Python爬取起点中文网月票榜前500名网络小说介绍

前言

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观察网页结构

进入起点原创风云榜：http://r.qidian.com/yuepiao?chn=-1 老套路，懂我的人都知道我要看看有多少内容和页数需要爬。 https://ask.hellobi.com/uploads/article/20170408/0b0192094e6d073f9a16bc3211e7e904.png

编写爬虫

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

res=requests.get('http://r.qidian.com/yuepiao?chn=-1&page=1')
#print(res)#中间打印看看，好习惯
soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')#
筛选器
#print(soup)

for news in soup.select('.rank-view-list li'):#定位    
    print(news)

结果如下： 注意这些标签（因为美丽汤提取是基于标签的）

经过测试

for news in soup.select('.rank-view-list li'):#Wrap后面一定有个空格，因为网页里有    
    #print(news)
    print(news.select('a')[1].text,news.select('a')[2].text,news.select('a')[3].text,news.select('p')[1].text,news.select('p')[2].text,news.select('a')[0]['href'])

可以设置提取内容如上面代码所示

提取结果是： 很乱，把内容存成字典格式再存放到列表中：

for news in soup.select('.rank-view-list li'):#Wrap后面一定有个空格，因为网页里有    
    #print(news)
    #print(news.select('a')[1].text,news.select('a')[2].text,news.select('a')[3].text,news.select('p')[1].text,news.select('p')[2].text,news.select('a')[0]['href'])
    newsary.append({'title':news.select('a')[1].text,'name':news.select('a')[2].text,'style':news.select('a')[3].text,'describe':news.select('p')[2].text,'url':news.select('a')[0]['href']})

使用pandas的DataFrame格式存放 使用循环爬取25页内容

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
newsary=[]
for i in range(25):
    res=requests.get('http://r.qidian.com/yuepiao?chn=-1&page='+str(i))
#print(res)
    soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
#print(soup)
#for news in soup.select('.rank-view-list h4'):#Wrap后面一定有个空格，因为网页里有

    for news in soup.select('.rank-view-list li'):#Wrap后面一定有个空格，因为网页里有    
    #print(news)
    #print(news.select('a')[1].text,news.select('a')[2].text,news.select('a')[3].text,news.select('p')[1].text,news.select('p')[2].text,news.select('a')[0]['href'])
        newsary.append({'title':news.select('a')[1].text,'name':news.select('a')[2].text,'style':news.select('a')[3].text,'describe':news.select('p')[1].text,'lastest':news.select('p')[2].text,'url':news.select('a')[0]['href']})

import pandas
newsdf=pandas.DataFrame(newsary)
newsdf