抓取网页生成电子书(通过Python和爬虫，可以完成怎样的小工具？|知乎 )

　　抓取网页生成电子书(通过Python和爬虫，可以完成怎样的小工具？|知乎

)

　　总有同学问，在学习了Python基础之后，不知道自己可以做些什么来提高。今天我就用一个小例子来告诉大家通过Python和爬虫可以完成什么样的小工具。

　　在知乎上，你一定关注了一些不错的专栏（比如Crossin的编程课堂）。但如果有一天，你最喜欢的受访者在网上被喷，你一怒之下删帖，停止更新，你就看不到这些好内容了。虽然这是小概率事件（以前没有发生过），但你可以准备下雨天。您可以将关注的专栏导出为电子书，这样您就可以离线阅读，而不必担心不小心删除帖子。

　　只需要工具和源码的可以拉到文章底部获取代码。

　　【最终效果】

　　运行程序，输入列的id，即网页地址上的路径：

　　

　　

　　之后程序会自动抓取列中的文章，并根据发布时间合并导出为pdf文件。

　　

　　【实现思路】

　　本方案主要分为三部分：

　　抓取栏目文章地址列表抓取每篇文章的详细内容文章导出PDF1.抓取列表

　　在之前的文章爬虫必备工具中，掌握了它就可以解决一半的问题，介绍了如何分析网页上的请求。根据方法，我们可以使用开发者工具的Network功能，找出栏目页面的请求，获取明细列表：

　　https://www.zhihu.com/api/v4/columns/crossin/articles

　　

　　观察返回的结果，我们发现通过next和is_end的值，可以得到下一个列表请求的地址（相当于页面向下滚动的触发效果），判断是否所有文章都有已获得。

　　data中的id、title、url就是我们需要的数据。因为url可以用id拼写出来，所以没有保存在我们的代码中。

　　

　　使用 while 循环直到 文章 的所有 id 和 title 都被捕获并保存在文件中。

　　while True:

resp = requests.get(url, headers=headers)

j = resp.json()

data = j['data']

for article in data:

# 保存id和title(略)

if j['paging']['is_end']:

break

url = j['paging']['next']

# 按 id 排序(略)

# 导入文件(略)

　　

　　2. 抢 文章

　　有了文章的所有id/url，后面的爬取就很简单了。文章 主要内容在 Post-RichText 标签中。

　　需要花点功夫的是一些文字处理，比如原页面的图片效果会添加noscript标签和data-actual、src="data:image等属性，我们要去掉才能正常显示。

　　url = 'https://zhuanlan.zhihu.com/p/' id

html = requests.get(url, headers=headers).text

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

content = soup.find(class_='Post-RichText').prettify()

# 对content做处理(略)

with open(file_name, 'w') as f:

f.write(content)

　　

　　至此，所有的内容都已经抓取完毕，可以在本地读取了。

　　3. 导出 PDF

　　为了方便阅读，我们使用 wkhtmltopdf pdfkit 将这些 HTML 文件打包成 PDF。

　　wkhtmltopdf是一个将HTML转为PDF的工具，需要单独安装。详情请参阅其官方网站。

　　pdfkit 是为此工具打包的 Python 库，可以从 pip 安装：

　　pip install pdfkit

　　使用起来非常简单：

　　# 获取htmls文件名列表(略)

pdfkit.from_file(sorted(htmls), 'zhihu.pdf')

　　

　　这样就完成了整列的导出。

　　不仅是知乎的栏目，几乎大部分信息网站，通过1.抓取列表2.抓取详细内容采集数据两步。所以这段代码只要稍加修改就可以用于许多其他的网站。只是有些网站需要登录才能访问，所以需要在headers中设置cookie信息。另外，不同网站的请求接口、参数、限制都不一样，具体问题还是要具体问题具体分析。

　　这些爬虫的开发技巧可以在我们的爬虫实战课中学习。需要的请回复公众号中的实际爬虫

　　【源码获取】

　　获取知乎的专栏下载器源码，请在公众号（Crossin的编程课堂）回复关键字知乎

　　除了代码，还有本专栏打包好的PDF，欢迎阅读分享。

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