenium、PyQuery库（打开pycharm新建项目，选择Anaconda创建的Python环境，在下面对应Console窗口执行）：

pip install selenium
pip install pyquery

• 安装Chrome和对应ChromeDriver：

        下载安装完后查看Chrome版本：点击 Chrome 的菜单，帮助 -> 关于 Chrome，即可查看 Chrome 的版本号105.0.5195.127，如图所示：

 在ChromeDriver 官方网站ChromeDriver - WebDriver for Chrome - Downloads (chromium.org)下载Chrome版本对应的驱动（105.0.5195.x, 看主版本号105都行），点击下划线的链接，根据系统型号下载。windows下chromedriver_win32.zip，其他系统找到对应版本下载：

 运行代码前配置系统环境变量Path前指定chrome driver位置：

Path=替换为chrome driver解压后的位置

或者在Pycharm运行配置指定：

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三、实验内容

爬取网站：Scrape | Book

使用浏览器开发者工具(F12)，分析网站结构和其中文本反爬机制，编码实现获取该网站每本书的封面图片URL、书名和作者信息。实验基框架代码见文档末资料。

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 四、实验要求

        基本要求（60分）：将网站一页每本书的信息保存在一个josn文件中，每个json文件命名为：书名.json，其内容为保存书籍相应的信息：

{
  "title": "Wonder",
  "cover_url":"https://img1.doubanio.com/view/subject/l/public/s27252687.jpg",
  "authors":"R. J. Palacio"
}

        实现方法不一定要用Selenium、Pyppeteer，但是必须是Python编写的，并以完成实验要求为准，并附上代码运行结果。

        改进要求A（80分，选做）：在完成基本要求的基础上，选项一：实现可以遍历网站的每一页来爬取书籍信息。或指定爬取条目数量，当爬取总条目满足数量后停止爬取。选项二：或者举例至少三个其他网站的文本爬虫技术，分析并给出解决方案，不需要实现。

        改进要求B（100分，选做）：在完成改进要求A的选项一的基础上，可以爬取书籍的额外信息，如评分，出版时间，出版社，ISBM, 价格等。

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 五、实验过程

1. 基本要求：

        想要爬取网页内容，首先得分析网页结构，查看源代码如下图所示，

• 点击封面有对应该书得二级页面（详情）后半部分地址（改进要求B用）；
• 书的封面URL可以用img.class查询;

# 获取书籍封面图片url
for tag in soup.select("img.cover"):
    pics.append(tag.attrs['src'])

• 书名都在h3标题中，如果是英文书名，直接h3.name即可，但中文书名由多个class="char"的SPAN元素组成，这里用到了文本反爬机制，利用CSS控制文本偏移来实现文本顺序改变。但不难发现其文本偏移由left属性决定原文正确顺序，因此需要按偏移left属性值大小升序排序获取正确的文本顺序。

# 获取书籍名字
for tag in soup.select("h3.name"):
    if "whole" in tag.attrs['class']:
        names.append(tag.text)
    else:
        chars = tag.select("span.char")
        chars = sorted(chars, key=lambda a: eval(a.attrs['style'][6:-3]))
        name = ""
        for char in chars:
            name += char.text.strip()
        names.append(name)

• 作者可以直接p.class查询

# 获取作者名字
for tag in soup.select("p.authors"):
    authors.append(tag.text.strip().replace(" ", "").replace("\n", ""))

2. 改进要求A

        这里实现的是选项一：实现可以遍历网站的每一页来爬取书籍信息。从游览器url: https://antispider3.scrape.center/page/2 得之每页都是在后边加/page/页数，这不难实现，就是写个文本数字追加到url后即可；

url = "https://antispider3.scrape.center/page/"
page_start = int(input("请指定爬取起始页(包含该页):"))
page_end = int(input("请指定爬取结束页(不包含该页):"))
for i in range(page_start, page_end):
    names, pics, authors, links = get_cover(url + str(i))

         指定爬取条目数量，当爬取总条目满足数量后停止爬取,这个就是在循环爬取写个计数器，爬取到指定数目，break即可，但只得注意的是：指定数量超过一页18条时，继续下一页爬取，也可以直接加在上述代码里，把结束页可以给的很大，用计数器break即可，不会造成伪死循环。

3. 改进要求B:

        从上图页面分析得知：每本书得二级页面都是在https://antispider3.scrape.center后加/detail/数字，该部分网址在a标签得href属性里，由于页面里超链接很多，所以先find_all出div下的class=el-col el-col-24,这里用得class_是为了解决class是python中的关键字问题，爬取后与原始url拼接即可。

# 获取每本书对用url(二级页面)
tags = soup.find_all('div', class_='el-col el-col-24')
print(len(tags))
for tag in [tags[i] for i in range(len(tags)) if i % 2 == 0]:
    link = tag.find('a').get('href')
    links.append(url1 + link)
print(links)

        现在得到了每本书得二级页面得url，就可以分析二级页面页面结构，来爬取相应书籍信息，分析如下所示：

         二级页面结构其实还是清新明了的，出了评分时span标签，再其他都是p标签，这里只爬取了上图标注的信息数据，再爬取其他的都是一样的，换汤不换药，其实就换个class就OK,这里不做过多介绍。

         由于爬取页面过多，发现问题：有些书籍没有出版社，页数等，所以这里统一用None,没有的数据就用统一添加该字段去空即可，如做特殊处理，识别没有的信息，每个属性都要增加相同的代码，代码冗余度太高，学术水平限制，这里没想到其他好的方法，所以没有做特殊处理。爬取下来的数据由于中间有很多空格与\n,如下所示

        这里就用到77行一系列的替换，使达到想要的格式，其他类似。

        下面介绍主函数部分：

        这里将每本书的二级页面的url赋给对应属性

for link in links:
    print(link)
    score, price, publishtime, publisher, page, isbm = get_details(link)

        这里遍历出每本书的信息保存在以书名为名称的json文件中。

for i in range(len(names)):
    book = {"title": names[i],
            "cover_url": pics[i],
            "authors": authors[i],
            "link": links[i],
            "score": scores[i],
            "price": prices[i],
            "publish_time": publishtimes[i],
            "publishers": publishers[i],
            "pages": pages[i],
            "ISBM": isbms[i]
            }
    data_path = f'{book["title"]}.json'
    json.dump(book, open(data_path, 'w', encoding='utf-8'), ensure_ascii=False, indent=2)

        最后附上爬取结果：

 本次实现总结：

        计算机专业的课程只理论不实践那就例如纸上谈兵，本次实践说简单也不难，但有些点还是触及我的知识盲区了，例如span char的书名，实践是检验真理的唯一标准。爬虫技术有限，每次爬二级页面都要加载打开，很浪费时间的，后期学了更多的知识，再来解决此问题吧。

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六、资料

1.实验框架代码：

from selenium import webdriver
from pyquery import PyQuery as pq
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
browser = webdriver.Chrome()
browser.get('https://antispider3.scrape.center/')
WebDriverWait(browser, 10) \
    .until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, '.item')))
html = browser.page_source
doc = pq(html)
names = doc('.item .name')
for name in names.items():
    print(name.text())

2.OpenSSL：Win32/Win64 OpenSSL Installer for Windows - Shining Light Productions (slproweb.com)

3.Josn存储，先安装json包：

import json

book = {"title": "Wonder",
    "cover_url":"https://img1.doubanio.com/view/subject/l/public/s27252687.jpg",
    "authors":"R. J. Palacio"
    }

data_path = f'{book["title"]}.json'
json.dump(book, open(data_path, 'w', encoding='utf-8'), ensure_ascii=False, indent=2)

4.实验小提示

        可以根据HTML结构发现每个书籍信息都保存在。有的书名放在class="name whole"的H3元素，有书名由多个class="char"的SPAN元素组成。对于放在H3元素的书名，直接取出其元素内容即可，而对于放在多个SPAN元素中的书名，这里用到了文本反爬机制，利用CSS控制文本偏移来实现文本顺序改变。但不难发现其文本偏移由left属性决定原文正确顺序，因此需要按偏移left属性值大小升序排序获取正确的文本顺序。

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七、源码

import json
import warnings
from selenium import webdriver
from pyquery import PyQuery as pq
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义容器用来存储书籍的信息
names = []  # 书籍名字
authors = []  # 书籍作者
pics = []  # 书籍封面图片
links = []  # 链接
scores = []  # 评分
prices = []  # 定价
publishtimes = []  # 出版时间
publishers = []  # 出版社
pages = []  # 页数
isbms = []  # ISBM


# 获取书籍分面信息与对应书籍二级页面url
def get_cover(url):
    warnings.filterwarnings('ignore')
    browser = webdriver.Chrome()
    browser.get(url)
    WebDriverWait(browser, 10).until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, '.item')))
    html = browser.page_source
    doc = pq(html)
    # 使用BeautifulSoup进行解析网页
    soup = BeautifulSoup(doc.html(), "html.parser")
    browser.close()

    # 获取书籍名字
    for tag in soup.select("h3.name"):
        if "whole" in tag.attrs['class']:
            names.append(tag.text)
        else:
            chars = tag.select("span.char")
            chars = sorted(chars, key=lambda a: eval(a.attrs['style'][6:-3]))
            name = ""
            for char in chars:
                name += char.text.strip()
            names.append(name)

    # 获取作者名字
    for tag in soup.select("p.authors"):
        authors.append(tag.text.strip().replace(" ", "").replace("\n", ""))

    # 获取书籍封面图片url
    for tag in soup.select("img.cover"):
        pics.append(tag.attrs['src'])

    # 获取每本书对用url(二级页面)
    tags = soup.find_all('div', class_='el-col el-col-24')
    print(len(tags))
    for tag in [tags[i] for i in range(len(tags)) if i % 2 == 0]:
        link = tag.find('a').get('href')
        links.append(url1 + link)
    print(links)
    return names, pics, authors, links


# 获取每本书的详细信息（二级页面信息）
def get_details(url):
    warnings.filterwarnings('ignore')
    browser = webdriver.Chrome()
    browser.get(url)
    WebDriverWait(browser, 300).until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, '.item')))
    html = browser.page_source
    doc = pq(html)
    # 使用BeautifulSoup进行解析网页
    soup = BeautifulSoup(doc.html(), "html.parser")

    # 获取评分
    score = soup.find('span', class_='score m-r m-b-sm')
    if score != None:
        score = score.text
        score = str(score).replace(' ', '').replace('\t', '').replace('\n', '')
    else:
        score = ' '
    scores.append(score)

    # 获取定价
    price = soup.find('p', class_='price')
    if price != None:
        price = price.text
        price = str(price).replace(' ', '').replace('\t', '').replace('\n', '').split('：')[1]
    else:
        price = ' '
    prices.append(price)

    # 获取出版时间
    publishtime = soup.find('p', class_='published-at')
    if publishtime != None:
        publishtime = publishtime.text
        publishtime = str(publishtime).replace(' ', '').replace('\t', '').replace('\n', '').split('：')[1]
    else:
        publishtime = ' '
    publishtimes.append(publishtime)

    # 获取出版社
    publisher = soup.find('p', class_='publisher')
    if publisher != None:
        publisher = publisher.text
        publisher = str(publisher).replace(' ', '').replace('\t', '').replace('\n', '').split('：')[1]
    else:
        publisher = ' '
    publishers.append(publisher)

    # 获取页数
    page = soup.find('p', class_='page-number')
    if page != None:
        page = page.text
        page = str(page).replace(' ', '').replace('\t', '').replace('\n', '').split('：')[1]
    else:
        page = ' '
    pages.append(page)

    # 获取ISBM
    isbm = soup.find('p', class_='isbn')
    if isbm != None:
        isbm = isbm.text
        isbm = str(isbm).replace(' ', '').replace('\t', '').replace('\n', '').split('：')[1]
    else:
        isbm = ' '
    isbms.append(isbm)
    browser.close()
    return score, price, publishtime, publisher, page, isbm


if __name__ == '__main__':
    url1 = "https://antispider3.scrape.center"
    url = "https://antispider3.scrape.center/page/"
    page_start = int(input("请指定爬取起始页(包含该页):"))
    page_end = int(input("请指定爬取结束页(不包含该页):"))
    for i in range(page_start, page_end):
        names, pics, authors, links = get_cover(url + str(i))
    for link in links:
        print(link)
        score, price, publishtime, publisher, page, isbm = get_details(link)
    for i in range(len(names)):
        book = {"title": names[i],
                "cover_url": pics[i],
                "authors": authors[i],
                "link": links[i],
                "score": scores[i],
                "price": prices[i],
                "publish_time": publishtimes[i],
                "publishers": publishers[i],
                "pages": pages[i],
                "ISBM": isbms[i]
                }
        data_path = f'{book["title"]}.json'
        json.dump(book, open(data_path, 'w', encoding='utf-8'), ensure_ascii=False, indent=2)