python爬百度文档

### 使用Python实现网页爬虫抓取百度文档内容

为了成功地使用Python编写程序来抓取百度文库上的信息，理解整个过程涉及的技术栈是非常重要的。这不仅限于掌握HTTP协议的基础知识[^2]，还需要深入了解用于网络请求的`requests`库以及解析HTML结构的工具。

#### 准备工作

在开始构建爬虫之前，确保已经安装了必要的软件包：

pip install requests beautifulsoup4 selenium pandas openpyxl

这些库分别提供了发起HTTP请求、解析HTML页面、模拟浏览器行为和处理Excel文件的能力。

#### 发起请求获取页面数据

对于简单的静态网站可以直接通过发送GET请求获得目标URL的内容。然而，考虑到现代Web应用通常依赖JavaScript动态加载内容，因此可能需要借助Selenium这样的自动化测试框架来驱动真实浏览器实例访问目标站点并等待所需元素完全渲染后再提取数据[^4]。

from selenium import webdriver
import time

options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--headless')  # 设置无头模式运行Chrome
driver_path = 'path_to_chromedriver'  # 替换成实际路径
browser = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path, options=options)

url = "https://wenku.baidu.com/view/xxxxxx.html"
browser.get(url)
time.sleep(3)  # 等待页面加载完成
html_content = browser.page_source
browser.quit()

print(html_content[:500])  # 打印部分HTML源码验证是否正常获取

这段代码展示了如何利用Selenium启动一个隐藏窗口版Chrome浏览器去打开指定链接，并读取返回的HTML文本。注意这里假设读者已准备好适用于当前系统的chromedriver二进制文件。

#### 解析与保存数据

一旦获得了完整的HTML字符串之后，则可以运用BeautifulSoup来进行DOM树遍历操作从而定位到感兴趣的节点位置进而抽取有用的信息片段出来。最终可考虑将收集好的资料导出至CSV或XLSX格式以便后续分析研究之用。

from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd

def parse_html(html_str):
    soup = BeautifulSoup(html_str, features="lxml")
    
    title = soup.find('title').text.strip() if soup.title else ''
    paragraphs = []
    for p in soup.findAll('p', attrs={'class': None}):
        text = p.text.replace('\n', '').strip()
        if not re.match(r'^\s*$', text):  # 过滤空白行
            paragraphs.append(text)
            
    return {'Title': [title], 'Content': [' '.join(paragraphs)]}

df = pd.DataFrame(parse_html(html_content))
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, index=False)

上述脚本定义了一个辅助函数用来清理整理从远程服务器接收到的数据流使之成为易于阅读的形式；接着创建DataFrame对象存储转换后的记录集并通过Pandas提供的API快速生成电子表格副本存盘备用。