前言：这也是一篇毕业论文的数据爬虫，我第一次看见《太平洋汽车》的点评信息时，检查它的网页元素，发现并没有像《汽车之家》那样的字体反爬技术，所以就初步判断它没有很强的反爬虫技术，大不了就使用selenium库自动化实现爬虫呗。但是我确因为这样一个网页写了6种爬虫手段，一直在与它的反爬虫技术对抗，虽然最后我完成了任务，但是感觉并不是很完美，和其他网站的爬虫相比起来，它的运行速度有点慢，也不敢快。就这样收手吧，通过它也学到了很多的知识，如果你也想学习爬虫，这篇文章可以帮你解决90%以上的网页，简单的梳理一下吧，希望对你的学习有所帮助！

文章目录

1、最快的30行代码
- 1.1、python库的基础介绍
- - 1.1.1、requests库
  - 1.1.2、time库
  - 1.1.3、浏览器代理
  - 1.1.4、re库
  - 1.1.5、替换方法
  - 1.1.6、CSV库保存数据
- 1.2、爬取网页数据保存思路及代码
- - 1.2.1、分析网页
  - 1.2.2、实现思路
  - 1.2.3、实现代码
2、设置请求时间
- 2.1、timeout方法
- 2.2、eventlet库
3、requests + IP代理
- 3.1、如何使用IP代理
- 3.2、如何获取 IP
- 3.3、认识随机数
- 3.4、IP 代理实现源码
4、requests + cookie值
- 4.1、cookie值得获取与转化
- 4.2、使用cookie值请求服务器
5、Selenium自动化爬取
- 5.1、自动登录《太平洋汽车》
- 4.2、传入URL爬取信息
6、会话请求
- 6.1、如何使用requests提交账号和密码
- 6.2、源码汇总
7、爬取“朗逸”论坛信息
- 7.1、分析论坛首页
- 7.2、爬取论坛首页论题链接
- - 7.2.1、如何定位xpath节点
  - 7.2.2、代码实现
- 7.3、BeautifulSoup筛选信息
- 7.4、把文本写入txt文件保存
- 7.5、论坛源码汇总

结果下载： https://www.lanzous.com/i9ilkfi

1、最快的30行代码

1.1、python库的基础介绍

我这里一共使用了5个python的基础库，简单的来介绍一下它们

1.1.1、requests库

这个是一个请求服务器的库，用于向服务器发出请求，返回结果，如果请求的是网页的URL，返回的则是该网页的HTML，我们要爬取的文字就在其中，直接进行提取就行了。使用前需要进行安装，可以直接用cmd命令： pip install requests ，使用方法如下：

import requests
html = requests.get('https://baidu.com').text
print (html)

也可以在其中设置它的其他参数：

参数	作用
url	网页的URL
headers	浏览器参数，代理等，用于模拟浏览器发出请求
data	存放请求时提交的信息
timeout	链接服务器响应的时间，请求不到就结束
proxies	IP代理
…	…

重点： 爬虫的目的就是在模拟浏览器向服务器发出请求拿到数据，如果服务器识别你的这个是爬虫程序，就会防止你获取数据，或者给你错误的信息，所以写爬虫是一定要模拟的像服务器一样，防止反爬虫。

1.1.2、time库

这个库主要用于记录时间和设置暂停的时间，之所以要暂停时间是怕访问频率过快被识别这是爬虫程序！

import time
startTime = time.time() #记录起始时间time.sleep(3) # 暂停3秒钟endTime = time.time()#获取结束时的时间useTime = endTime-startTime #结束时间减开始时间等于使用时间
print ("该次所获的信息一共使用%s秒"%useTime)

结果：

该次所获的信息一共使用3.0004384517669678秒

1.1.3、浏览器代理

（1）自己浏览器的代理
浏览器代理可以使用自己浏览器的，以谷歌为例：打开网页，鼠标右击——> 检查——> Network——> All ——> headers——> user-agent

设置方式：

headers ={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.186 Safari/537.36"}

（2）fake_useragent库
这个库可以随机生成浏览器代理，可以指定浏览器类型，也可以随机，如随机生成5个谷歌浏览器的 User-Agent ：

from fake_useragent import UserAgent
for i in range(5):headers = {"User-Agent" : UserAgent().chrome #chrome浏览器随机代理}print (headers)

{'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2227.0 Safari/537.36'}
{'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/28.0.1467.0 Safari/537.36'}
{'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/28.0.1467.0 Safari/537.36'}
{'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2227.1 Safari/537.36'}
{'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2227.0 Safari/537.36'}

1.1.4、re库

re也叫做正则表达式，可以用来匹配需要的内容，对于想快速使用它入门的同学，只需要会 .*? 就可以了，没有括号的 .*? 表示匹配掉，有括号的 (.*?) 表示匹配出来。匹配出网页中的内容，看一个简单的案例：

为了更方便查看结果，我复制了两次这个文本的源代码，并且改变了其中一个的class标签样式为 ayouleyang 。

匹配方法如下：

import re
#假设一个字符串
str_text = """<div class="title-box"><h1 class="title-blog"><a href="https://blog.csdn.net/ayouleyang">阿优乐扬的博客</a></h1><p class="description ">一种追求，一种标准，一种态度，一种精神；阿以至优，乐享于扬！</p></div><div class="title-box"><h1 class="title-blog"><a href="https://blog.csdn.net/ayouleyang">阿优乐扬的博客</a></h1><p class="ayouleyang ">一种追求，一种标准，一种态度，一种精神；阿以至优，乐享于扬！</p></div>"""
r1 = re.compile('<p class="description ">(.*?)</p>') #只取到第一个，注意class="description "
result1 = re.findall(r1, str_text) #在str_text中找到所有符号r1规则的信息
print ("result1 = ", result1)r2 = re.compile('<p class=".*?">(.*?)</p>') #class中使用了通配符，匹配到两个
result2 = re.findall(r2, str_text)
print ("result2 = ", result2)

结果：

result1 =  ['一种追求，一种标准，一种态度，一种精神；阿以至优，乐享于扬！']
result2 =  ['一种追求，一种标准，一种态度，一种精神；阿以至优，乐享于扬！', '一种追求，一种标准，一种态度，一种精神；阿以至优，乐享于扬！']

它的结果存放在数组之中，可以直接存放到CSV文件中，上面的方式如果有必要的话，可以先用

1.1.5、替换方法

替换到字符串中可以造成干扰的换行符，制表符和空格，然后再进行匹配信息

str_text = str_text.replace('\r\n', '').replace('\t','').replace(' ','')

1.1.6、CSV库保存数据

这是一个以标点符号分隔数据的文件，默认为 , 分隔，分隔符号也可以自定义，通常不需要设置，使用默认的方法

import csv
#创建CSV文件，并写入表头信息，并设置编码格式为“utf-8-sig”防止中文乱码
fp = open('./test_file.csv','a',newline='',encoding='utf-8-sig') #"./"表示当前文件夹，"a"表示添加
writer = csv.writer(fp) #方式为写入
writer.writerow(('序号','姓名','学号')) #表头
info = ['1', '阿优乐扬', '2017010807'] #内容为数组
writer.writerow((info))
fp.close() #关闭文件

1.2、爬取网页数据保存思路及代码

1.2.1、分析网页

在爬取一个网页时，我们必须要确定网页的信息，再选择爬取的方式，可以使用鼠标右击——> 检查 ——> 定位字体，查看是否加密等
分析链接，实现翻页爬取，如朗逸点评的前五个链接别为

https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/
https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p2.html
https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p3.html
https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p4.html
https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p5.html

从它的规律不难看出它的下一个链接，对于第一个链接，我们可以用其他链接的方式，为它加上 p1.html ,在浏览器中查看是否能正常访问，结果是可以的，接下来就可以批量生成链接了。

for page in range(1, 10): #简单生成9个试试，从0开始，不包括10comment_url = 'https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p%s.html'%pageprint (comment_url)

结果：

https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p1.html
https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p2.html
https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p3.html
https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p4.html
https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p5.html
https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p6.html
https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p7.html
https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p8.html
https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p9.html

1.2.2、实现思路

导入所需要使用的库
获取开始的时间
设置浏览器代理
创建CSV文件并打开写入表头信息
设置需要爬取的页数循环产生其他链接
请求服务器得到HTML
替换掉HTML中的空格，换行，制表符等信息
正则匹配出内容
写入文件保存
关闭文件记录时间
结束

1.2.3、实现代码

# 1. 导入所需要使用的库
import requests
import time
import re
import csv
from fake_useragent import UserAgentstartTime = time.time() #2.记录起始时间headers = {"User-Agent" : UserAgent().chrome #3.chrome浏览器随机代理
}
#4.创建CSV文件，并写入表头信息
fp = open('./太平洋汽车_速腾轿车.csv','a',newline='',encoding='utf-8-sig')
writer = csv.writer(fp)
writer.writerow(('车主','发表时间','购买车型','购买时间','地点','价格','价格单位','平均油耗', '油耗单位','行驶里程(公里)', '外观评分', '内饰评分', '空间评分', '配置评分', '动力评分', '操控评分', '油耗评分', '舒适评分', '外观', '内饰', '空间', '配置', '动力', '操控', '油耗', '舒适'))
# 5. 设置需要爬取的页数循环产生其他链接
for page in range(1, 789):# 1, 789comment_url = 'https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p%s.html'%page#6.请求服务器得到HTMLresponse = requests.get(url=comment_url, headers=headers).text#7. 替换掉HTML中的空格，换行，制表符等信息res_replace = response.replace('\r\n', '').replace('\t','').replace(' ','')# 8. 正则匹配出内容r = re.compile('leftTD.*?blank">(.*?)</a>.*?k">(.*?)发表<.*?="_blank">(.*?)<.*?</em>(.*?)<.*?购买地点</em>(.*?)<.*?价格</em><i>(.*?)</i>(.*?)<.*?<i>(.*?)</i>(.*?)<.*?</em>(.*?)公里<.*?<span>外观<.*?<b>(.*?)<.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>空间.*?<b>(.*?)</b>.*?<b>(.*?)</b>.*?<b>(.*?)</b>.*?<b>(.*?)</b>.*?<b>(.*?)</b>.*?<b>(.*?)</b>.*?<b>优点：</b><span>(.*?)<.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)<.*?<span>(.*?)<.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)</span>')re_html = re.findall(r, res_replace)# 9.写入数据for index1 in range(len(re_html)):txt = re_html[index1]writer.writerow(txt)print ("一共发现%s页，正在爬取第%s页"%(788, page))
fp.close() #10.关闭文件
endTime =time.time()#获取结束时的时间
useTime =(endTime-startTime)/60
print ("该次所获的信息一共使用%s分钟"%useTime)

编辑器运行时截屏：

速度还是很快的，大约一秒钟一个页面，还可以三款车的信息一起爬，毫无压力！！！

这是早上爬取的内容，又要要出门做点事，我就先把代码暂停了，没有接着爬取信息，等我下午来继续运行这个代码是，想不到的事情发生了，这个爬虫程序被识别出来了，一直卡死，陷入假死状态，只能重启代码，后来直接不能请求网页了… …

2、设置请求时间

2.1、timeout方法

现在我需要做的事情是如果请求超时，5秒请求失败就放弃，程序就自动结束请求，语法如:

requests.get(url=url, timeout=5)

但是，这个设置在这个程序中并没有用，还是陷入假死状态.

2.2、eventlet库

某步超时就跳过

import time
import eventlet  #导入eventlet这个模块
eventlet.monkey_patch()   #必须加这条代码
with eventlet.Timeout(2,False):   #设置超时时间为2秒print ('这条语句正常执行')time.sleep(4)print ('没有跳过这条输出')
print ('跳过了输出')

结果：

这条语句正常执行
跳过了输出

上面的这个代码测试是没有问题的，但是看看在requests中的用法，例如：

import requests
import eventlet#导入eventlet这个模块
eventlet.monkey_patch()#必须加这条代码
with eventlet.Timeout(2,False):#设置超时时间为2秒r=requests.get("http://blog.csdn.net/ayouleyang", verify=False)print('r')
print('通过上面的请求。。。')

经过我的测试，对于这个网站并没哟作用… …

3、requests + IP代理

对于一些网站，它发现某个IP在频繁的访问时，它就可以把它当作爬虫程序看待，直接把这个 IP 禁掉，禁止这个IP访问网站，所以我们可以使用 IP 代理来访问它。

3.1、如何使用IP代理

先来解读一下这个程序：

import requestsproxies={"http":"http://192.10.1.10:8080"} #ip字典型requests.get("https://baidu.com",proxies=proxies) #设置IP代理访问百度

这样看起来是不是很简单，只需要找到大量的 IP ，并且把它变为字典性数据就可以直接放在requests中使用了。

3.2、如何获取 IP

作为一个学习型用户，找一个网站爬取免费IP来使用就行了，商业用户可以选择购买IP来使用；但是网站上很多免费的 IP 一直被别人爬取使用，很多都是失效了的，所以在使用前必须要验证它的有效性。如果它还有效，就把它保存起来，用来代理爬取目标网站。

这里选择的 IP 网站是： http://www.89ip.cn/

测试网站： https://www.baidu.com/

方法： 使用 requests 携带 IP 请求百度的服务器，如果返回的状态码是 200 ，请求成功，说明该 IP 有效，保存起来

操作目标：

我们只需要爬取IP地址和端口，拼接起来就是我们需要的 IP 了

import requests,re,random
from lxml import etree
from fake_useragent import UserAgentips = [] #建立数组，用于存放有效IP
for i in range(1,5):headers = {"User-Agent" : UserAgent().chrome #chrome浏览器随机代理}ip_url = 'http://www.89ip.cn/index_%s.html'%i# 请求IP的网站，得到源码res = requests.get(url=ip_url, headers=headers).textres_re= res.replace('\n', '').replace('\t','').replace(' ','')# 使用正则表达匹配出IP地址及它的端口re_c = re.compile('<tr><td>(.*?)</td><td>(.*?)</td><td>')result = re.findall(re_c, res_re)for i in range(len(result)):#拼接出完整的IPip = 'http://' + result[i][0] + ':' + result[i][1]# 设置为字典格式proxies={"http":ip}#使用上面爬取的IP代理请求百度html = requests.get('https://www.baidu.com/', proxies=proxies)if html.status_code == 200: #状态码为200，说明请求成功ips.append(proxies) #添加进数组中print (ip)

运行结果：

http://218.27.251.146:9999
http://113.106.14.214:8080
http://110.243.15.82:9999
http://113.194.148.80:9999
http://110.243.0.208:9999
http://117.26.41.143:61234
http://47.98.164.213:8080
http://122.138.141.180:9999
http://113.194.151.254:9999
http://112.84.55.36:9999
http://36.255.87.247:83
http://182.35.87.127:9999
http://120.79.214.236:8000
http://101.75.185.143:9999
http://123.169.36.151:9999
http://144.123.69.196:9999
http://113.120.38.120:9999
......

接下来就可以随机选择 IP 进行代理请求目标网站了，又要我们的有用 IP 都存放进数组中了，直接索引出来使用就行了。

3.3、认识随机数

import randomprint( random.randint(1,10) )        # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数  
print( random.random() )             # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数
print( random.uniform(1.1,5.4) )     # 产生  1.1 到 5.4 之间的随机浮点数，区间可以不是整数
print( random.choice('tomorrow') )   # 从序列中随机选取一个元素
print( random.randrange(1,100,2) )   # 生成从1到100的间隔为2的随机整数a=[1,3,5,6,7]                # 将序列a中的元素顺序打乱
random.shuffle(a)
print(a)

运行结果：

7
0.18161055860918174
5.296848594843908
r
75
[5, 7, 1, 3, 6]

随机选择代理 IP :

print (ips[random.randint(0 , len(ips))])

{'http': 'http://163.204.246.54:9999'}

3.4、IP 代理实现源码

import requests,random
import time
import re
import csv
import eventlet
from fake_useragent import UserAgentstartTime = time.time() #记录起始时间
headers = {"User-Agent" : UserAgent().chrome #chrome浏览器随机代理
}
#创建CSV文件，并写入表头信息
fp = open('./太平洋汽车_朗逸轿车.csv','a',newline='',encoding='utf-8-sig')
writer = csv.writer(fp)
writer.writerow(('车主','发表时间','购买车型','购买时间','地点','价格','价格单位','平均油耗', '油耗单位','行驶里程(公里)', '外观评分', '内饰评分', '空间评分', '配置评分', '动力评分', '操控评分', '油耗评分', '舒适评分', '外观', '内饰', '空间', '配置', '动力', '操控', '油耗', '舒适'))ips = []
for i in range(15, 16):print ("正在爬取IP使用代理，请稍等......")headers = {"User-Agent" : UserAgent().chrome #chrome浏览器随机代理}ip_url = 'http://www.89ip.cn/index_%s.html'%ires = requests.get(url=ip_url, headers=headers).textres_re= res.replace('\n', '').replace('\t','').replace(' ','')re_c = re.compile('<tr><td>(.*?)</td><td>(.*?)</td><td>')result = re.findall(re_c, res_re)for i in range(len(result)):ip = 'http://' + result[i][0] + ':' + result[i][1]proxies={"http":ip}html = requests.get('https://www.baidu.com/', proxies=proxies)if html.status_code == 200:ips.append(proxies)
print ("完成IP代理准备工作！！！")for page in range(1, 771):# 1, 771eventlet.monkey_patch()   #必须加这条代码with eventlet.Timeout(2,False):   #设置超时时间为2秒time.sleep(random.randint(2,6))comment_url = 'https://price.pcauto.com.cn/comment/sg3225/p%s.html'%page        response = requests.get(url=comment_url,verify=False, timeout= 5, headers=headers,proxies=ips[random.randint(0 , len(ips)-1)]).textres_replace = response.replace('\r\n', '').replace('\t','').replace(' ','').replace('\n', '')r = re.compile('<tr><tdclass="leftTD".*?target="_blank">(.*?)<.*?target="_blank">(.*?)发表.*?target="_blank">(.*?)<.*?购买时间</em>(.*?)</div>.*?购买地点</em>(.*?)</div>.*?裸车价格</em><i>(.*?)</i>(.*?)</div>.*?平均油耗</em><i>(.*?)</i>(.*?)</div>.*?行驶里程</em>(.*?)公里</div>.*?</script><ul><li><span>外观.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>内饰.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>空间.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>配置.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>动力.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>操控.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>油耗.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>舒适.*?<b>(.*?)</b>.*?优点：</b><span>(.*?)</span>.*?缺点：</b><span>(.*?)</span>.*?外观：</b><span>(.*?)</span>.*?内饰：</b><span>(.*?)</span>.*?空间：</b><span>(.*?)</span>.*?配置：</b><span>(.*?)</span>.*?动力：</b><span>(.*?)</span>.*?操控：</b><span>(.*?)</span>.*?油耗：</b><span>(.*?)</span>.*?舒适：</b><span>(.*?)</span>')re_html = re.findall(r, res_replace)# 写入数据for index1 in range(len(re_html)):txt = re_html[index1]writer.writerow(txt)print ("一共发现%s页，正在爬取第%s页："%(771, page), comment_url)fp.close() #关闭文件
endTime =time.time()#获取结束时的时间
useTime =(endTime-startTime)/60
print ("该次所获的信息一共使用%s分钟"%useTime)

IP代理第一次爬取100多页后也是卡住了，后来运行它，能爬取的越来越少，越来越少，后来我又加上了 cookie 值爬取网站。

4、requests + cookie值

Cookie，有时也用其复数形式 Cookies。类型为“小型文本文件”，是某些网站为了辨别用户身份，进行Session跟踪而储存在用户本地终端上的数据（通常经过加密），由用户客户端计算机暂时或永久保存的信息；这个文件与特定的 Web 文档关联在一起, 保存了该客户机访问这个Web 文档时的信息, 当客户机再次访问这个 Web 文档时这些信息可供该文档使用。由于“Cookie”具有可以保存在客户机上的神奇特性, 因此它可以帮助我们实现记录用户个人信息的功能。

4.1、cookie值得获取与转化

流程： 打开目标网站——> 鼠标右击——> 点击检查 ——> Network ——> All ——> 刷新 ——> 选中第一个文件 ——> headers ——> 找到cookie值

但是代理得cookie值只能使用字典型的数据，所以必须要进行转换一下才能使用

# 这是从浏览器中复制来的原cookie值
cookie = "u=185xbtfa; PClocation=287; u4ad=273ocdum; pcsuv=1580903692070.a.454844964; UM_distinctid=170153417e7dd-099a8ded8ef766-b383f66-144000-170153417e86d1; c=185xbtfb; pcLocate=%7B%22proCode%22%3A%22520000%22%2C%22pro%22%3A%22%E8%B4%B5%E5%B7%9E%E7%9C%81%22%2C%22cityCode%22%3A%22520100%22%2C%22city%22%3A%22%E8%B4%B5%E9%98%B3%E5%B8%82%22%2C%22dataType%22%3A%22user%22%2C%22expires%22%3A1583290353983%7D; pcautoLocate=%7B%22proId%22%3A26%2C%22cityId%22%3A287%2C%22url%22%3A%22%2F%2Fwww.pcauto.com.cn%2Fqcbj%2Fgy%2F%22%2C%22dataTypeAuto%22%3A%22user%22%7D; favCar=%E5%8D%A1%E7%BD%97%E6%8B%89_2734%7C%E6%9C%97%E9%80%B8_3225; pc_browsing_history=%7B%22id%22%3A2734%2C%20%22name%22%3A%22%E5%8D%A1%E7%BD%97%E6%8B%89%22%7D%7C%7B%22id%22%3A3225%2C%20%22name%22%3A%22%E6%9C%97%E9%80%B8%22%7D; locationddPro=%u8D35%u5DDE%u7701; cmu=mb49383348; visitedfid=16040D30987D18666D19145D30725D21855D19975; iwt_uuid=49400312-d6e0-4db2-8746-60926d754ee5; common_session_id=C3716A0B649C7CB3ED68D0574C6CB05B5D75FB0C9F1979555E47AA80D67D829B26911511FF02EF52; pcuvdata=lastAccessTime=1582078030478|visits=43; channel=3799; __PCautoMsg=%7B%22systemNoticeCount%22%3A%220%22%2C%22messageCount%22%3A%220%22%2C%22forumReplyCount%22%3A%220%22%2C%22dynaPraise%22%3A%220%22%2C%22commentReplyCount%22%3A%220%22%2C%22carReplyCount%22%3A%220%22%2C%22autoClubTaskCount%22%3A%220%22%2C%22lastUpdated%22%3A%221582078321041%22%7D"# 将上面哪个cookie转化成字典类型
cookie_dict= {i.split("=")[0]:i.split("=")[-1] for i in cookie.split("; ")}
print (cookie_dict)

转化结果：

{'u': '185xbtfa', 'PClocation': '287', 'u4ad': '273ocdum', 'pcsuv': '1580903692070.a.454844964', 'UM_distinctid': '170153417e7dd-099a8ded8ef766-b383f66-144000-170153417e86d1', 'c': '185xbtfb', 'pcLocate': '%7B%22proCode%22%3A%22520000%22%2C%22pro%22%3A%22%E8%B4%B5%E5%B7%9E%E7%9C%81%22%2C%22cityCode%22%3A%22520100%22%2C%22city%22%3A%22%E8%B4%B5%E9%98%B3%E5%B8%82%22%2C%22dataType%22%3A%22user%22%2C%22expires%22%3A1583290353983%7D', 'pcautoLocate': '%7B%22proId%22%3A26%2C%22cityId%22%3A287%2C%22url%22%3A%22%2F%2Fwww.pcauto.com.cn%2Fqcbj%2Fgy%2F%22%2C%22dataTypeAuto%22%3A%22user%22%7D', 'favCar': '%E5%8D%A1%E7%BD%97%E6%8B%89_2734%7C%E6%9C%97%E9%80%B8_3225', 'pc_browsing_history': '%7B%22id%22%3A2734%2C%20%22name%22%3A%22%E5%8D%A1%E7%BD%97%E6%8B%89%22%7D%7C%7B%22id%22%3A3225%2C%20%22name%22%3A%22%E6%9C%97%E9%80%B8%22%7D', 'locationddPro': '%u8D35%u5DDE%u7701', 'cmu': 'mb49383348', 'visitedfid': '16040D30987D18666D19145D30725D21855D19975', 'iwt_uuid': '49400312-d6e0-4db2-8746-60926d754ee5', 'common_session_id': 'C3716A0B649C7CB3ED68D0574C6CB05B5D75FB0C9F1979555E47AA80D67D829B26911511FF02EF52', 'pcuvdata': '43', 'channel': '3799', '__PCautoMsg': '%7B%22systemNoticeCount%22%3A%220%22%2C%22messageCount%22%3A%220%22%2C%22forumReplyCount%22%3A%220%22%2C%22dynaPraise%22%3A%220%22%2C%22commentReplyCount%22%3A%220%22%2C%22carReplyCount%22%3A%220%22%2C%22autoClubTaskCount%22%3A%220%22%2C%22lastUpdated%22%3A%221582078321041%22%7D'}

4.2、使用cookie值请求服务器

设置方法：

response = requests.get(url=comment_url, headers=headers, cookies= cookie_dict).text

源码汇总：

import requests
import time
import re
import csv
import random
from fake_useragent import UserAgentstartTime = time.time() #记录起始时间
headers = {"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.116 Safari/537.36" #chrome浏览器随机代理
}cookie = "u=185xbtfa; PClocation=287; u4ad=273ocdum; pcsuv=1580903692070.a.454844964; UM_distinctid=170153417e7dd-099a8ded8ef766-b383f66-144000-170153417e86d1; c=185xbtfb; pcLocate=%7B%22proCode%22%3A%22520000%22%2C%22pro%22%3A%22%E8%B4%B5%E5%B7%9E%E7%9C%81%22%2C%22cityCode%22%3A%22520100%22%2C%22city%22%3A%22%E8%B4%B5%E9%98%B3%E5%B8%82%22%2C%22dataType%22%3A%22user%22%2C%22expires%22%3A1583290353983%7D; pcautoLocate=%7B%22proId%22%3A26%2C%22cityId%22%3A287%2C%22url%22%3A%22%2F%2Fwww.pcauto.com.cn%2Fqcbj%2Fgy%2F%22%2C%22dataTypeAuto%22%3A%22user%22%7D; favCar=%E5%8D%A1%E7%BD%97%E6%8B%89_2734%7C%E6%9C%97%E9%80%B8_3225; pc_browsing_history=%7B%22id%22%3A2734%2C%20%22name%22%3A%22%E5%8D%A1%E7%BD%97%E6%8B%89%22%7D%7C%7B%22id%22%3A3225%2C%20%22name%22%3A%22%E6%9C%97%E9%80%B8%22%7D; locationddPro=%u8D35%u5DDE%u7701; cmu=mb49383348; visitedfid=16040D30987D18666D19145D30725D21855D19975; iwt_uuid=49400312-d6e0-4db2-8746-60926d754ee5; common_session_id=C3716A0B649C7CB3ED68D0574C6CB05B5D75FB0C9F1979555E47AA80D67D829B26911511FF02EF52; pcuvdata=lastAccessTime=1582078030478|visits=43; channel=3799; __PCautoMsg=%7B%22systemNoticeCount%22%3A%220%22%2C%22messageCount%22%3A%220%22%2C%22forumReplyCount%22%3A%220%22%2C%22dynaPraise%22%3A%220%22%2C%22commentReplyCount%22%3A%220%22%2C%22carReplyCount%22%3A%220%22%2C%22autoClubTaskCount%22%3A%220%22%2C%22lastUpdated%22%3A%221582078321041%22%7D"# 将上面哪个cookie转化成字典类型
cookie_dict= {i.split("=")[0]:i.split("=")[-1] for i in cookie.split("; ")}
print (cookie_dict)
#创建CSV文件，并写入表头信息
fp = open('./太平洋汽车_朗逸轿车.csv','a',newline='',encoding='utf-8-sig')
writer = csv.writer(fp)
writer.writerow(('车主','发表时间','购买车型','购买时间','地点','价格','价格单位','平均油耗', '油耗单位','行驶里程(公里)', '外观评分', '内饰评分', '空间评分', '配置评分', '动力评分', '操控评分', '油耗评分', '舒适评分', '外观', '内饰', '空间', '配置', '动力', '操控', '油耗', '舒适'))for page in range(25, 789):# 1, 789comment_url = 'https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p%s.html'%pagetime.sleep(random.uniform(1,3))#随机暂停1~3秒response = requests.get(url=comment_url, headers=headers, cookies= cookie_dict).textres_replace = response.replace('\r\n', '').replace('\t','').replace(' ','')r = re.compile('<tr><tdclass="leftTD".*?target="_blank">(.*?)<.*?target="_blank">(.*?)发表.*?target="_blank">(.*?)<.*?购买时间</em>(.*?)</div>.*?购买地点</em>(.*?)</div>.*?裸车价格</em><i>(.*?)</i>(.*?)</div>.*?平均油耗</em><i>(.*?)</i>(.*?)</div>.*?行驶里程</em>(.*?)公里</div>.*?</script><ul><li><span>外观.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>内饰.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>空间.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>配置.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>动力.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>操控.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>油耗.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>舒适.*?<b>(.*?)</b>.*?优点：</b><span>(.*?)</span>.*?缺点：</b><span>(.*?)</span>.*?外观：</b><span>(.*?)</span>.*?内饰：</b><span>(.*?)</span>.*?空间：</b><span>(.*?)</span>.*?配置：</b><span>(.*?)</span>.*?动力：</b><span>(.*?)</span>.*?操控：</b><span>(.*?)</span>.*?油耗：</b><span>(.*?)</span>.*?舒适：</b><span>(.*?)</span>')re_html = re.findall(r, res_replace)# 写入数据for index1 in range(len(re_html)):txt = re_html[index1]writer.writerow(txt)print ("一共发现%s页，正在爬取第%s页"%(771, page))
fp.close() #关闭文件
endTime =time.time()#获取结束时的时间
useTime =(endTime-startTime)/60
print ("该次所获的信息一共使用%s分钟"%useTime)

结论： 在短时间内，解决了不响应的假死状态，但是爬取的数量多了以后，它的cookie 也会被识别出来这是爬虫程序，不给予相应，所以，还得换其他的方法试试。

5、Selenium自动化爬取

这个是开发来做自动化测试的库，但是用它来做爬虫几乎是无敌的存在，就不多介绍它了，具体用法请转至 python爬虫爬取微博之战疫情用户评论及详情观看 1.2.2.1、对selenium库的基本用法认识 和 1.2.2.2、认识xpath

5.1、自动登录《太平洋汽车》

上面写的代码总是会有各种各样的名称挂断，陷入假死状态出不来，于是我就用selenium 超控浏览器获取源码，传入 URL 模拟下拉，点击下一页，获取源码，本来以为可以高枕无忧时，代码又陷入假死状态了，被控制的浏览器也动不了了，后来注册了一个账号，用于登录网站获取 cookie 值，然后赋予其他的链接进行爬取。

账号登录页面： https://my.pcauto.com.cn/passport/login.jsp?tag=1

节点的具体选择方法可以参考 python爬虫爬取微博之战疫情用户评论及详情的第2节《实现登录微博》，实现登录账号源码如下：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import timedriver = webdriver.Chrome()
def logon_web():# 打开浏览器链接driver.get('https://my.pcauto.com.cn/passport/login.jsp?tag=1')time.sleep(0.5)#暂停0.5秒driver.find_element_by_id('loginProtocolIDTag1').click()#点击“我已阅读并同意 用户使用协议 和 隐私政策”框driver.find_element_by_xpath('//*[@id="loginform"]/div[1]/input').send_keys('这里放你的账号') #输入账号driver.find_element_by_id('password').send_keys('这里放你的密码') #输入密码time.sleep(1)    driver.find_element_by_class_name('inpBtn').click()#点击登录按钮time.sleep(1)driver.find_element_by_xpath('//*[@id="chaMenu"]/span/a[1]').click() #点击左上角“LOGO”跳到官网首页if __name__ == '__main__':logon_web()

4.2、传入URL爬取信息

如果想要被控制的浏览器隐藏起来，可以把

driver = webdriver.Chrome()

改为：

chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless')
chrome_options.add_argument('--disable-gpu')#上面三行代码就是为了将Chrome不弹出界面，实现无界面爬取
driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)

这样全程浏览器都是隐藏起来进行的，方便自己去做其他的工作。

源码汇总：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time,eventlet,random
import re
import csvstartTime =time.time()#获取开始时的时间
login = "https://my.pcauto.com.cn/passport/login.jsp?tag=1"#创建CSV文件，并写入表头信息
fp = open('./太平洋汽车_朗逸轿车.csv','a',newline='',encoding='utf-8-sig')
writer = csv.writer(fp)
writer.writerow(('车主','发表时间','购买车型','购买时间','地点','价格','价格单位','平均油耗', '油耗单位','行驶里程(公里)', '外观评分', '内饰评分', '空间评分', '配置评分', '动力评分', '操控评分', '油耗评分', '舒适评分', '外观', '内饰', '空间', '配置', '动力', '操控', '油耗', '舒适'))driver = webdriver.Chrome()
def logon_web():# 打开浏览器链接driver.get(login)time.sleep(0.5)#暂停0.5秒driver.find_element_by_id('loginProtocolIDTag1').click()#点击“我已阅读并同意 用户使用协议 和 隐私政策”框driver.find_element_by_xpath('//*[@id="loginform"]/div[1]/input').send_keys('这里放你的账号') #输入账号driver.find_element_by_id('password').send_keys('这里放你的密码') #输入密码time.sleep(1)driver.find_element_by_class_name('inpBtn').click()#点击登录按钮time.sleep(1)driver.find_element_by_xpath('//*[@id="chaMenu"]/span/a[1]').click() #点击左上角“LOGO”跳到官网首页#设置爬取的第一个网页，接下来的网页翻页它自己点击comment_url = 'https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/'#这是第一页driver.get(comment_url)#打开网页网页def spider(page):#设置请求超时处理eventlet.monkey_patch()   #必须加这条代码with eventlet.Timeout(10,False):   #设置超时时间为5秒for i in range(400,4500,900):time.sleep(random.uniform(0, 0.5))#延时，模拟人为加载js=f"document.documentElement.scrollTop={i}"#下拉加载，每次下拉900像素，数值必须叠加driver.execute_script(js)#操作jssource = driver.page_source #1.直接获取源码
#         source = driver.execute_script("return document.documentElement.outerHTML") #2.调用js获取源码res_replace = source.replace('\r\n', '').replace('\t','').replace(' ','').replace('\n', '')r = re.compile('<tr><tdclass="leftTD".*?target="_blank">(.*?)<.*?target="_blank">(.*?)发表.*?target="_blank">(.*?)<.*?购买时间</em>(.*?)</div>.*?购买地点</em>(.*?)</div>.*?裸车价格</em><i>(.*?)</i>(.*?)</div>.*?平均油耗</em><i>(.*?)</i>(.*?)</div>.*?行驶里程</em>(.*?)公里</div>.*?</script><ul><li><span>外观.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>内饰.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>空间.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>配置.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>动力.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>操控.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>油耗.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>舒适.*?<b>(.*?)</b>.*?优点：</b><span>(.*?)</span>.*?缺点：</b><span>(.*?)</span>.*?外观：</b><span>(.*?)</span>.*?内饰：</b><span>(.*?)</span>.*?空间：</b><span>(.*?)</span>.*?配置：</b><span>(.*?)</span>.*?动力：</b><span>(.*?)</span>.*?操控：</b><span>(.*?)</span>.*?油耗：</b><span>(.*?)</span>.*?舒适：</b><span>(.*?)</span>')re_html = re.findall(r, res_replace)return re_htmldef push_url():for page in range(1, 789):# 1, 789 #网页的点击次数re_html = spider(page) #传入数字page返回提取的信息for index1 in range(len(re_html)):#写入CSVtxt = re_html[index1]writer.writerow(txt)time.sleep(random.uniform(1.5, 2.5))#设置随机等待driver.find_element_by_class_name('next').click() #点击下一页print ("一共发现%s页，正在爬取第%s页："%(789, page))if __name__ == '__main__':logon_web()push_url()fp.close() #关闭文件driver.quit()#推出并关闭浏览器endTime =time.time()#获取结束时的时间useTime =(endTime-startTime)/60print ("该次所获的信息一共使用%s分钟"%useTime)

爬取信息过程截图：

结论： 虽然爬到了自己需要的信息，但是它的寿命也不强，爬一段时间后也是会陷入假死状态，不在自动进行爬取下面的翻页爬取操作了，而且作为一个正真爬虫，是很少使用selenium 当作爬虫来使用的，所以，继续研究其他的方法吧

6、会话请求

经过上面一序列问题，我必须要改变一种方式了，就使用requests seesion建立会话吧，先用requests去提交我的账号和密码，登录网站，然后返回seesion，这里面就带上了本次访问后的所有信息，然后就用它去请求下一个页面，就相当于告诉服务器，现在我请求的链接是从上面一个链接跳转下来的，不信你可以查看我的通关文牒呀，seesion就是它的通关文牒，然后再设置随机暂停请求的时间长一点，这样就可以减少被反爬的概率了，甚至每隔20个停 30 ~ 60 秒钟，每请求下一个网页都停4 ~ 7秒，假装是人在快速浏览网页。

6.1、如何使用requests提交账号和密码

先来抓包看看网页都提交了什么东西服务器，然后我们也这样提交给服务器，这样就实现账号的登录了，我们登录提交账号密码后服务器也会返回信息给我们，就相当于签发通关文牒了，只要记得每一关都要它发一个通关文牒，接下来就可以用它畅行无忧啦~

抓包步骤： 打开登录页面——> 鼠标右击选择检查——> 输入密码账号点击登录按钮

页面跳转到：

复制上面URL方法: 选中链接 ——> 鼠标右击 ——> copy ——> Copy Link address

实现源码：

import requests
def logon(login):post_data = {'s': '9CF01B9F75975D555BE5407BACA68C04D76570DD88269DBE236B9C171C591416FBF00A26E1F7532C',#这里面放自己加密后的密码'u': '这里放自己的ID','r': 'https://my.pcauto.com.cn/passport/login.jsp?tag=1'}seesion =requests.session()seesion.get(url=login, headers =headers, data =post_data)print ("=================完成登录================")return seesion
login = 'https://passport3.geeknev.com/passport3/c?s=9CF01B9F75975D555BE5407BACA68C04D76570DD88269DBE236B9C171C591416FBF00A26E1F7532C&auto=90&u=mb49383348&r=https%3A%2F%2Fmy.pcauto.com.cn%2Fpassport%2Flogin.jsp'
seesion = logon(login)
print ("seesion = ", seesion)

=================完成登录================
seesion =  <requests.sessions.Session object at 0x00000237034FF208>

现在我们已经把第一个通关文牒办好了，开始过其他的关卡吧，并且在过的时候顺便把把下一关的通行证办理好，就畅通无阻了。为了减少被发现的次数，也可以弄一个假的身份去办理通关手续，这个通关手续就是代理IP啦。

6.2、源码汇总

import requests
import time
import re
import csv
import random
from fake_useragent import UserAgentstartTime = time.time()
#创建CSV文件，并写入表头信息
fp = open('./太平洋汽车_朗逸轿车12.csv','a',newline='',encoding='utf-8-sig')
writer = csv.writer(fp)
writer.writerow(('车主','发表时间 ','购买车型','购买时间','地点','价格','价格单位','平均油耗', '油耗单位','行驶里程(公里)', '外观评分', '内饰评分', '空间评分', '配置评分', '动力评分', '操控评分', '油耗评分', '舒适评分', '外观', '内饰', '空间', '配置', '动力', '操控', '油耗', '舒适'))headers ={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.186 Safari/537.36"}ips = []
for i in range(1, 3):print ("正在爬取IP使用代理，请稍等......")headers = {"User-Agent" : UserAgent().chrome #chrome浏览器随机代理}ip_url = 'http://www.89ip.cn/index_%s.html'%ires = requests.get(url=ip_url, headers=headers).textres_re= res.replace('\n', '').replace('\t','').replace(' ','')re_c = re.compile('<tr><td>(.*?)</td><td>(.*?)</td><td>')result = re.findall(re_c, res_re)for i in range(len(result)):ip = 'http://' + result[i][0] + ':' + result[i][1]proxies={"http":ip}html = requests.get('https://www.baidu.com/', proxies=proxies)if html.status_code == 200:ips.append(proxies)
print ("完成IP代理准备工作！！！")def logon(login):#需要提交的账号数据post_data = {'s': '9CF01B9F75975D555BE5407BACA68C04D76570DD88269DBE236B9C171C591416FBF00A26E1F7532C',#这里放自己加密后的密码'u': '这里放自己的ID','r': 'https://my.pcauto.com.cn/passport/login.jsp?tag=1'}#创建会话seesion =requests.session()seesion.get(url=login, headers =headers, data =post_data)print ("=================完成登录================")return seesiondef requests_url(seesion,comment_url):"""请求网页，得到源码，提取信息，并重新创建新的会话，返回给下一个网页"""time.sleep(random.uniform(3,5))#随机停3~5秒response =seesion.get(url=comment_url, headers =headers, timeout=5, proxies=ips[random.randint(0 , len(ips)-1)]).textseesion =requests.session()#重新创建会话seesion.get(url=comment_url, headers =headers)#替换掉干扰因子res_replace = response.replace('\r\n', '').replace('\t','').replace(' ','')#使用正则匹配出信息r = re.compile('leftTD.*?blank">(.*?)</a>.*?k">(.*?)发表<.*?="_blank">(.*?)<.*?</em>(.*?)<.*?购买地点</em>(.*?)<.*?价格</em><i>(.*?)</i>(.*?)<.*?<i>(.*?)</i>(.*?)<.*?</em>(.*?)公里<.*?<span>外观<.*?<b>(.*?)<.*?<b>(.*?)</b></li><li><span>空间.*?<b>(.*?)</b>.*?<b>(.*?)</b>.*?<b>(.*?)</b>.*?<b>(.*?)</b>.*?<b>(.*?)</b>.*?<b>(.*?)</b>.*?<b>优点：</b><span>(.*?)<.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)<.*?<span>(.*?)<.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)</span>.*?<span>(.*?)</span>')re_html = re.findall(r, res_replace)# 写入数据for index1 in range(len(re_html)):txt = re_html[index1]writer.writerow(txt)return seesiondef push_url():login = 'https://passport3.geeknev.com/passport3/c?s=9CF01B9F75975D555BE5407BACA68C04D76570DD88269DBE236B9C171C591416FBF00A26E1F7532C&auto=90&u=mb49383348&r=https%3A%2F%2Fmy.pcauto.com.cn%2Fpassport%2Flogin.jsp'seesion = logon(login)#传入链接返回seesionfor page in range(342, 771):# 在这里控制页数if (page%20) == 0:time.sleep(random.uniform(30,50))comment_url = 'https://price.pcauto.com.cn/comment/sg1633/p%s.html'%pageseesion = requests_url(seesion,comment_url)#传入上一个的seesion和下一个链接，并返回seesionseesion = seesionprint ("一共发现%s页，正在爬取第%s页"%(771, page))
if __name__ == '__main__':push_url()fp.close() #关闭文件endTime =time.time()#获取结束时的时间useTime =(endTime-startTime)/60print ("该次所获的信息一共使用%s分钟"%useTime)

这样的爬虫感觉已经很完美了，经过测试，实际效果也还是不错的，就是我把速度降得很慢了，防止被识别出来，各退一步吧。

7、爬取“朗逸”论坛信息

7.1、分析论坛首页

寻找目标： 可以在网页首页点击论坛，然后以 “朗逸” 为关键词搜索，一共可以找到50页以“朗逸” 关键词的目标。

链接：

#第一页
https://ks.pcauto.com.cn/auto_bbs.shtml?q=%C0%CA%D2%DD&key=cms#第二页
https://ks.pcauto.com.cn/auto_bbs.shtml?q=%C0%CA%D2%DD&key=cms&pageNo=2#第三页
https://ks.pcauto.com.cn/auto_bbs.shtml?q=%C0%CA%D2%DD&key=cms&pageNo=3#第四页
https://ks.pcauto.com.cn/auto_bbs.shtml?q=%C0%CA%D2%DD&key=cms&pageNo=4

可以也给第一页加上 &pageNo=1 ，这样也是可以正常访问浏览器的，知道了这50页URL的规律，接下来就可以使用循环自己生成了。

在论坛首页获取到每篇文章的内容，然后再分别访问它，这样就可以实现每篇文章及评论的爬取了。

先请求一点源码来分析看看，是否能拿到自己需要的内容

import requests
response = requests.get('https://ks.pcauto.com.cn/auto_bbs.shtml?q=%C0%CA%D2%DD&key=cms&pageNo=2').text
print (response)

结论： 从上面的结果可以看出，这样页面没有任何发爬虫的措施，很轻松的就拿到了网页源码，接下来就是提取文章的链接了。

7.2、爬取论坛首页论题链接

7.2.1、如何定位xpath节点

步骤： 打开审查元素——> 点击左上角箭头图标——> 再去点击需要定位的位置 ——> HTML中 copy xpath

复制第一篇和第二篇文章的XPath进行比较

然后把它们分开使用：

这种方法适合刚入门的同学使用，还可以直接用它的上一个节点来自己写 Xpath 节点，如改写为:

相对定位：//div[@class="content"]/div/strong绝对定位：./a

由于我要获取的是 href标签 内的内容，所以给绝对定位加上 /@href ,表示提取提取其中的内容

7.2.2、代码实现

import requests
from lxml import etree
response = requests.get('https://ks.pcauto.com.cn/auto_bbs.shtml?q=%C0%CA%D2%DD&key=cms&pageNo=2').text
html_etree = etree.HTML(response) #筛选器格式化
items = html_etree.xpath('//div[@class="content"]/div/strong')#相对定位
for item in items:        href = 'https:' + item.xpath('./a/@href')[0] #"https:" 拼接上a标签的内容，构成完整链接，[0]表示提取数组第一位print (href)

结果：

https://bbs.pcauto.com.cn/topic-20741395.html
https://bbs.pcauto.com.cn/topic-20740493.html
https://bbs.pcauto.com.cn/topic-20740301.html
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提示： 加上翻页就可爬取它所有的链接了

这个网站就温柔很多了，没有发现它有反爬措施，为了安全起见，我也给请求信息加上了 IP 代理，这个步骤很上面的方法是一样的，直接Copy下来就可以用了。

7.3、BeautifulSoup筛选信息

注意这个Class标签，车主写的所有的文字都在 class="post_msg replyBody" 中

所有的回复都在 class="post_msg replyBody" 中：

用法也相当的简单，这里就不详细讲了，我在代码中详细注释

7.4、把文本写入txt文件保存

这个可以分为三部曲，和把大象装进冰箱是一样的。

创建并打开文件
把内容写进去
关闭文件

看案例：

#假设有这样一段文本，其实这是我写的诗，嘿嘿！现在我要把它保存起来
poetry = """
斩梦
笔启云霄志，天涯梦何处。
引笔书倾诉，伴影两孤独。
三春花事好，空趣亦空无。
秀发软香系，重起行前鼓。
披风鉴星月，舟踏浪平渡。
漫思阑珊意，金榜路殊途。
勿时以为念，寒窗铭刻骨。
"""#创建一个txt文件，以添加的方式写入内容，编码格式为utf-8
f = open('./我的诗篇.txt','a',encoding='utf-8') # "./"表示当前文件夹
f.write(poetry)
f.close()

结果：

7.5、论坛源码汇总

import requests
import time
import re
import random
from lxml import etree
from bs4 import BeautifulSoup
from fake_useragent import UserAgentstartTime =time.time()#获取开始时的时间
f = open('./朗逸论坛.txt','a',encoding='utf-8')#创建一个txt文件，以添加的方式写入内容，编码格式为utf-8
ips = [] #装载有效IP
for i in range(1,5):#爬取前四页print ("正在爬取IP第%s页使用代理，请稍等......"%i)headers = {"User-Agent" : UserAgent().chrome #chrome浏览器随机代理}ip_url = 'http://www.89ip.cn/index_%s.html'%i #构造链接res = requests.get(url=ip_url, headers=headers).textres_re= res.replace('\n', '').replace('\t','').replace(' ','')# 正则匹配提取信息re_c = re.compile('<tr><td>(.*?)</td><td>(.*?)</td><td>')result = re.findall(re_c, res_re)for i in range(len(result)):ip = 'http://' + result[i][0] + ':' + result[i][1]proxies={"http":ip}#验证IP是否有用html = requests.get('https://www.baidu.com/', proxies=proxies)if html.status_code == 200:ips.append(proxies)"""下面这个部分分别为爬取首页链接，论题内容和回复，并保存数据"""
for page in range(1,51):#从第一个页面到第50个页面headers = {"User-Agent" : UserAgent().chrome #chrome浏览器随机代理}print ("================一共有50个主页面，正在爬取第%s个================"%page)index_url = 'https://ks.pcauto.com.cn/auto_bbs.shtml?q=%C0%CA%D2%DD&key=cms&pageNo=' + str(page)#设置异常捕捉，try,excepttry:response = requests.get(url=index_url, headers=headers, timeout=5, proxies=ips[random.randint(0 , len(ips)-1)]).texthtml_etree = etree.HTML(response) #筛选器格式化items = html_etree.xpath('//div[@class="content"]/div/strong')#相对定位for item in items:        href = 'https:' + item.xpath('./a/@href')[0] #"https:" 拼接上a标签的内容，构成完整链接，[0]表示提取数组第一位time.sleep(0.5) #暂停0.5秒print (href) #打印链接source = requests.get(url=href, headers=headers, timeout=5, proxies=ips[random.randint(0 , len(ips)-1)]).text# 提取全部评论soup = BeautifulSoup(source, "html.parser")#BeautifulSoup解析器格式化msg = soup.find(attrs={"class": "post_msg replyBody"})#定位作者笔记wraps = soup.find(attrs={"class": "post_msg_wrap"})#定位用户评论txt = msg.get_text().replace("\n","") #get_text()表示提取文字wrap = wraps.get_text().replace("\n","") #replace("\n","")表示替换掉换行#把提取到的信息转化为字符型txt = str(txt)wrap = str(wrap)#把信息写入txt文件f.write(txt)f.write(wrap)except:pass #发现异常就跳过f.close()#完成后关闭文件
endTime =time.time()#获取结束时的时间
useTime =(endTime-startTime)/60
print ("该次所获的信息一共使用%s分钟"%useTime)

编辑器结果截图:

txt结果截图：

没有什么是一蹴而就的，所有的成果都是在 “零” 的基础上不断摸爬滚打的成果，愿你挺住，一门语言不从入门到放弃，相信它就可以陪你从入门到入土，加油！！！