python3爬虫学习之数据存储txt的案例详解

来源：jb51　　时间：2019/4/24 12:29:21　　对本文有异议

上一篇实战爬取知乎热门话题的实战，并且保存为本地的txt文本

先上代码，有很多细节和坑需要规避，弄了两个半小时

import requests
import re
 
headers = {
 "user-agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64)"
   " AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari"
   "/537.36M",
 "cookie" : '_xsrf=H6hRg3qQ9I1O8jRZOmf4ytecfaKdf2es; _zap=296584df-ce11-4059-bc93-be10eda0fdc1; d_c0="AKBmB5e-PA-PTkZTAD1nQun0qMf_hmcEH14=|1554554531"; '
  'capsion_ticket="2|1:0|10:1554554531|14:capsion_ticket|44:Yjc0NjAzNDViMTIzNDcyZDg2YTZjYTk0YWM3OGUzZDg=|2d7f136328b50cdeaa85e2605e0be2bb931d406babd396373d15d5f8a6c'
  '92a61"; l_n_c=1; q_c1=ad0738b5ee294fc3bd35e1ccb9e62a11|1554554551000|1554554551000; n_c=1; __gads=ID=9a31896e052116c4:T=1554555023:S=ALNI_Mb-I0et9W'
  'vgfQcvMUyll7Byc0XpWA; tgw_l7_route=116a747939468d99065d12a386ab1c5f; l_cap_id="OGEyOTkzMzE2YmU3NDVmYThlMmQ4OTBkMzNjODE4N2Y=|1554558219|a351d6740bd01ba8ee34'
  '94da0bd8b697b20aa5f0"; r_cap_id="MDIzNThmZjRhNjNlNGQ1OWFjM2NmODIxNzNjZWY2ZjY=|1554558219|ff86cb2f7d3c6e4a4e2b1286bbe0c093695bfa1d"; cap_id="MGNkY2RiZTg5N2MzNDUyNTk0NmEzMTYyYzgwY'
  'zdhYTE=|1554558219|18ed852d4506efb2345b1dbe14c749b2f9104d54"; __utma=51854390.789428312.1554558223.1554558223.1554558223.1; __utmb=51854390.0.10.1554558223; __utmc=51854390; '
  '__utmz=51854390.1554558223.1.1.utmcsr=(direct'
  ')|utmccn=(direct)|utmcmd=(none); __utmv=51854390.000--|3=entry_date=20190406=1',
 "authority" : "www.zhihu.com",
 
}
url = "https://www.zhihu.com/explore"
response = requests.get(url=url , headers=headers)
text = response.text
# print(text)
titles = []
f_titles = re.findall(r'<div class="explore-feed feed-item".*?>.*?<a class="question_link".*?>(.*?)</a>.*?</h2>',text,re.S)
for title in f_titles:
 titles.append(title.strip())
# print("*"*30)
authors = []
f_authors = re.findall(r'<div class="zm-item-answer-author-info".*?>(.*?)</span>',text,re.S)[1:]
for f_author in f_authors:
 # print(f_author)
 author = re.sub(r'<.*?>|<a ([^>]*?)>' , "" , f_author,re.S).strip()
 authors.append(author)
# print("*"*30)
content_urls = re.findall(r'<div class="zh-summary summary clearfix">.*?<a href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" .*?>.*?</a>',text,re.S)[1:]
contents = []
for content_url in content_urls:
 content_full_url = "https://www.zhihu.com" + content_url
 # print(content_full_url)
 resp = requests.get(url=content_full_url , headers=headers)
 c_text = resp.text
 content = re.findall(r'<div class="RichContent-inner">*?<span .*?>(.*?)</span>',c_text,re.S)
 content = str(content)
 # print(type(content))
 cont = re.sub(r'\\n|<.*?>',"",content).strip()
 # print(cont)
 contents.append(cont)
 
zhihu_questions = []
for value in zip(titles,authors,contents):
 title,author,content = value
 zhihu_question = {
 "标题" : title,
 "作者" : author,
 "内容" : content
 }
 zhihu_questions.append(zhihu_question)
 
# for zhihu_question in zhihu_questions:
# for value in zhihu_question.values():
#  print(value)
# print("=" * 50)
 
with open("知乎.txt" , "a" , encoding="utf-8") as fp:
 for zhihu_question in zhihu_questions:
 for value in zhihu_question.values():
  fp.write(value)
  fp.write('\n' + "="*10 + '\n')
 fp.write('\n' + "*"*50 + '\n')

我们用requests库和正则来爬取

因为要一直测试爬取内容是否正确，可能运行太频繁，博主中间被封了一次号，然后修改了cookie等信息，勉强获取到了内容。

正则表达式在之前讲的很多了，也有过实战，不多赘述，我们主要来讲爬取时遇到的问题。

爬取标题时很顺利，我们只需要去除空白就行了

当爬取作者时就有了问题，我们注意到，热门话题共有10篇，也就是10个作者，但在用正则获取时，要么第一个作者不对，要么就只有9个作者，我把所有热门话题url，标题，作者和内容打印出来，打开浏览器一个一个对应标题作者和内容是否正确，发现了一个神奇的现象。

一：作者数量不对

在知乎有匿名作者，这种作者和不匿名的作者都放在同一种div下，但匿名作者在span标签内，而不匿名作者在a标签下，所以当我用正则匹配a标签的内容，无法获取匿名用户，就导致作者数量不对。于是直接获取div下的所有内容，在用sub去掉不要的内容

二：作者与标题或内容不符

1是第一个作者，他不是我们需要的，但我们爬取的第一个就是他，2才是热门的第一个作者

未获取匿名用户

这两个是我们无法正常获取的原因

上面两个问题这样解决：

f_authors = re.findall(r'<div class="zm-item-answer-author-info".*?>(.*?)</span>',text,re.S)[1:]
for f_author in f_authors:
 # print(f_author)
 author = re.sub(r'<.*?>|<a ([^>]*?)>' , "" , f_author,re.S).strip()
 authors.append(author)

获取所有未经处理的作者，我们不要第一个因为他不是热门话题的回答者，f_authors是含有大量标签的列表，大家可以打印看看

我们遍历这个未经处理的列表，打印未经处理的作者名，看看需要处理什么。

我们发现含有大量span标签和a标签，我们用sub函数处理

三：我们可以发现，这些内容是很长的：

这样，我们获取的内容是不正常的，我们分析可以找到该话题对应的链接，我们加上域名就可以到这个话题的详情页

我们获取url，处理页面，获取内容，将获取的内容去掉标签等无关内容即可。

content_urls = re.findall(r'<div class="zh-summary summary clearfix">.*?<a href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" .*?>.*?</a>',text,re.S)[1:]
contents = []
for content_url in content_urls:
 content_full_url = "https://www.zhihu.com" + content_url
 # print(content_full_url)
 resp = requests.get(url=content_full_url , headers=headers)
 c_text = resp.text
 content = re.findall(r'<div class="RichContent-inner">*?<span .*?>(.*?)</span>',c_text,re.S)
 content = str(content)
 # print(type(content))
 cont = re.sub(r'\\n|<.*?>',"",content).strip()
 # print(cont)
 contents.append(cont)

关于zip函数，我在上一篇爬取古诗文也用到了，很重要的函数：

zhihu_questions = []
for value in zip(titles,authors,contents):
 title,author,content = value
 zhihu_question = {
 "标题" : title,
 "作者" : author,
 "内容" : content
 }
 zhihu_questions.append(zhihu_question)

最后就是把获取的内容保存为本地txt文档

with open("知乎.txt" , "a" , encoding="utf-8") as fp:
 for zhihu_question in zhihu_questions:
 for value in zhihu_question.values():
  fp.write(value)
  fp.write('\n' + "="*10 + '\n')
 fp.write('\n' + "*"*50 + '\n')