前言：

对于一个网站的图片、文字音视频等，如果我们一个个的下载，不仅浪费时间，而且很容易出错。Python爬虫帮助我们获取需要的数据，这个数据是可以快速批量的获取。

工具使用：

开发工具： Visual Studio

开发环境：python-3.9.7-amd64， Windows10

使用工具包：

import requests
from lxml import etree
import os
# 下载进度条
from tqdm import tqdm
import csv

项目思路解析:

这里拿到请求地址https://search.bilibili.com/article?keyword=敬业&page=1，然后定位自己需要的元素

Li标签里面就是我们需要的数据，然后我们定位到关键词里标题，最后以此类推元素的代码位置。

代码如下：

这里的关键字可以后期代码输入，不用写死数据，便于不用频繁的修改代码。

还有这里的页数，也是可以用代码进行抓完全部网页数据，这里为了演示就把数据写死了，只爬取两页数据。

以下是元素（例如：标题，热度的数据）定位的代码

这里的replace是为了清除不需要的数据，方便于后面的数据分析。

拿完数据，我们就要把数据进行存储化，存入csv表。

这里是建立一个文件夹，用于存放csv表

Csv存入的地址的名字

书写csv的表头

意思是csv的表头

项目完整代码：

import requests
from lxml import etree
import os
# 下载进度条
from tqdm import tqdm
import csv


class KeywordInfo():
    # 获取关键字搜索内容
    def Get_keyword(self):
        arrinfoList = []
        # userinput = input("请输入搜索关键字")
        # pagesumber = input("请输入页数")
        #     pro ={
        #     #    "http": "http://120.133.60.92:80",
        #         "https": "http://106.12.254.157:8118",
        # }
        for page in range(1, 3):
            url = "https://search.bilibili.com/article?keyword="+ "敬业" + "&page=%s" % (page*1)
            print(url)
            headers = {
            'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.54 Safari/537.36'
             }
            respones = requests.get(url=url, headers=headers).text
            etrr = etree.HTML(respones)
        # 列表循环
            list_li = etrr.xpath("//div[@id='article-list']/ul/li[@class='article-item']")
        # 循环
            for i in list_li:
            # 标题
                title = i.xpath("./a/@title")[0]
            # #内容
                content = i.xpath("./div[@class='content']/p/text()")[0].replace("\n","").replace("      ","")
            # #热度
                hot = i.xpath("./div[@class='content']/div[@class='tags']/span[2]/text()")[0].replace("\n","").replace("  ","")
            # # #封面地址
                cover = "http:"+i.xpath("./a/img/@src")[0]
                oneinfoList = [title,content,hot,cover]
                arrinfoList.append(oneinfoList)
        return arrinfoList
        # print(cover)
    def __init__(self):
        listinfo = self.Get_keyword()
        # 建目录
        if not os.path.exists('./B站数据'):
            os.mkdir('./B站数据')
        File_path = './B站数据/test01.csv'
        with open(File_path, 'w', newline="", encoding='utf_8_sig')as fp:
            # 写表头
            fieldnames = ['标题', '内容', '热度', '封面地址']
            f_csv = csv.DictWriter(fp, fieldnames=fieldnames)
            f_csv.writeheader()
            for i in tqdm(range(len(listinfo))):
                f_csv.writerow({
                    #对应上面 oneinfoList = [title,content,hot,cover]顺序
                    #arrinfoList.append(oneinfoList) 
                    #'标题': listinfo[i][0],
                    '标题': listinfo[i][0],
                    '内容': listinfo[i][1],
                    '热度': listinfo[i][2],
                    '封面地址': listinfo[i][3],
                })
            print('打印完毕！！！')
if __name__ == "__main__":
    KeywordInfo()

程序运行结果：

1 https://search.bilibili.com/article?keyword=敬业&page=1
2 
3 https://search.bilibili.com/article?keyword=敬业&page=2
4 
5 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 40/40 [00:00<00:00, 40108.09it/s]
6 
7 打印完毕！！！

参考：https://blog.csdn.net/lucky_shi/article/details/105172283