1. 简述

本次爬取维基百科“百科全书”词条页面内链，仅发送一次请求，获取一个 html 页面，同时不包含应对反爬虫的知识，仅包含最基础的网页爬取、数据清洗、存储为 csv 文件。

爬取网址 url 为 “https://zh.wikipedia.org/wiki/百科全书”，爬取内容为该页面所有内链及内链标识（下图蓝色字体部分）

将整个爬虫代码拆分为以下四部分介绍，同时列出相应部分代码并详解：

1. 导入所需的库

2. 请求并返回 “百科全书” 词条页面 html 文档

3. 解析 html 文档，获取此页面包含的词条链接信息

4. 持久化存储获得的词条链接信息，保存为 csv 文件

步骤 2、3、4 都设置一个函数，最后调用即可。

data = request_html()
results = parse_links(data)
save_csv(results)

下图为最终结果：

2. 导入所需库

使用 requests 库中的 get 函数发送请求；
使用 beautifulsoup 库解析 html 网页，同时使用 re 库进行正则匹配，获取想要数据；
使用 csv 库将解析得到的结果存储为 csv 文件。

源码为：

from requests import get
from bs4 import BeautifulSoup
import re
from csv import DictWriter

3. 请求并返回 html 文档

设置 请求头headers，将 UA 添加到 headers 中；
使用 get 函数发送请求，获取返回的内容。

源码为：

def request_html():url = 'https://zh.wikipedia.org/wiki/百科全书'user_agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36'headers = {'user-agent': user_agent}response = get(url, headers=headers)return response.text

4. 获取所需数据

想要获取所需数据，大致思路为：
首先创建 html 的 BeautifulSoup 实例，为了简单，直接使用内置的 html.parser 解析器；
然后使用 find 与 find_all 函数，通过匹配标签名与属性，获取所需的标签列表；
逐个处理标签列表中的标签，将所需数据以列表形式返回。

上述思路中，最主要的是通过 find 函数查找到所需标签列表，通过 F12 可知：
整个页面内容部分包含在 “class” 属性值为 “mw-content-container” 的 “div” 标签中，因此可通过 bs对象 查找所需标签 bs.body.find('div', {'class': 'mw-page-container'}).find('div', {'class': 'mw-content-container'})

词条链接都包含在 “a” 标签中，且以 “/wiki/” 开头，因此可通过正则进行匹配 find_all('a', {'href': re.compile('^/wiki/.*')})

源码为：

def parse_links(html_data: str):bs = BeautifulSoup(html_data, 'html.parser')tags = bs.body.find('div', {'class': 'mw-page-container'}).find('div', {'class': 'mw-content-container'}).find_all('a', {'href': re.compile('^/wiki/.*')})results = []links = set()for tag in tags:link = 'https://zh.wikipedia.org' + tag['href']if link not in links:links.add(link)else:continuetry:title = tag['title']except KeyError:continueresult = {}result['title'] = titleresult['link'] = linkresults.append(result)return results

5. 存储为 csv 文件

将得到的数据直接存储到 csv 文件中即可。

源码为：

def save_csv(data: list[dict]):with open('inner_links.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:f_writer = DictWriter(f, ['title', 'link'])f_writer.writeheader()f_writer.writerows(data)