考虑到我们的大多数朋友使用Python主要是因为爬虫，为了更好地帮助您巩固爬虫知识，加深您对爬虫的理解，我们选择爬虫百度库作为我们的目标。
别胡说八道了，我们开始吧。
TXT、DOCX 爬取与保存
在爬取任何东西之前，我们都要先确认需要爬取的数据是不是异步加载的；如果是异步加载的直接爬取网页是爬不到的。
要知道是不是异步加载其实很简单，就用requests 对网页发起请求，看看 response 是什么就可以了
很明显，返回的东西，并不是我们所需要的内容； 根据常理来说，我们就可以认为该网页是异步加载的。
但是，从常识来讲，如果网页的内容是异步加载的，那么直接通过百度搜索，是搜索不到网页内部的内容的，但是很显然，我们每次通过百度搜索都是可以直接找到文库中的文本内容的。
如下:
那么这就有意思了，明明直接发起请求是获取不到网页内容的，但是为什么通过百度搜索就可以找到呢？ 关键肯定在于百度搜索 上面。
这个时候通过查阅资料，我们了解到，最主要的问题出在我们的 headers
在爬取网页时，headers 通常是作为身份证，让网页不看出我们是爬虫；如果不加 headers，网页直接就会看出我们是爬虫，就会拒绝访问
再深入了解一下 headers 的识别机理，我们发现了叫做 Robot 协议的东西。
它规定了什么样的 headers 可以访问网页内部内容，除了指定 headers 之外的 headers，都是无法请求页面内容的。
比如说百度文库的 Robot 协议就是下面这样的：
User-agent: BaiduspiderDisallow: /w?Disallow: /search?Disallow: /submitDisallow: /uploadDisallow: /cashier/
而我们需要爬取的内容 url 格式为
这代表 Baiduspider 应该可以爬取文库内容；大致猜测这是因为百度搜索时需要根据文本内容匹配搜索选项，所以放行。
因此我们尝试伪装 UA 为 Baiduspider
果然不出所料，我们成功地获取到了目标内容
既然已经成功获取到了网页的正确源代码，那么下一步就是去解析网页获取内容。
解析网页源代码的库有很多，这里我们使用 BeautifulSoup
plist = []
soup = BeautifulSoup(r, "html.parser")
plist.append(soup.title.string)for div in soup.find_all('div', attrs={"class": "bd doc-reader"}):
plist.extend(div.get_text().split('\n'))
plist = [c.replace(' ', '') for c in plist]
plist = [c.replace('\x0c', '') for c in plist]
plist
整个解析是非常容易的，都是很标准的操作。
在这里就不多加叙述了，最终的效果如下：
当然爬取到东西了只是万里长征的第一步，就这样是肯定不行的，我们还需要将爬取的内容保存起来，通常是保存为 txt 文件
file = open('test.txt', 'w',encoding='utf-8')for str in plist:
file.write(str)
file.write('\n')
file.close()
但是为了美观起见，我们在这里选择使用 python-docx 库将内容保存为 docx 文件
with open('test.txt', encoding='utf-8') as f:
docu = Document()
docu.add_paragraph(f.read())
docu.save('test.docx')
PPT、PDF 爬取与保存
有了之前的经验教训，在爬取的时候我们首先就尝试了使用爬取 TXT、DOCX 的方法，尝试是否可以爬到内容
很可惜的是，我们并没有访问到
原因仔细想想也很简单，在百度搜索的时候，直接搜索是搜不到 PPT 或者 PDF 的内容的
那么很显然，PPT 和 PDF 是通过异步的方法进行内容加载的
对待异步加载的数据，我们通常采取的策略有两种
1、第一个就是直接找到发起异步请求的接口，自己构造请求头，发起请求
2、第二个就是通过 Selenium 这样的自动化测试工具去爬取
百度文库的接口太难找了，请求头的构造也很麻烦，找了很久也没有很满意。
所以在本次爬取中，我们使用的是第二种方法，使用 Selenium 这样的自动化测试工具
这里我们需要下载 ChromeDriver 这个插件，当然这里是默认大家使用的是 Chrome 浏览器，如果是其他的浏览器，firefox，safari 等等，直接去网上找到相应 Driver 就可以了。
这里给出 ChromeDriver 的下载地址
大家一定要下载和自己 Chrome 浏览器版本一致的 ChromeDriver，不然程序是运行会报错
我们先不急着马上开始爬取，我们先来尝试使用一下Selenium调用ChromeDriver
怎么样，是不是浏览器自动打开了? 现在我们尝试输出这个 driver，就可以看见，网页的正确源代码已经在里面了
现在我们仔细研究一下源代码就可以看到，我们需要的内容在下面这个位置
现在正确的源代码也有了，内容的位置也知道了，直接解析，爬取，完事就好了。
想得美，经过这样的爬取之后，对内容进行解析，让我们看看究竟爬到没有
from lxml import etreeimport re
html=etree.HTML(driver.page_source)
links=html.xpath("//div[@class='reader-pic-item']/@style")
part = re.compile(r'url[(](.*?)[)]')
qa="".join(links)
z=part.findall(qa)
z
我们可以知道，其实我们只爬到 3 张 PDF，其他的都没有爬到。
这是为什么呢？
这是百度文库为了防止大家去爬，专门设置的一个小机关
返回百度文库，我们仔细看看源代码，其实我们可以发现，随着页面的变化，源代码是不断改变的，每次都只有 3 张图片的 url。
并且这个页码数也有一定的规律，如果在第二页，那么图片就是 1，2，3，如果在第三页，图片就是 2，3，4
那么我们的疑惑一下就解决了，只需要不断地进行换页的爬取，就可以了
接下来就是如何实现换页的操作了
这个需要两个步骤，先是点击继续阅读，然后进行页面输入实现换页。
先实现点击的操作，代码如下：
button = driver.find_element_by_xpath("//*[@id='html-reader-go-more']/div[2]/div[1]/span")
button.click()
driver.execute_script("arguments[0].click();", button)
整个操作是通过 JS 来进行的，大家可以把这个记住，以后需要点击的时候直接用就可以
然后就是输入页面实现换页，这个其实涉及的比较多，细分的话，步骤分为获取总页数，依次输入页面并点击。
import re# 寻找页面source = re.compile(r'<span class="page-count">/(.*?)</span>')
number = int(source.findall(driver.page_source)[0])# 输入页面并点击driver.find_element_by_class_name("page-input").clear()
driver.find_element_by_class_name("page-input").send_keys('2')
driver.find_element_by_class_name("page-input").send_keys(Keys.ENTER)
如果小伙伴成功实现了上面的操作，其实大体的爬取工作已经差不多了，接下来就是保存我们的 PPT 和 PDF了
因为爬取 PDF 和 PPT 的时候，我们是爬取的图片的源地址，那么我们要获得这张图片并保存下来就必须对这个地址发起请求，然后将返回头以二进制保存下来。
for m in range(3):
pic = requests.get(z[m]).content # 方法一# file = open(f'./照片/{m+1}.jpg','wb')# file.write(pic)# file.close()
# 方法二
with open(f'./照片/{m+1}.jpg','wb') as f:
f.write(pic)
f.close()
在这里，提醒大家一下一定要按照对图片用正确顺序进行命名，因为后面保存为 PDF 的时候，需要排序
在 py 文件的目录下，大家就可以看见保存下来的图片了
最后一步，将图片保存为 PDF
from PIL import Imageimport osfolderPath = "F:/TEST"filename = "test"files = os.listdir(folderPath)jpgFiles = []sources = []for file in files:
if 'jpg' in file:
jpgFiles.append(file)tep = []for i in jpgFiles:
ex = i.split('.')
tep.append(int(ex[0]))tep.sort()jpgFiles=[folderPath +'/'+ str(i) + '.jpg' for i in tep]output = Image.open(jpgFiles[0])jpgFiles.pop(0)for file in jpgFiles:
img = Image.open(file)
img = img.convert("P")
sources.append(img)output.save(f"./{filename}.pdf","PDF",save_all=True,append_images=sources)
最终的结果就是生成了咱们的 PDF 文件
上述的操作看起来很多，很麻烦，其实并不是的，因为大部分的操作都是固定的，大家只需要记熟就可以了。
简单的 GUI 制作
GUI 这块，我们整了点新活儿，用 C# 编写 winform 简易的 GUI，调用爬虫的 Py thon 代码
C# 调用 python 项目的方式我简单用 Process 类执行，通过执行 python.exe 执行代码
public static void RunPythonScript(string sArgName, string py, string args = "", params string[] teps){
Process p = new Process(); //(没放debug下，写绝对路径)
//string path = @"C:\Users\zll\Desktop\baidu\CSharpCallPython\bin\Debug\" + sArgName;
// 获得python文件的绝对路径（将文件放在c#的debug文件夹中可以这样操作）
string path = System.AppDomain.CurrentDomain.SetupInformation.ApplicationBase + sArgName; //没有配环境变量的话，可以像我这样写python.exe的绝对路径。如果配了，直接写"python.exe"即可
//p.StartInfo.FileName = @"C:\Users\zll\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\python.exe";
p.StartInfo.FileName = @py; string sArguments = path; foreach (string sigstr in teps)
{
sArguments += " " + sigstr;//传递参数
}
sArguments += " " + args;
p.StartInfo.Arguments = sArguments;
p.StartInfo.UseShellExecute = false;
p.StartInfo.RedirectStandardOutput = true;
p.StartInfo.RedirectStandardInput = true;
p.StartInfo.RedirectStandardError = true;
p.StartInfo.CreateNoWindow = true;
p.Start();
p.BeginOutputReadLine();
p.OutputDataReceived += new DataReceivedEventHandler(p_OutputDataReceived);
Console.ReadLine();
p.WaitForExit();
}
对输入 的内容进行简单判断，如果不是百度文库地址或不是 python.exe 地址，报错
因为 GUI 部分比较简单，这里就不过多描述了。