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这篇文章将为大家详细讲解有关python爬虫智能翻页批量下载文件的实现方法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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1、引入库
import requests import pandas as pd from lxml import etree import re import os
2、解析初始页面
baseUrl ='/tupian/20230522/invest.aspx& heade ={ 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.92 Safari/537.36' } res =requests.get(url=baseUrl,headers=heade).text # print(res.text) html = etree.HTML(res) res =requests.get(url=baseUrl,headers=heade).text # 设置变量接受 基础页的响应数据 # print(res.text) html = etree.HTML(res)
3、获得投资关系的分类名称和url地址
data_name = html.xpath('//div[@class="infoLis"]//a/text()') # 投资者列表的名字 data_link = html.xpath('//div[@class="infoLis"]//@href') # 全部列表的链接 name = [data_name.strip() for data_name in data_name] # 通过for循环去掉空字符 link = ['/tupian/20230522/& # 合并为字典,方便保存文件 file = dict(zip(name,link))
4、每个列表信息,保存一个文件夹
for name,link in file.items(): name=name.replace('/','.') name=name.replace('...','报表') # 上面的把文件名带特许字符的 强制转换为我们想要的文本类型 path = 'E:/'+ name if not os.path.exists(path): os.mkdir(path) #建立储存位置
5、对列表的每个项目链接进行解析,拿到尾页
res_list = requests.get(url = link, headers = heade).text list_html = etree.HTML(res_list) # print(html_erJi) 解析每个分类的链接 weiYe = list_html.xpath('//a[text()="尾页"]/@href') # print(html_weiye) # 拿到尾页信息 if weiYe !=[]: # 正则提取尾页信息 get_weiYe =re.search("(\d+)'\)",html_weiye[0]) get_yeMa = get_html_weiYe.group(1) else: get_yeMa=1 # print(get_html_yeMa) 看看是不是提取成功
6、获取每个列表信息下的文件名和文件链接
for get_yeMa in range(1,int(get_yeMa)+1): # 翻页 yaMa= { '__EVENTTARGET': 'AspNetPager1', '__EVENTARGUMENT': get_yeMa } get_lei_html = requests.get(url = link, headers = heade, params = yaMa).text res3 =etree.HTML(get_lei_html) # print(res3) pdf_name = res3.xpath('//div[@class="newsLis"]//li/a/text()') # print(pdf_name) pdf_url = res3.xpath('//div[@class="newsLis"]//li//@href')
7、让文件名和文件链接处理为列表,保存后下载
pdf_names = [pdf_name.strip() for pdf_name in pdf_name] # print(pdf_names) if all(pdf_url): pdf_urls = ['http://www.jkl.com.cn'+pdf_url for pdf_url in pdf_url] # print(pdf_url) pdf_data=dict(zip(pdf_names,pdf_urls)) # pdf地址和名字整合为字典 for pdfName,pdfUrl in pdf_data.items(): pdfName =pdfName.replace('/','.') res_pdf= requests.get(url =pdfUrl,headers=heade).content houZui = pdfUrl.split('.')[-1] pdf_pash = path + '/' + pdfName + '.'+ houZui # # print(pdf_pash) with open(pdf_pash,'wb') as f: f.write(res_pdf) print(pdfName,'下载成功')
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