每日一爬爬虫古诗文网

<think>好的，用户想了解如何用爬虫从古诗文网抓取数据的教程。首先，我需要回忆之前用户提供的引用内容，里面有四个相关引用，涉及到爬取唐诗三百首、数据可视化、登录分析和验证码处理。这些信息应该能帮助构建一个完整的回答。 用户的问题是关于抓取古诗文网的数据，所以需要分步骤讲解。首先，可能需要分析目标网站的结构，确定要爬取的数据在哪里，比如诗歌的标题、作者、朝代、正文等。然后，要考虑如何发送请求，处理可能的反爬机制，比如验证码，这在引用[4]里提到过。引用[1]和[3]提到存储到CSV文件，并进行数据清洗和可视化，这些步骤也需要包含在内。 接下来，我需要组织回答的结构，按照逻辑顺序：准备工作、页面分析、数据抓取、数据存储、数据清洗、可视化、注意事项。每个部分要简明扼要，同时提供代码示例，比如使用requests和BeautifulSoup库，以及处理分页的方法。同时要提到处理动态加载的问题，可能涉及到Selenium，但用户提供的引用中没有提到，可能需要根据常识补充，或者根据引用[4]提到的验证码处理，说明可能需要处理登录的情况。 还需要注意引用来源，比如在提到存储到CSV和分词时引用[1]，在分析登录入口时引用[2]，在解决验证码时引用[4]。此外，要确保回答中的LaTeX格式正确，比如变量用$包裹，但在这个问题中可能数学公式较少，可能不需要太多LaTeX，但如果有变量名的话需要注意。 然后，生成相关问题，可能需要考虑爬虫的合法性、反爬措施、数据清洗的具体方法、可视化的其他方式，以及如何处理验证码等。这些问题应该与用户的需求相关，并且基于提供的引用内容。 最后，检查回答是否符合系统级指令，比如使用中文，结构清晰，正确引用，代码格式正确，没有用户不可见的内容，以及生成相关问题。同时确保LaTeX语法正确，尽管在这个回答中可能用到的较少，但如果有的话要正确使用。</think>### 使用Python爬虫抓取古诗文网数据的分步教程 #### 一、准备工作 1. 安装依赖库：需使用$requests$发送请求，$BeautifulSoup$解析页面，$pandas$存储数据，$jieba$分词 ```python pip install requests beautifulsoup4 pandas jieba wordcloud ``` 2. 目标网站分析：古诗文网（https://so.gushiwen.cn）采用静态页面结构，但部分内容需登录后访问[^2][^4] #### 二、页面结构分析（以《唐诗三百首》页面为例） 1. 列表页特征：https://so.gushiwen.cn/gushi/tangshi.aspx 包含古诗标题、作者、朝代和详情页链接 2. 详情页结构：通过列表页获取的链接可访问具体诗歌页面，包含$div$标签包裹的正文、注释等内容[^1] 3. 登录机制：部分内容需要处理验证码和Cookie验证 #### 三、核心代码实现 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 1. 获取列表页数据 def get_list(url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') poems = [] for item in soup.select('.sons'): link = item.find('a')['href'] title = item.find('b').text.strip() author = item.select('.source a')[0].text dynasty = item.select('.source a')[1].text poems.append({'title':title, 'author':author, 'dynasty':dynasty, 'link':'https://so.gushiwen.cn'+link}) return poems # 2. 获取详情页正文 def get_detail(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') content = soup.select('.contson')[0].text.replace('<br>','\n') return content.strip() # 3. 数据存储 def save_to_csv(data): with open('poems.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title','author','dynasty','content']) writer.writeheader() for item in data: item['content'] = get_detail(item['link']) writer.writerow(item) ``` #### 四、数据处理与可视化 1. **数据清洗**：使用正则表达式去除HTML标签 ```python import re def clean_text(text): return re.sub(r'<[^>]+>', '', text) ``` 2. **词云生成**：基于引用[1]的实现方案 ```python from wordcloud import WordCloud import jieba def generate_wordcloud(): df = pd.read_csv('poems.csv') text = ''.join(df['content'].tolist()) words = ' '.join(jieba.cut(text)) wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white') wc.generate(words) wc.to_file('wordcloud.png') ``` #### 五、关键注意事项 1. 请求频率控制：建议添加$time.sleep(1)$避免触发反爬 2. 验证码处理：需要集成OCR识别或手动输入机制 3. 动态内容加载：部分页面可能使用JavaScript渲染，需改用$selenium$库