粗略的啃完requests库的官方中文文档和BeautifulSoup的文档，本期主要灵活运用相关知识，实现对freebuf.com文章信息的抓取分析。

一.分析

打开Freebuf，访问WEB安全专栏，查看其源代码，发现想要的信息——文章名，作者，文章地址，简介，访问次数以及发布时间。

一个自然而然的想法就是利用requests库抓取源代码，利用BeautifulSoup库分离出想要的信息，最后把信息保存在本地。然后把按照这个思路写下了代码。

二.实现

首先我们需要先构建request请求，由于一般网站都有反爬虫机制，所以在这里加入请求头，延迟时间。并做对于请求异常做处理。

def get_html(url, data = None):
    header = {
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,zh-TW;q=0.7',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.84 Safari/537.36'
    }
    timeout = random.choice(range(80, 100))
    while True:
        try:
            response = requests.get(url, headers=header, timeout=timeout)
            response.encoding = 'utf-8'
            break
        except socket.timeout as e:
            print(e)
            time.sleep(random.choice(range(20, 60)))
        except socket.error as e:
            print(e)
            time.sleep(random.choice(range(0, 60)))
        except http.client.BadStatusLine as e:
            print(e)
            time.sleep(random.choice(range(30, 60)))
        except http.client.IncompleteRead as e:
            print(e)
            time.sleep(random.choice(range(20, 60)))
    return response.text

请求以后，我们得到了网页数据。接下来开始利用BeautifulSoup库分离出想要的信息。可以看到，由于结构不是很复杂，而且元素没有缺失。这里我使用一个For循环的方式把它依次放到字典里。然后再添加到列表。

def get_data(html_text):
    result = []
    bs = BeautifulSoup(html_text, "html.parser")
    titles = bs.select('#timeline > div > div.news-info > dl > dt > a')
    urls = bs.select('#timeline > div > div.news-info > dl > dt > a')
    descs = bs.select('#timeline > div > div.news-info > dl > dd.text')
    writers = bs.select('#timeline > div > div.news-info > dl > dd:nth-child(2) > span.name > a')
    pvs = bs.select('#timeline > div > div.news-info > div > span.look > strong:nth-child(1)')
    uptimes = bs.select('#timeline > div > div.news-info > dl > dd:nth-child(2) > span.time')
    for title,writer,url,desc,pv,uptime in zip(titles,writers,urls,descs,pvs,uptimes):
        data = {
            'title': title.get_text(),
            'writer': writer.get_text(),
            'url': url.get('href'),
            'desc': desc.get_text(),
            'pv': pv.get_text(),
            'uptime': uptime.get_text()
        }
        result.append(data)
    return result

鉴于刚刚已经对数据做了依次处理，列表中每个字典都是一条按照正确格式排列的文章信息，接下来我们开始构建代码，把整理好的数据保存到本地。

def data_output(info, filename):
    with open(filename,'a',errors='ignore', newline='') as f:
        f_csv = csv.writer(f)
        for i in range(0,16):
            temp = [[info[i]['title']],[info[i]['writer']],[info[i]['url']],[info[i]['desc']],[info[i]['pv']],[info[i]['uptime']]]
            f_csv.writerow(temp)

按照最开始的思路（request请求->BeautifulSoup拆解->保存到本地），已经初步完成。接下构建主函数来调用。

if __name__ == '__main__':
    for num in range(1, 3):
        url = 'https://www.freebuf.com/articles/web/page/' + str(num)
        html_text = get_html(url)
        result = get_data(html_text)
        data_output(result, 'freebuf.csv')

成果图

三.总结

提纲挈领。自己用了才会熟练，纸上得来终觉浅！之前啃完整的文档，并记下笔记，现在具体细节全忘了。其实本来只需要知道这个库能干什么就行了，看看例程几乎就能实现功能。
戒骄戒躁。以为能直接一口气写完，找几个语法错误就over。然而到最后还是一个一个函数拿出来看看有没有错误。所以，切记！先测试好一个函数，再写下一个。
未雨绸缪。一定要意识到try，except的重要性，不偷懒，多写几个，一定能在第一时间内找到错误原因。

Python 3.7 + BeautifulSoup 简单爬虫实例

一.分析

三.总结