现在的PC、手机客户端等终端设备大量使用了网页前后端技术，另外主流的网站也会经常会更新，导致以前一个月更新一次爬虫代码，变成了天天需要更新代码，所以自动化爬虫技术在当前就显得特别重要，最近我也是在多次更新某个爬虫后，突然有了这样的需求，尝试搜索了下相关信息，发现是有人弄过这东西，我想哪些大厂肯定也有爬虫工程师开发过这东西，但是都没有开源，找不到啥资料，所以我想写一篇这方面的东西，感兴趣的朋友可以看下去。
首先，我们先确定下基本思路，我经常使用Requests+BeautifulSoup写爬虫，所以基本代码的模板很好写，如下:
code_template = """
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def crawl(url):
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
results = []
SELECTORS_PLACEHOLDER
return results
if __name__ == "__main__":
url = "URL_PLACEHOLDER"
results = crawl(url)
for result in results:
print(result)
"""其中SELECTORS_PLACEHOLDER就是我们需要用程序动态填写的内容，这是根据爬虫自我填写的代码，输入的代码如下所示:
那么我们跟这个程序根据什么爬虫那，其实也很简单，我们使用上一篇文章的例子，链接如下为:
Python爬虫系列-爬取小说20240703更新(Request方法)
https://blog.csdn.net/donglxd/article/details/140145498
我们先试试爬取某个章节部分，随便打开一篇文章，如下图:
选取一行字，比如正文的第一句:"京海市第四高中，新生报到日。" 把这句作为一个参数代入到我的程序中，同时把这篇文章的网址也代入到我的程序中如下:
把运行后的自动写的代码如下：
复制后新建一个python文件，粘贴进去，保存并运行，就会得到如下结果:
有人要问了，我的自动生成爬虫，只能爬取文本吗？不能爬取属性值吗？比如属性里的链接？当然可以，请看下图：
可以看到第一章的链接是"41594870.html",这个不是绝对链接，而是相对链接，需要拼接处理，这个很简单，我想稍微学过5分钟python字符串语法的都会。我们把这个"41594870.html"属性代入我的程序读取看看，参数设置如下:
生成的爬虫如下:
新建一个python文档运行看看:
可以看到爬取成功了，我们可以尝试把两者结合起来，写一个手动爬虫，如下:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time# 导入time库加延迟用
# def crawl(url):
def getText(url):#把crawl函数建立一个新名称,方便调用,这个函数和下面的函数名不同,已区分开功能(读取每章内容)
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# results = []
results = ""#把数组改成字符串拼接用
elements = soup.select('html body #main .bookinfo.m10.clearfix .chaptercontent #content p')
for element in elements:
# results.append(element.get_text(strip=True))
results = results + element.get_text(strip=True) + "\n"
results = results + "\n"#每章之间空一行
return results
# def crawl(url):
def getUrl(url):#把crawl函数建立一个新名称,方便调用,这个函数和下面的函数名不同,已区分开功能(读取每章网址)
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# results = []
elements = soup.select('html body #main .chapterlist .clearfix li a')
with open("20.AI编程爬虫\\1.txt","a+",encoding="utf-8") as f:# 创建一个新的txt文档，记录小说内容。
for element in elements:
# results.append(element.get('href', 'N/A'))
results = getText(url + "/" + element.get('href', 'N/A'))# 把主链接和href的相对链接拼合
f.write(results)#写入每章内容到txt文档
print("链接内容:" + url + "/" + element.get('href', 'N/A') + "写入成功!")#输出写入的链接
time.sleep(3)#为了爬取稳定加点延迟
# return results
if __name__ == "__main__":
url = "https://www.feibzw.com/Html/51366"
# results = getUrl(url)
getUrl(url)
# for result in results:
# print(result)可以看到上面的代码中，我注释的代码都是原来两个爬虫里的，新加的代码都有注释说明，一行行写下来不难，这部分其实也可以自动化，但是可能每个网站的链接地址都不同，拼接方法也不同，所以我写了这个模板给大家套用，按实际情况改就行了，这个模板可以应付大多数小说网站。我在这只是教大家方法，希望有抛砖引玉的作用，授人以渔。
最后放上我的自动生成程序，免费提供给大家:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def find_elements_by_text_or_attribute(url, text):
# 发送请求并获取网页内容
response = requests.get(url)
response.raise_for_status() # 检查请求是否成功
html_content = response.text
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# 查找所有包含目标文本的标签
target_tags = set()
for tag in soup.find_all(string=True):
if text in tag:
parent = tag.parent
target_tags.add(parent)
# 查找所有包含目标属性值的标签
for tag in soup.find_all(True): # True表示查找所有标签
for attr, value in tag.attrs.items():
if isinstance(value, list):
value = ' '.join(value)
if text in value:
target_tags.add(tag)
break
return target_tags
def get_unique_selectors(target_tags):
unique_selectors = set()
for tag in target_tags:
selectors = []
for parent in tag.parents:
if parent.name == '[document]':
break
if parent.get('id'):
selectors.append(f"#{parent.get('id')}")
elif parent.get('class'):
selectors.append(f".{'.'.join(parent.get('class'))}")
else:
selectors.append(parent.name)
selectors.reverse()
selectors.append(tag.name)
unique_selector = ' '.join(selectors)
unique_selectors.add(unique_selector)
return unique_selectors
def generate_crawler_code(url, selectors, is_attribute, attribute=None):
code_template = """
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def crawl(url):
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
results = []
SELECTORS_PLACEHOLDER
return results
if __name__ == "__main__":
url = "URL_PLACEHOLDER"
results = crawl(url)
for result in results:
print(result)
"""
selectors_code = ""
for selector in selectors:
selectors_code += f"elements = soup.select('{selector}')\n"
selectors_code += f" for element in elements:\n"
if is_attribute:
selectors_code += f" results.append(element.get('{attribute}', 'N/A'))\n" # 这里的N/A表示如果属性不存在返回默认值
else:
selectors_code += f" results.append(element.get_text(strip=True))\n"
final_code = code_template.replace("URL_PLACEHOLDER", url).replace("SELECTORS_PLACEHOLDER", selectors_code)
return final_code
def crawl_generator(url, text):
target_tags = find_elements_by_text_or_attribute(url, text)
if target_tags:
unique_selectors = get_unique_selectors(target_tags)
attribute = None
is_attribute = False
# 检查是文本内容还是属性值
for tag in target_tags:
for attr, value in tag.attrs.items():
if isinstance(value, list):
value = ' '.join(value)
if text in value:
is_attribute = True
attribute = attr
break
if is_attribute:
break
crawler_code = generate_crawler_code(url, unique_selectors, is_attribute, attribute)
return crawler_code
else:
return "未找到包含目标文本或属性的元素。"
if __name__ == "__main__":
url = "https://www.feibzw.com/Html/51366" # 替换为目标网址
text = "41594870.html" # 替换为目标文本
# url = "https://www.feibzw.com/Html/51366/41594870.html" # 替换为目标网址
# text = '''京海市第四高中，新生报到日。''' # 替换为目标文本
crawler_code = crawl_generator(url, text)
print(crawler_code)
谢谢大家观看，再见!
