python爬虫爬取笔趣阁章节

### 使用Python编写爬虫抓取笔趣阁小说章节

为了实现这一目标，可以采用`requests`库获取网页内容并利用`BeautifulSoup`解析HTML文档。下面是一个简单的例子展示如何操作：

#### 导入必要的库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

#### 获取页面数据
定义函数用于发送HTTP请求到指定URL，并返回响应对象的内容。

def get_page_content(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)',
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        raise Exception(f"Failed to load page {url}")

#### 解析HTML结构找到所需信息
创建另一个辅助方法来处理接收到的数据流，提取出每章链接及其标题等重要字段。

def parse_chapter_list(html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    chapters = []
    
    # 假设章节列表位于id为'chapterlist'的div标签内
    chapter_div = soup.find('div', id='chapterlist')
    links = chapter_div.find_all('a')

    for link in links:
        title = link.string.strip()
        href = link['href']
        full_url = f"http://example.com{href}"  # 替换成实际域名
        chapters.append({"title": title, "link": full_url})
        
    return chapters

#### 主逻辑流程控制
最后一步是组合上述功能模块完成整个过程，在这里设置初始参数如起始网址等。

if __name__ == "__main__":
    start_url = "http://www.example.com/novel/"  # 将此替换为目标书籍首页地址
    
    try:
        html = get_page_content(start_url)
        all_chapters = parse_chapter_list(html)

        for chap in all_chapters[:5]:  # 只打印前五章作为测试
            print(chap["title"], chap["link"])
            
    except Exception as e:
        print(e)

以上代码片段展示了基本框架[^1]。需要注意的是，具体的选择器路径可能因不同版本或更新后的网站布局而有所变化；因此建议开发者先手动查看目标站点的具体情况再调整相应部分。