python爬虫知乎盐选文章

如何使用 Python 爬虫抓取知乎盐选专栏的文章内容
技术概述
为了实现从知乎盐选专栏中获取文章的内容，可以采用 Python 中的 requests 或者 selenium 库来模拟浏览器请求并提取所需的数据。此外，还需要解析 HTML 文档中的结构化信息，这可以通过 BeautifulSoup 来完成。
数据采集流程
通过发送 HTTP 请求到目标页面，并利用正则表达式或者 CSS 选择器定位特定字段（如标题、正文、图片等），从而提取出有价值的信息[^1]。例如：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_article(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'
}
response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

title = soup.find('h1', {'class': 'Post-Title'}).get_text(strip=True) # 获取文章标题
content_div = soup.find('div', {'class': 'RichContent-inner'}) # 定位文章主体

paragraphs = []
for p in content_div.find_all(['p', 'pre']):
text = p.get_text(strip=True)
if text:
paragraphs.append(text)

return {"title": title, "content": "\n".join(paragraphs)}
else:
raise Exception(f"Failed to load page {url}, status code: {response.status_code}")
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上述代码片段展示了如何访问指定 URL 并从中抽取文章标题及其主要内容[^3]。需要注意的是，在实际应用过程中可能遇到反爬机制等问题，则需调整策略以规避检测[^2]。
处理HTML特殊字符与优化显示效果
当下载下来的原始HTML文档存在一些不利于阅读体验的因素时，可自定义函数对其进行清理和美化处理。比如下面这段逻辑就涵盖了几个常见场景下的改进措施[^4]:
def process_content(html_str):
from html import unescape

processed_html = (
html_str.replace('\u003C', '<').replace('\u003E', '>') # 替换转义符
.replace('<br>', '').replace('</br>', '') # 清除多余换行标记
.strip() # 去掉首尾空白
)

# 使用 lxml 解析树形结构进一步精修节点属性等内容...
tree = etree.HTML(processed_html)
for img_figure in tree.xpath("//figure[contains(@*, '<img>')]/.."):
parent.remove(img_figure)

final_output = ''.join([unescape(x.strip()) for x in tree.itertext()])
return final_output
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以上方法不仅能够解决部分编码异常情况，还能有效提升最终呈现质量以便后续保存成 PDF 文件等形式存档备用。