抓取网页生成电子书(如何将网页文章批量抓取、生成电子书、直接推送到Kindle)
　　我一直在研究如何将相关网页或文章放入Kindle进行认真阅读，但很长一段时间以来我没有取得任何实际进展。虽然通过手工排版制作电子书的方法简单易行，但对于简短且频繁更新的网页来说，这种方法效率低下文章. 如果有一个工具可以批量抓取文章的网页，生成电子书并将其直接推送到Kindle上，那就太好了。涂鸦就是这样一个工具
　　Doocer是@lepture开发的在线服务。它允许用户提交web地址、RSS提要地址和pocket，以便以后在帐户中阅读文章，然后逐个或批量制作ePub和Mobi电子书。您可以直接在doocer中阅读所有文章，也可以将它们推到kindle或apple books上
　　
　　阅读体验真的很好
　　doocer制作的电子书排版精良，值得称赞。应该有多少内容就有多少内容，不应该有多少内容就有多少内容。这本书的封面不仅有图片和文字，还有文章目录、网站来源、文章原作者等信息。doocer生成的Mobi电子书支持kf8标准，因此支持Kindle原生替换自定义字体功能
　　由于网站文章通常有标准和通用的排版规范，doocer生成的电子书文章的大小、标题、列表和图例与原创网页文章. 原创文章中的所有超链接也将被保留，而评论、广告和其他内容将被丢弃。整本书的阅读体验非常友好。（当然，如果原创网页文章的布局混乱，生成的电子书可能无法识别。）
　　
　　将网页文章制作成电子书
　　在doocer完成注册和登录后，我们可以开始将网页文章制作成电子书。首先，单击“新书”按钮创建电子书并输入电子书名称。接下来，选择右上角的“添加”以添加文章web地址或RSS源地址
　　
　　以少数民族网页的文章为例。我们选择“feed”，在输入框中粘贴RSS地址，然后点击“parse”，就会显示少数民族文章最近的列表供我们添加。我们可以根据需要选择，也可以单击“全选”全选文章. 最后，下拉到页面底部并选择“保存”，然后这些文章将被添加到书中
　　
　　实际上，doocer网页与RSS工具非常相似。实现了从网站批量抓取文章并集中显示的功能
　　
　　要将这些文章转换成电子书并将它们推到Kindle上，我们需要做一些简单的操作
　　首先，根据doocer个人设置页面中的提示，打开该页面，将doocer电子书的发送地址添加到个人文档的接收地址中。完成后，我们将在输入框中填写Kindle的个人文档接收地址，然后单击保存
　　
　　最后，我们在doocer中打开“少数派”一书，在页面上找到“发布”，然后选择send to kindle。大约10-30分钟后，doocer将完成书籍制作并将书籍推到Kindle上
　　
　　还有一些问题需要注意
　　Doocer目前正在进行beta测试，仍然存在一些bug，尤其是对于中文网站来说。幸运的是，doocer的官方网站为开发者提供了一个对话渠道。你可以直接联系他来帮助解决这个问题
　　实现所有操作的自动化过程是我认为doocer最需要努力的。Doocer可以像RSS工具一样在网页中捕获更新的文章，但它仍然需要手动捕获新的文章，并生成电子书和推送。如果整个过程可以自动化，RSS-Mobi-Kindle可以一次性完成，我相信它的实用性会得到提高
　　目前，所有涂鸦器功能都是免费的 查看全部

　　抓取网页生成电子书(
《修真小主播》使用Scrapy抓取电子书爬虫思路怎么抓取数据
)
　　
　　用scrapy抓取电子书
　　爬行动物思维
　　首先，我们需要看看从哪里获得数据。打开秀珍小锚页面，如下图：
　　
　　有一个目录选项卡。单击此选项卡以查看目录。使用浏览器的元素查看工具，我们可以找到每个章节的目录和相关信息。根据这些信息，我们可以爬到特定页面：
　　
　　获取章节地址
　　现在我们打开xzxzb.py文件，它是我们刚刚创建的爬虫程序：
　　# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyclass XzxzbSpider(scrapy.Spider): name = 'xzxzb' allowed_domains = ['qidian.com'] start_urls = ['http://qidian.com/'] def parse(self, response): pass
　　start_uuURL是目录地址。爬虫程序将自动爬网此地址，并在下面的解析中处理结果。现在，让我们编写代码来处理目录数据。首先，爬上小说的主页以获取目录列表：
　　def parse(self, response): pages = response.xpath('//div[@id="j-catalogWrap"]//ul[@]/li') for page in pages: url = page.xpath('./child::a/attribute::href').extract() print url pass
　　在网页中获取DOM数据有两种方法，一种是使用CSS选择器，另一种是使用XML XPath查询
　　这里我们使用XPath。请自行学习相关知识。请看上面的代码。首先，我们通过ID得到目录框，得到类CF，得到目录列表：
　　pages = response.xpath('//div[@id="j-catalogWrap"]//ul[@]/li')
　　接下来，遍历子节点，在Li标记中查询子节点的href属性，最后将其打印出来：
　　for page in pages:<br /> url = page.xpath(&#39;./child::a/attribute::href&#39;).extract()<br /> print url
　　这样，可以说爬行章节路径的小爬虫已经被编写好了。使用以下命令运行xzzb crawler以查看结果：
　　scrapy crawl xzxzb
　　此时，我们的程序中可能会出现以下错误：
　　…<br />ImportError: No module named win32api<br />…
　　运行以下语句：
　　pip install pypiwin32
　　屏幕输出如下所示：
　　> ...> [u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/wrrduN6auIlOBDFlr9quQA2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/Jh-J5usgyW62uJcMpdsVgA2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/5YXHdBvg1ImaGfXRMrUjdw2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/fw5EBeKat-76ItTi_ILQ7A2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/KsFh5VutI6PwrjbX3WA1AA2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/-mpKJ01gPp1p4rPq4Fd4KQ2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/MlZSeYOQxSPM5j8_3RRvhw2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/5TXZqGvLi-3M5j8_3RRvhw2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/sysD-JPiugv4p8iEw--PPw2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/xGckZ01j64-aGfXRMrUjdw2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/72lHOJcgmedOBDFlr9quQA2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/cZkHZEYnPl22uJcMpdsVgA2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/vkNh45O3JsRMs5iq0oQwLQ2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/ge4m8RjJyPH6ItTi_ILQ7A2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/Y33PuxrKT4dp4rPq4Fd4KQ2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/MDQznkrkiyXwrjbX3WA1AA2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/A2r-YTzWCYj6ItTi_ILQ7A2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/Ng9CuONRKei2uJcMpdsVgA2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/Q_AxWAge14pMs5iq0oQwLQ2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/ZJshvAu8TVVp4rPq4Fd4KQ2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/hYD2P4c5UB2aGfXRMrUjdw2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/muxiWf_jpqTgn4SMoDUcDQ2&#39;][u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/OQQ5jbADJjVp4rPq4Fd4KQ2&#39;]> ...
　　对章节路径进行爬网的小爬虫已经编写完成，但我们的目的不仅仅是为了实现这一点，我们接下来将使用这些地址来抓取内容：
　　章页分析
　　接下来，让我们分析章节页面。从章节页面，我们想要得到标题和内容
　　如果章节信息爬行使用parser方法，我们可以编写一个方法来爬行每个章节内容，例如parser_uuChapter，首先查看章节页面的详细信息：
　　
　　您可以看到，本章的全部内容都在div标记中，类名为main text wrap，标题是类名为J_u，是chaptername的H3标记。具体内容是类名为readcontent的readcontent J_uDiv标记
　　请尝试将此打印出来：
　　# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyclass XzxzbSpider(scrapy.Spider): name = &#39;xzxzb&#39; allowed_domains = [&#39;qidian.com&#39;] start_urls = [&#39;https://book.qidian.com/info/1010780117/&#39;] def parse(self, response): pages = response.xpath(&#39;//div[@id="j-catalogWrap"]//ul[@]/li&#39;) for page in pages: url = page.xpath(&#39;./child::a/attribute::href&#39;).extract_first() # yield scrapy.Request(&#39;https:&#39; + url, callback=self.parse_chapter) yield response.follow(url, callback=self.parse_chapter) pass def parse_chapter(self, response): title = response.xpath(&#39;//div[@]//h3[@]/text()&#39;).extract_first().strip() content = response.xpath(&#39;//div[@]//div[@]&#39;).extract_first().strip() print title # print content pass
　　在上一步中，我们获得了一个章节地址，这是输出内容的相对路径，因此我们使用yield response.follow（URL，callback=self.Parse_chapter）。第二个参数是处理章节页面的回调函数。爬网到章节页面后，我们解析页面并将标题保存到文件中
　　next_page = response.urljoin(url)<br />yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse_chapter)
　　与response.follow不同，绝对路径需要通过相对路径构建。Response.follow可以直接使用相对路径，因此不需要调用urljoin方法
　　请注意，response.follow直接返回一个请求实例，该实例可以通过yield直接返回
　　获得数据后，将其存储。因为我们想要一个HTML页面，所以我们可以根据标题来存储它。代码如下：
　　 def parse_chapter(self, response): title = response.xpath(&#39;//div[@]//h3[@]/text()&#39;).extract_first().strip() content = response.xpath(&#39;//div[@]//div[@]&#39;).extract_first().strip() # print title # print content filename = &#39;./down/%s.html&#39; % (title) with open(filename, &#39;wb&#39;) as f: f.write(content.encode(&#39;utf-8&#39;)) pass
　　到目前为止，我们已成功捕获数据，但无法直接使用。需要对其进行分类和优化
　　数据排序
　　首先，我们爬下来的章节和页面的排序不是很好。如果我们手工安排，需要花费太多的时间和精力；另外，章节内容收录很多附加内容，阅读体验不好。我们需要优化内容的排版和可读性
　　让我们先把章节排好。因为目录中的章节列表是按顺序排列的，所以我们只需要在下载页面的名称中添加一个序列号
　　但是保存网页的代码是一个回调函数。只有在处理目录时才能确定顺序。回调函数如何知道顺序？因此，我们需要告诉回调函数处理部分的序列号。我们需要将参数传递给回调函数。修改后的代码如下：
　　def parse(self, response): pages = response.xpath(&#39;//div[@id="j-catalogWrap"]//ul[@]/li&#39;) for page in pages: url = page.xpath(&#39;./child::a/attribute::href&#39;).extract_first() idx = page.xpath(&#39;./attribute::data-rid&#39;).extract_first() # yield scrapy.Request(&#39;https:&#39; + url, callback=self.parse_chapter) req = response.follow(url, callback=self.parse_chapter) req.meta[&#39;idx&#39;] = idx yield req pass def parse_chapter(self, response): idx = response.meta[&#39;idx&#39;] title = response.xpath(&#39;//div[@]//h3[@]/text()&#39;).extract_first().strip() content = response.xpath(&#39;//div[@]//div[@]&#39;).extract_first().strip() # print title # print content filename = &#39;./down/%s_%s.html&#39; % (idx, title) cnt = &#39;
　　%s%s“%”（标题，内容），打开的（文件名，'wb'）作为f:f.write（cnt.encode（'utf-8'））传递
　　用Sigil制作电子书
　　加载HTML文件
　　要制作ePub电子书，我们首先通过Sigil将捕获的文件加载到程序中，然后在添加文件对话框中选择所有文件：
　　
　　制作目录
　　当文件中存在HTML的H标记时，单击generate directory按钮自动生成目录。我们在之前的数据捕获中自动添加了H1标记：
　　
　　掩护
　　
　　封面基本上是HTML，可以从页面编辑或爬网。让我们让您自己来实现它
　　
　　*声明：本文在互联网上编辑，版权归原作者所有。如果源信息不正确或侵犯权益，请联系我们进行删除或授权
　　
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　　抓取网页生成电子书(《利用Python进行数据分析·第2版》｜markdown文件下载)
　　降价至PDF→ 用降价制作电子书
　　
　　前言
　　你可以解决你遇到的任何问题，学到你不能学到的东西
　　它是这样的，因为我正在阅读《使用python进行数据分析》一书，这是原著的第二版。这本书的英文版已经有很长时间了，但我在网上找不到英文版，但有人在这本书上发表了中文译本。因为它不是一本电子书，我觉得阅读起来很不方便，携带起来也很困难。简单的书籍有HTML文档，GitHub有标记文档翻译，所以我想知道是否可以将HTML和标记文件转换成PDF，然后将它们转换成电子书。当你有需求时，你就开始想方设法。互联网上有很多方法。我曾经使用atom的markdown插件导出它们，但是效果不是很好。有些图片无法导出，我无法生成docx文档。现在我将介绍两种制作电子书的方法
　　工具准备
　　
　　工具1:pandoc工具2:pypandoc工具3:Adobe Acrobat DC
　　下载并安装：Adobe Acrobat DC PDF编辑器
　　建议：如果您不熟悉Python，请使用第一种方法。相对而言，第一种方法简单且文档丰富。第二种方法需要安装python环境，这非常麻烦，除非您使用python进行开发
　　使用方法
　　对于特定用途，建议您阅读文档操作。毕竟，每个人的需求都是不同的。pandoc的转换功能非常强大和实用
　　此外，需要安装latex将标记文件转换为PDF文件，但在使用过程中会遇到很多麻烦，很难解决
　　所以我的想法是将降价转换成docx文件，然后合并，最后将合并后的电子书转换成PDF文件
　　这也可以节省很多不必要的麻烦
　　当然，有很多功能。我只是介绍了一些，或者根据我的需要选择。您也可以选择其他方法
　　“使用Python进行数据分析·第二版”​降价文件下载
　　如下所示，我在本地下载了这本书的降价文件，共17个文件
　　因为在转换过程中文件名收录中文时会出现错误，所以我会将所有文件名修改为数字
　　提供一个工具，单击即可修改文件名。你可以下载并直接打开它
　　更多其他使用方法，让我们自己测试一下
　　Freerename下载提取代码：bg86
　　方法1
　　开始转换。这里，使用简单书籍作者的代码生成一个Windows可处理文件
　　简单的书籍÷更优雅地将降价文件转换为PDF格式
　　脚本封装，支持批量转换
　　将转换命令封装到bat批处理脚本中。稍后转换时，只需双击bat脚本，例如，将其转换为convertpdf.bat文件。内容如下:
　　pandoc text.md -o text.docx && pause
　　批处理：如果成批将数十个或数百个MD文件转换为docx文件，是否手动复制这些文件名和pandoc命令以逐个转换？没必要。bat脚本（convert.bat）：
　　@echo off
:: 遍历当前文件夹下的所有后缀名为md的文件
for /f %%a in ('dir /b *.md') do (
:: 执行pandoc命令，把每个md文件都转为docx文件，docx文件的文件名为：md文件名.md.docx
pandoc %%a -o %%a.docx
)
pause
　　使用方法非常简单。使用文本编辑器创建一个TXT文档，复制上面的代码，保存它，最后退出以修改文件后缀。蝙蝠。将要转换的标记文件放入文件夹，将convertpdf.bat复制到目录中，双击打开它，然后等待转换完成
　　此时，降价文件将转换为docx文档
　　方法2
　　直接使用pandoc转换
　　pandoc text.md -o text.docx
　　注意：要运行此代码，您需要输入此目录
　　有关更多用法，请参阅pandoc演示文档
　　方法3
　　使用python进行操作
　　相对而言，使用pypandoc有很多优点。例如，您可以使用该库轻松开发一个简单的应用程序，也可以使用该库实现一些抓取网页的功能，因为pandoc可以下载网页并将其转换为docx或其他格式文件，pypandoc提供了pandoc的接口参数，非常方便。当然，对于学习python的人来说，这是相对简单的
　　import pypandoc
output = pypandoc.convert_file('somefile.md', 'docx', outputfile="somefile.docx")
　　最简单的例子就是这个。首先输入此文件夹或在Python中指定文件目录，然后运行上述代码。如果要批量转换，可以定义相对路径，编写脚本，将其打包成exe可执行文件，并实现从markdown到docx的遍历转换。此操作将不在此处写入。这是相对简单的。对于那些打包为可执行文件的文件，请参考我以前的文章
　　使用Python开发图像下载程序的教程和源代码共享
　　对于学习python的学生，我仍然建议使用pypandoc，因为可以调用python程序
　　合并docx&amp；转换为PDF
　　您可以转换为PDF，然后合并PDF，但感觉它不像一个完整的PDF文件，而且不够漂亮。因此考虑首先合并DOXX，然后转换成PDF，这是更完美的
　　合并docx
　　我们使用Office2010合并了17个docx文件
　　使用Python转换为PDF数据分析第二版下载
　　
　　因为我看不到任何可以下载的免费电子书，所以请在这里分享我制作的这本电子书
　　这本书非常适合学习Python数据分析。你可以下载它
　　您可以在练习环境中使用Anaconda｜Jupiter笔记本
　　潘多克的其他职能
　　顺便说一下，让我们谈谈pandoc的其他一些功能。有关详细信息，请参见文档学习测试
　　例如，我前面提到的那本书
　　《学刮痧》
　　精通Python爬虫框架
　　还有一些简单的书籍翻译
　　
　　学习脚本÷短篇小说
　　不幸的是，作者没有给出降价源文件，所以我们只能在线阅读。为什么我们需要降价源文件？因为markdown良好的编辑格式在转换过程中保持了层次和书签板，这对我们制作电子书非常方便，并且节省了大量时间
　　幸运的是，pandoc提供了将网页转换为docx的功能
　　让我们试试看
　　一个页面在这里被随机转换，但是在降价下的预览非常糟糕，因为有很多其他冗余内容
　　然后我首先将其转换为docx文档，然后删除多余的内容，然后修改并保存它。看来效果还是很好的
　　pandoc doc.md -o doc.docx
　　我已经测试了多个页面的爬行和转换，发现效果仍然很好。在这里，如果您使用Python的pypandoc，您可以生成一个EXE程序。非常方便。您可以自动进入WebGurl进行抓取和转换，这仍然是一个很好的体验
　　让我们自己测试和思考更多的用法。我在这里不再重复了
　　降价在线生成PDF｜网站
　　在这里，我们推荐一个免费的@网站栏，用于自动转换PDF。经历过之后，我感觉很好
　　Mdtr2pdf降价在线生成PDF
　　简介
　　推荐免费文档转换
　　自由变换器
　　这种设计非常广泛，有许多文件和内容可以转换
　　这里我不介绍细节。它真的很富有
　　欢迎使用我的个人公共帐户：网吧
　　目前，涉及的领域有：
　　Python、数据库、C++
　　数据分析、网络爬虫、GUI开发
　　我喜欢学习我感兴趣的东西
　　在这里，我将坚持分享许多有用的学习经验和学习资源
　　你可以在这里找到一些你需要的学习经验和学习资源 查看全部

　　抓取网页生成电子书(学校计算机应用专业及相关专业的网页制作课程教材)
　　基本信息商品名称：网页制作案例教程出版社：高等教育出版社出版时间：2013-05-01作者：罗维译者：开本：16开定价：25.40页数：212印次：1ISBN号：9787040371963商品类型：图书版次：1内容提要内容提要本书根据教育部有关职业院校计算机应用与软件技术专业领域技能型紧缺人才培养培训指导方案精神，以任务驱动为导向，根据网站策划、网页设计与制作、网页美工、网站管理、网站编辑等五个岗位的能力要求，以实用性为原则，循序渐进地介绍了网页设计与制作的基本方法和技巧。本书以实习生小夏在某企业实习并参与网站开发项目为主线，由浅入深、自上而下地介绍网站建设与网页制作的详细过程。本书内容以项目展开，包括7个项目，分别为带你认识生活中的网站、设计我们的网站、搭建网站的基本页面、增强网页的功能、页面的高级应用、发布网站、增加网站的交互功能；各项目内容贴近实际生产流程，以案例展开教学活动，以工作问题激发学习兴趣，以能力需求引入相关知识，以拓展任务来开阔视野，以课后练习来检验学习效果。通过本书的学习，可以使初学者迅速掌握网站建设与网页制作的方法与技巧。本书配套网络教学资源，通过封底所附学习卡，可登录网站,获取相关教学资源。本书可作为中等职业学校计算机应用专业及相关专业的网页制作课程教材，也可作为各类计算机培训班的教材。 查看全部

　　抓取网页生成电子书(小说下载神器支持各大网站的网络小说，想下°傻瓜模式)
　　网络图书抓取器是一款出色的小说下载工具。支持网站各大网络小说。你可以下载任何你想要的。完全免费下载，无需复杂操作，一键抓取，同时所有章节可以合并为一个文本，非常方便易用。
　　
　　网络图书爬虫基本介绍
　　Web Book Crawler是一款免费的网络小说下载软件，主要功能是从各大网站抓取需要的网络小说，并自动生成txt文本。下载本软件后，您可以一键免费阅读网站的热门小说，还可以根据用户需求自动查找相关书籍和章节。独特的内核索引引擎可以帮助用户搜索他们想阅读的小说。避免产生无用数据的章节。清晰的页面设计，让用户即刻使用，拒绝各种繁琐的功能设置，只为用户提供更好的阅读体验。并且相较于传统的提取工具，这款网络图书抓取工具可以基于网络小说目录整合文本，让读者体验一流的阅读体验。
　　网络图书抓取器功能介绍
　　1、章节调整：提取目录后，可以进行移动、删除、倒序等调整操作。调整会直接影响最终的书籍，也会以调整后的章节顺序输出。
　　2、Auto-retry：在爬取过程中，由于网络因素，可能会出现爬取失败的情况。程序可能会自动重试直到成功，也可以暂时中断爬取（中断后关闭程序不影响进度），等网络好再试。
　　3、Stop and resume：抓取过程可以随时停止，退出程序后不影响进度（章节信息会保存在记录中，运行后可以恢复抓取）下次程序。注意：需要先使用停止键中断然后退出程序，如果直接退出，将不会恢复）。
　　4、一键爬取：又称°傻瓜模式“”，意思是网络图书爬虫可以实现自动爬取和合并功能，直接输出最终的文本文件。前面可能需要输入最基本的网址、保存位置等信息（会有明显的操作提示），调整章节后也可以一键抓取，抓取合并操作会自动完成.
　　5、APPLICATION网站：已经输入了10个适用的网站（选择后可以快速打开网站找到你需要的书），也可以自动申请相应的代码，或者申请到其他小说网站进行测试，如果一起使用，可以手动添加到配置文件中以备后用。
　　6、电子书制作方便：可以在设置文件中添加各章节名称的前缀和后缀，为后期制作电子书目录带来极大的方便。
　　网络图书爬虫亮点
　　1、支持多种小说平台的小说爬取。
　　2、支持多种文字编码方式，避免文字乱码。
　　3、 一键提取查看小说所有目录。
　　4、支持调整小说章节位置，可上下移动。
　　5、支持在线查看章节内容，避免提取错误章节。
　　6、方支持抓取失败时手动或自动重新抓取。
　　7、抓取后的小说会以一章一文的形式保存。
　　8、—将所有章节合并为一个文本以便于存储的关键。
　　网络图书爬虫的主要优势
　　1、Web Book Crawler 是一款非常实用的网络小说爬虫软件。有了它，用户可以快速提取十多部小说的章节和内容网站保存到本地
　　2、 这个爬虫工具功能齐全，也很友好。为用户贴心配备了4种文本编码器，防止用户提取小说时出现乱码，一键提取即可。文件合并为一个文件
　　3、 该软件使用方便，运行流畅，爬行错误率极低。如果您是小说爱好者，强烈建议您使用本软件进行小说爬取。
　　如何使用网络图书抓取器
　　1、 网络图书抓取器下载后，解压安装包后，双击使用，第一次运行会自动生成设置文件，用户可以手动调整文件，打开软件，使用软件小说下载功能，
　　2、 首先进入要下载小说的网页，输入书名，点击目录提取，提取目录后可以移动、删除、倒序等调整操作，设置保存路径，点击开始爬取开始下载。
　　3、可以提取指定小说目录页的章节信息并进行调整，然后按照章节顺序抓取小说内容，然后合并。抓取过程可以随时中断，关闭程序后可以继续上一个任务。
　　4、在设置文件中添加了每个章节名称的前缀和后缀，为后期制作电子书的目录布局带来了极大的方便。已输入 10 个适用的 网站。选择后可以快速打开网站找到你需要的书，并自动应用相应的代码。
　　网络图书爬虫回顾
　　支持多种字符编码方式，避免乱码。 查看全部

　　抓取网页生成电子书(研究网络安全epub格式的电子书折腾的可以直接点击——下载)
　　原文链接：
　　最近在学习网络安全相关知识。看到五云知识库有很多优质的文章。由于网上看文章太麻烦，研究了Calibre写的菜谱，自动下载生成电子书的方法。
　　用这种方法把截至2015年2月11日五云知识库上的400多篇文章文章整理成epub格式的电子书花了一些时间。不想折腾的可以直接点击——五云知识库总结博客-下载。
　　Calibre 的工具介绍和准备
　　Calibre 是“一站式”电子书解决方案，完全可以满足您的电子书需求。 Calibre 是免费的，源代码是开放的，具有跨平台设计，可以在 Linux、OS X 和 Windows 操作系统上运行。
　　是一个完整的电子图书馆，包括图书馆管理、格式转换、新闻、资料转电子书，以及电子书阅读器同步和集成到电子书阅读器的功能。
　　这里我们使用的是 Calibre 命令行工具中的 ebook-convert 功能，请到这里下载安装。
　　Mac 下的工具收录在安装包中。使用该工具前，请执行export PATH="$PATH:/Applications/calibre.app/Contents/MacOS/"将cli工具路径添加到系统路径中，或者在.bashrc中添加这一句。
　　其他系统尚未测试，请留言补充说明。
　　铬
　　使用开发者工具分析页面结构并在配方中指定下载的内容。
　　分析制作过程中的页面结构
　　先到五云知识库页面查看。
　　
　　黑云知识库界面
　　从页面底部的信息可以看到知识库是wordpress生成的，共47页。
　　点击查看每个目录页的格式。
　　
　　文字
　　选择标题，右键单击查看元素。
　　
　　标题
　　标题结构如下：
　　
“暗云”BootKit木马详细技术分析
　　可以找到规则。标题的共同特征是收录在，链接地址在href中，标题内容就是收录的内容。
　　任意点打开一个特定的文章，用同样的方法发现每个文章的body都在下面的标签中。
　　写菜谱
　　calibre 的配方本质上是一个 python 文件。通过继承一个类，指定一些电子书元数据和从网页中提取内容的方法，达到自动下载并集成到电子书的目的。内容筛选主要是通过Beautiful Soup来实现的。本次任务使用的配方如下，其他参考链接包括：
　　#!/usr/bin/python
# encoding: utf-8
from calibre.web.feeds.recipes import BasicNewsRecipe
class wooyun(BasicNewsRecipe):
title = u'乌云知识库'
__author__ = u'无关风月'
description = u'''乌云知识库，最专业的安全知识分享平台。本电子书由无关风月整理网站 内容而来。'''
timefmt = '[%Y-%m-%d]'
no_stylesheets = True
INDEX = 'http://drops.wooyun.org/'
# auto_cleanup = True # 如果没有手动分析文章结构，可以考虑开启该选项自动清理正文内容
language = 'zh-CN'
keep_only_tags = [{'class': ['post']}] # 仅保留文章的post中的内容，其中为自己分析得到的正文范围
max_articles_per_feed = 10000 # 默认最多文章数是100，可改为更大的数字以免下载不全
def parse_index(self):
# soup = self.index_to_soup(self.INDEX)
# pages_info = soup.findALL(**{'class': 'pages'}).text.split()
# print 'pages_info:', pages_info
start_page = 1 # int(pages_info[1])
end_page = 47 # int(pages_info[3])
articles = []
for p in range(start_page, end_page+1): # 处理每一个目录页
soup_page = self.index_to_soup(self.INDEX + '/page/' + str(p))
soup_titles = soup_page.findAll(**{'class': 'entry-title'}) # 从目录页中提取正文标题和链接
for soup_title in soup_titles:
href = soup_title.a
articles.append({'title': href['title'][18:], 'url': href['href']})
print 'page %d done' % p
articles.reverse() # 文章倒序，让其按照时间从前到后排列
res = [(u'乌云知识库', articles)] # 返回tuple，分别是电子书名字和文章列表
# self.abort_recipe_processing('test') # 用来中断电子书生成，调试用
return res
　　生成电子书
　　将上述文件保存为wooyun.recipe，在终端执行命令：
　　ebook-convert wooyun.recipe wooyun.epub
　　然后你可以去喝一杯水，等待 calibre 自动将博客处理成电子书。这里的epub也可以改成其他格式，比如mobi。
　　需要改进。 text节点无法使用calibre内置的soup解析，所以代码中的start_page和end_page是硬编码的，需要根据实际情况修改；同样文章title使用href['title'][18:]，比较粗糙，有待完善； parse_index 解析目录页共40多页，是单线程同步的，速度比较慢，可以考虑改多线程加快速度。参考链接 查看全部

　　抓取网页生成电子书(如何将网页文章批量抓取、生成电子书、直接推送到Kindle)
　　我一直在研究如何将我关注的网页或文章安装到Kindle中进行认真阅读，但很长时间没有真正的进展。手动格式化书籍制作电子书的方法虽然简单易行，但对于短小且更新频繁的网页文章来说效率低下。如果有工具可以批量抓取网页文章，生成电子书，直接推送到Kindle上就好了。 Doocer 是一个非常有用的工具。
　　Doocer 是@lepture 开发的在线服务，它允许用户在 Pocket 的后期阅读账户中提交 URL、RSS 提要地址和文章，然后将它们一一制作成 ePub、MOBI 电子书或在批次。可以直接在 Doocer 中阅读所有文章，也可以推送到 Kindle、Apple Books 阅读。
　　
　　阅读体验非常好
　　Doocer 生成的电子书格式良好，值得称赞。应该有的内容就多，不应该的内容也不多。本书不仅封面有图文，还有文章directory、网站源、文章原作者等信息。 Doocer生成的MOBI电子书支持KF8标准，所以支持 Kindle 原生替换自定义字体。
　　由于网站文章通常都有标准和通用的排版规范，所以Doocer生成的电子书文章中的大小、标题和列表图例与原网页文章高度一致@。原文章中的超链接也全部保留，评论信息、广告等内容全部丢弃。全书的阅读体验非常友好。 （当然，如果原网页文章的布局乱了，那么生成的电子书也可能完全不一样。）
　　
　　将网页文章制作成电子书
　　Doocer 完成注册和登录后，我们就可以开始将网页文章 制作成电子书了。首先，我们点击“NEW BOOK”按钮新建电子书，输入电子书书名。然后在右上角选择“添加”添加文章 URL或RSS提要地址。
　　
　　以小众网页的文章为例，我们选择“FEED”，在输入框中粘贴RSS地址，然后点击“PARSE”，那么小众文章的最近列表就是显示给我们添加。我们可以根据需要选择，也可以点击“全选”来全选文章。最后，下拉到页面底部，选择“保存”，这些文章就会被添加到书中。
　　
　　实际上，Doocer 网页与 RSS 工具非常相似。实现了从网站批量抓取文章并集中展示的功能。
　　
　　要将这些文章转换成电子书并推送到Kindle，我们需要进行一些简单的操作。
　　首先，根据Doocer个人设置页面的提示，我们打开Doocer电子书的发送地址，添加到个人文档接收地址。完成后，我们再在输入框中填写Kindle的个人文档接收地址，点击保存。
　　
　　最后，我们在 Doocer 中打开《少数派》这本书，在页面上找到“发布”，然后选择发送到 Kindle。大约 10-30 分钟，Doocer 将完成图书制作并将图书推送到 Kindle。
　　
　　还有一些问题需要注意
　　Doocer目前处于Beta测试阶段，还存在一些bug，尤其是中文网站经常出现问题。好在Doocer官网有开发者对话频道，可以直接联系他帮忙解决。
　　实现所有操作的自动化流程是我认为Doocer最需要努力的方向。 Doocer可以像RSS工具一样抓取网页中更新的文章，但仍然需要手动抓取新的文章抓取并生成电子书并推送。如果整个过程可以自动化，RSS-MOBI-Kindle就可以一次搞定，相信实用性会更高。
　　目前，Doocer 的所有功能均可免费使用。 查看全部

　　抓取网页生成电子书(网上无法下载的“小说在线阅读”内容？有种Python2.7基础知识
)
　　您是否担心“小说在线阅读”内容无法在网上下载？还是一些文章内容让你有采集的冲动，却找不到下载链接？是否有写一个程序来完成所有事情的冲动？你有没有学过python，想找个东西来展示你的拳头并告诉别人“兄弟真棒！”？那么让我们开始吧！哈哈~
　　嗯，最近刚写了很多Yii，想找点东西调整一下……= =
　　这个项目的目的是研究。对于所有版权问题，我们都站在作者一边。以阅读盗版小说为目的的读者，请自己面对墙！
　　毕竟，我们要做的就是从网页中抓取小说文本的内容。我们的研究对象是全本小说网...再次声明，我们不对任何版权负责....
　　开头最基本的内容就是抓取某一章节的内容。
　　环境：Ubuntu、Python 2.7
　　基础知识
　　这个程序涉及到几个知识点，这里罗列一下。不细说，百度上就有很多。
　　1.urllib2 模块的请求对象用于设置HTTP请求，包括爬取的url，以及伪装成浏览器的代理。然后是urlopen和read方法，这两个方法都很容易理解。
　　2.chardet 模块，用于检测网页的编码。网页抓取数据时很容易遇到乱码的问题。为了判断网页是gtk还是utf-8编码，使用chardet的detect函数来检测。使用Windows的同学可以在这里下载，解压到python的lib目录下。
　　3.decode函数将字符串从某种编码转换为unicode字符，encode将unicode字符转换为指定编码格式的字符串。
　　4.re 模块正则表达式应用。搜索功能可以找到匹配正则表达式的项，replace替换匹配的字符串。
　　思路分析：
　　我们选择的网址是，斗罗大陆第一章。你可以查看网页的源码，你会发现只有一个内容标签收录了所有章节的内容，所以你可以将内容标签与正则匹配并抓取它。试着把这部分内容打印出来，你会发现很多
　　和 &nbsp,
　　用换行符替换，&nbsp是网页中的占位符，即空格，用空格替换即可。这一章的内容非常漂亮。为了完整起见，我们也使用常规规则爬下标题。
　　程序
<p>
# -*- coding: utf-8 -*-

import urllib2
import re
import chardet


class Book_Spider:

def __init__(self):
self.pages = []

# 抓取一个章节
def GetPage(self):
myUrl = "http://www.quanben.com/xiaoshu ... 3B%3B
user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
headers = { 'User-Agent' : user_agent }
request = urllib2.Request(myUrl, headers = headers)
myResponse = urllib2.urlopen(request)
myPage = myResponse.read()

#先检测网页的字符编码,最后统一转为 utf-8
charset = chardet.detect(myPage)
charset = charset['encoding']
if charset == 'utf-8' or charset == 'UTF-8':
myPage = myPage
else:
myPage = myPage.decode('gb2312','ignore').encode('utf-8')
unicodePage = myPage.decode("utf-8")

try:
#抓取标题
my_title = re.search('(.*?)',unicodePage,re.S)
my_title = my_title.group(1)
except:
print '标题 HTML 变化，请重新分析！'
return False

try:
#抓取章节内容
my_content = re.search('(.*?) 查看全部

　　抓取网页生成电子书(
应用CHM制怍精灵制作CHM格式文CHM文件格式格式电子书)
　　互联网实用软件知识：[1] 抓取网页并制作成chm
　　工具/材料
　　Teleport_Ultra 软件
　　简单的 Chm 软件
　　去百度输入软件名找软件，也可以从我的百度云盘下载（
　　
　　下载后，安装软件。
　　打开 Teleport_Ultra 并创建一个新项目。
　　
　　选择“复制网站”。
　　
　　输入要抓取的网址，根据个人需要选择搜索深度。
　　
　　选择所有文件。
　　
　　点击完成以完成新项目。
　　
　　点击立即下载开始获取文件。
　　
　　正在获取文件，等待完成。
　　
　　创建一个新项目。
　　
　　获取后选择本地文件夹。
　　
　　点击确定导入文件夹。
　　
　　
　　点击编译按钮。
　　
　　点击生成chm文件，自行选择路径。
　　
　　好的，到这里我们已经成功地把网站变成了一个Chm文件。
　　
　　如果本次体验对您有帮助，请点击右上角“关注”关注我，关注后为您提供最新系列体验更新。
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　　抓取网页生成电子书(乌云知识库博客汇总——下载格式的电子书)
　　最近在学习网络安全相关知识。看到五云知识库有很多优质的文章。由于网上看文章太麻烦，研究了Calibre写的菜谱，自动下载生成电子书的方法。
　　用这种方法把截至2015年2月11日五云知识库上的400多篇文章文章整理成epub格式的电子书花了一些时间。不想折腾的可以直接点击——五云知识库总结博客-下载。
　　工具介绍和准备Calibre
　　Calibre 是“一站式”电子书解决方案，完全可以满足您的电子书需求。 Calibre 是免费的，源代码是开放的，具有跨平台设计，可以在 Linux、OS X 和 Windows 操作系统上运行。
　　是一个完整的电子图书馆，包括图书馆管理、格式转换、新闻、资料转电子书，以及电子书阅读器同步和集成到电子书阅读器的功能。
　　这里我们使用的是 Calibre 命令行工具中的 ebook-convert 功能，请到这里下载安装。
　　Mac 下的工具收录在安装包中。使用该工具前，请执行export PATH="$PATH:/Applications/calibre.app/Contents/MacOS/"将cli工具路径添加到系统路径中，或者在.bashrc中添加这一句。
　　其他系统尚未测试，请留言补充说明。
　　铬
　　使用开发者工具分析页面结构并在配方中指定下载的内容。
　　制作过程分析页面结构
　　先到五云知识库页面查看。
　　
　　从页面底部的信息可以看到知识库是wordpress生成的，共47页。
　　点击查看每个目录页的格式。
　　
　　选择标题，右键单击查看元素。
　　
　　标题结构如下：
　　可以找到规则。标题的共同特征是收录在，链接地址在href中，标题内容就是收录的内容。
　　任意点打开一个特定的文章，用同样的方法发现每个文章的body都在下面的标签中。
　　写菜谱
　　calibre 的配方本质上是一个 python 文件。通过继承一个类，指定一些电子书元数据和从网页中提取内容的方法，达到自动下载并集成到电子书的目的。内容筛选主要是通过Beautiful Soup来实现的。本次任务使用的配方如下，其他参考链接包括：
　　#!/usr/bin/python
# encoding: utf-8
from calibre.web.feeds.recipes import BasicNewsRecipe
class wooyun(BasicNewsRecipe):
title = u&#39;乌云知识库&#39;
__author__ = u&#39;无关风月&#39;
description = u&#39;&#39;&#39;乌云知识库，最专业的安全知识分享平台。本电子书由无关风月整理网站 内容而来。&#39;&#39;&#39;
timefmt = &#39;[%Y-%m-%d]&#39;
no_stylesheets = True
INDEX = &#39;http://drops.wooyun.org/&#39;
# auto_cleanup = True # 如果没有手动分析文章结构，可以考虑开启该选项自动清理正文内容
language = &#39;zh-CN&#39;
keep_only_tags = [{&#39;class&#39;: [&#39;post&#39;]}] # 仅保留文章的post中的内容，其中为自己分析得到的正文范围
max_articles_per_feed = 10000 # 默认最多文章数是100，可改为更大的数字以免下载不全
def parse_index(self):
# soup = self.index_to_soup(self.INDEX)
# pages_info = soup.findALL(**{&#39;class&#39;: &#39;pages&#39;}).text.split()
# print &#39;pages_info:&#39;, pages_info
start_page = 1 # int(pages_info[1])
end_page = 47 # int(pages_info[3])
articles = []
for p in range(start_page, end_page+1): # 处理每一个目录页
soup_page = self.index_to_soup(self.INDEX + &#39;/page/&#39; + str(p))
soup_titles = soup_page.findAll(**{&#39;class&#39;: &#39;entry-title&#39;}) # 从目录页中提取正文标题和链接
for soup_title in soup_titles:
href = soup_title.a
articles.append({&#39;title&#39;: href[&#39;title&#39;][18:], &#39;url&#39;: href[&#39;href&#39;]})
print &#39;page %d done&#39; % p
articles.reverse() # 文章倒序，让其按照时间从前到后排列
res = [(u&#39;乌云知识库&#39;, articles)] # 返回tuple，分别是电子书名字和文章列表
# self.abort_recipe_processing(&#39;test&#39;) # 用来中断电子书生成，调试用
return res
　　生成电子书
　　将上述文件保存为wooyun.recipe，在终端执行命令：
　　ebook-convert wooyun.recipe wooyun.epub
　　然后你可以去喝一杯水，等待 calibre 自动将博客处理成电子书。这里的epub也可以改成其他格式，比如mobi。
　　参考链接 查看全部

　　抓取网页生成电子书(本书易学易懂即学)
　　本书语言通俗易懂，内容通俗易懂。适合初学者和中级读者学习网页制作。
　　本书以图文阅读的形式，通过任务驱动的方式，以大量实例为核心，系统地介绍了网页制作的关键技术和操作技巧。主要内容包括网站制作基础知识、网页中文本信息的处理方法、网页中图片的使用方法、页面布局和布局方法、添加动态交互效果、使用样式和模板、上传网页等。本书易学易懂。只要按照书中的步骤，就可以轻松学会网页制作的方法和技巧。本书语言通俗易懂，内容通俗易懂。适合初学者和中级读者学习网页制作。
　　目录：
　　系列单元前言 1 开始建站任务 1 建站任务 2 制作网页任务 3 使用站点窗口管理文件单元 2 文本处理任务 1 插入文本信息任务 2 修改文本任务 3 创建列表格式任务 4 创建超链接单元 3 使用图像任务 1 了解常见的网络图像格式任务 2 使用图像任务 3 创建翻转地图和网络相册任务 4 制作图像映射任务 5 使用 Flash 按钮和文本单元 4 Web页面布局与排版任务1 使用布局形式设计页面任务2 使用表格组织页面内容任务3 网页制作示例任务4 使用图层定位网页内容任务5 使用框架设计网页单元5 制作动态网页任务1 使用表单任务2 创建时间线动画任务3 使用行为实现动态效果单元6 使用样式和模板任务1 使用HTML 样式任务2 使用CSS 样式任务3 使用模板单元7 网站上传任务1 申请网站空间任务2上传网站 到互联网rnet 任务 3 管理远程站点 查看全部

　　抓取网页生成电子书(对话即平台——智能医疗初探应用的挑战和解决之道(组图))
　　阿里巴巴云>云栖社区>主题地图>E>小说二抢网站
　　
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　　抓取网页生成电子书(百度一个小说网站,批量下载器聚合阅读合集(组图))
　　批量下载小说爬虫是一款专门用于批量下载小说的软件。通过小说爬虫，用户可以快速下载自己想要的小说的txt文件。
　　目的是通过网站下载一本全分类的小说，并根据分类自动创建目录，并根据小说名称保存为txt文件。 一、Grab 想法：我的想法是在百度上找一本小说网站。对于这本小说的章节页面，请使用请求。
　　本脚本仅针对“玄书网”小说网站“奇幻奇幻”类小说进行拍摄。供网友参考，可自行修改。文笔粗糙，请勿喷...原文链接。
　　小说批量下载器聚合阅读合集，主要提供小说批量下载器相关的最新资源下载。订阅小说批量下载器标签主题，您可以第一时间了解小说批量下载器的最新下载资源和主题。包。
　　IbookBox 小说批量下载阅读器，让读者远离垃圾广告。输入任意网页地址，批量抓取下载网页上的所有电子书。
　　
　　输入任意网页地址，批量抓取下载网络上的所有电子书。 1、支持所有小说网站取取。 2、支持生成txt抓取的电子书发送到手机。3、支持电子书自动存入自己的邮箱。
　　软件介绍 《批量小说下载器精简版》是一款非常好用又方便的小说批量下载软件。通过小说爬虫，用户可以快速下载自己想要的小说的txt文件，放到手机上。离线观看，软件抓取。
　　
　　语言：简体中文性质：国产软件软件大小：23.13IbookBox小说批量下载阅读器，输入任意网址，批量下载网页上的所有电子书。 IbookBox 小说批量下载阅读。 查看全部

　　抓取网页生成电子书(【IPO】抓取网络小说生成文本文件的软件特色及制作方法
)
　　网络图书抓取器主要用于抓取网络小说生成文本文件。它可以提取和调整指定小说目录页面的章节信息，然后按照章节顺序抓取小说内容，然后进行合并。抓取过程可以随时中断，关闭程序后可以继续上一个任务。
　　相关软件软件大小及版本说明下载链接
　　网络图书抓取器主要用于抓取网络小说生成文本文件。它可以提取和调整指定小说目录页面的章节信息，然后按照章节顺序抓取小说内容，然后进行合并。抓取过程可以随时中断，关闭程序后可以继续上一个任务。
　　
　　软件功能
　　1、章节调整：提取目录后，可以进行移动、删除、倒序等调整操作。调整会直接影响最终的书籍，也会以调整后的章节顺序输出。
　　2、Automatic retry：在爬取过程中，由于网络因素，可能会出现爬取失败的情况。程序可能会自动重试直到成功，也可以暂时中断爬取（中断后关闭程序不影响进度），待网络良好后再试。
　　3、Stop and resume：抓取过程可以随时停止，退出程序后不影响进度（章节信息会保存在记录中，运行后可以恢复抓取）下次程序。注意：需要先用停止按钮中断然后退出程序，如果直接退出，将不会恢复）。
　　4、 一键抓图：又称“傻瓜模式”，基本可以实现全自动抓图合并功能，直接输出最终的文本文件。前面可能需要输入最基本的网址、保存位置等信息（会有明显的操作提示），调整章节后也可以一键抓取，抓取合并操作会自动完成.
　　5、Applicable网站：已经输入了10个适用的网站（选择后可以快速打开网站找到需要的书），也可以自动应用相应的代码，其他小说也可以应用网站进行测试，如果一起使用，可以手动添加到配置文件中以备后用。
　　6、电子书制作方便：可以在设置文件中添加各章节名称的前缀和后缀，为后期制作电子书目录带来极大的方便。
　　 查看全部

　　抓取网页生成电子书(Python软件体积有点大调用多个模块的功能简介及下载)
　　主要功能：
　　您可以提取指定小说目录页的章节信息并进行调整，然后按照章节顺序抓取小说内容，然后进行合并。抓取过程可以随时中断，关闭程序后可以继续上一个任务。
　　软件界面：
　　
　　特点
　　1、章节调整：提取目录后，可以进行移动、删除、倒序等调整操作。调整会直接影响最终的书籍，也会以调整后的章节顺序输出。
　　2、Automatic retry：在爬取过程中，由于网络因素，可能会出现爬取失败的情况。程序可能会自动重试直到成功，也可以暂时中断爬取（中断后关闭程序不影响进度），待网络良好后再试。
　　3、Stop and resume：抓取过程可以随时停止，退出程序后不影响进度（章节信息会保存在记录中，运行后可以恢复抓取）下次程序。注意：需要先用停止按钮中断然后退出程序，如果直接退出，将不会恢复）。
　　4、 一键抓图：又称“傻瓜模式”，基本可以实现全自动抓图合并功能，直接输出最终的文本文件。前面可能需要输入最基本的网址、保存位置等信息（会有明显的操作提示），调整章节后也可以一键抓取，抓取合并操作会自动完成.
　　5、Applicable网站：已经输入了10个适用的网站（选择后可以快速打开网站找到需要的书），也可以自动应用相应的代码，其他小说也可以应用网站进行测试，如果一起使用，可以手动添加到配置文件中以备后用。
　　6、电子书制作方便：可以在设置文件中添加各章节名称的前缀和后缀，为后期制作电子书目录带来极大的方便。
　　功能介绍：
　　简介
　　
　　
　　下载链接：
　　链接：提取代码：caf2是Python写的，调用了多个模块，所以软件有点大 查看全部

　　抓取网页生成电子书(通过Python和爬虫，可以完成怎样的小工具？|知乎)
　　总有同学问，在学习了Python基础之后，我不知道自己可以做些什么来提高。今天就用一个小例子来告诉大家通过Python和爬虫可以完成什么样的小工具。
　　在知乎上，你一定关注了一些不错的专栏（比如Crossin的编程课堂）。但如果有一天，你最喜欢的受访者在网上被喷，你一怒之下删帖，停止更新，你就看不到这些好内容了。虽然这是小概率事件（以前没有发生过），但你可以准备下雨天。您可以将您关注的专栏导出到电子书，这样您就可以离线阅读，而不必担心误删帖子。
　　如果只需要工具和源码，可以拉到文章底部获取代码。
　　【最终效果】
　　运行程序，输入栏目id，即网页地址上的路径：
　　
　　
　　之后程序会自动抓取栏目中的文章，并根据发布时间合并导出为pdf文件。
　　
　　[实现思路]
　　本程序主要分为三部分：
　　抓取栏目文章地址列表抓取每个文章导出PDF1.抓取列表的详细内容
　　在之前的文章爬虫必备工具中，掌握了它就解决了一半的问题，我介绍了如何分析网页上的请求。按照方法，我们可以使用开发者工具的Network功能，找出栏目页面的请求，获取详细列表：
　　https://www.zhihu.com/api/v4/c ... icles
　　
　　观察返回的结果，我们发现通过next和is_end的值，可以得到下一个列表请求的地址（相当于页面向下滚动的触发效果），判断是否得到了全部文章。
　　data中的id、title、url就是我们需要的数据。因为url可以用id拼写，所以没有保存在我们的代码中。
　　
　　使用while循环直到文章的所有id和title都被捕获并保存在文件中。
　　while True:
resp = requests.get(url, headers=headers)
j = resp.json()
data = j[&#39;data&#39;]
for article in data:
# 保存id和title(略)
if j[&#39;paging&#39;][&#39;is_end&#39;]:
break
url = j[&#39;paging&#39;][&#39;next&#39;]
# 按 id 排序(略)
# 导入文件(略)
　　
　　2. 抢文章
　　有了文章的所有id/url，后面的爬取就很简单了。 文章主要内容在Post-RichText标签中。
　　处理一些文字需要一点功夫，比如原页面的图片效果，会添加noscript标签和data-actual、src="data:image等属性，我们需要正常显示删除。
　　url = &#39;https://zhuanlan.zhihu.com/p/&#39; + id
html = requests.get(url, headers=headers).text
soup = BeautifulSoup(html, &#39;lxml&#39;)
content = soup.find(class_=&#39;Post-RichText&#39;).prettify()
# 对content做处理(略)
with open(file_name, &#39;w&#39;) as f:
f.write(content)
　　
　　到这一步，所有的内容都已经抓取完毕，可以在本地读取了。
　　3. 导出 PDF
　　为了方便阅读，我们使用 wkhtmltopdf + pdfkit 将这些 HTML 文件打包成 PDF。
　　wkhtmltopdf 是一个 HTML-to-PDF 工具，需要单独安装。详情请参考其官网。
　　pdfkit 是本工具打包的 Python 库，可以从 pip 安装：
　　pip install pdfkit
　　易于使用：
　　# 获取htmls文件名列表(略)
pdfkit.from_file(sorted(htmls), &#39;zhihu.pdf&#39;)
　　
　　这样就完成了整列的导出。
　　不止知乎columns，几乎所有的信息网站都使用1.Grab List 2.Grab Details to 采集data 两步。所以这段代码只要稍加修改，就可以在许多其他网站中使用。只是有些网站需要登录访问，所以需要在headers中设置cookie信息。另外，不同的网站请求接口、参数、限制都不一样，具体问题还是要具体问题具体分析。
　　这些爬虫的开发技巧可以在我们的爬虫实战课中学习。如有需要，请在公众号回复。爬虫实战
　　[源码下载]
　　获取知乎专栏下载器源码，请在公众号（Crossin的编程课堂）回复关键词知乎。
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　　抓取网页生成电子书(《修真小主播》使用Scrapy抓取电子书爬虫思路怎么抓取数据)
　　使用 Scrapy 抓取电子书
　　爬虫创意
　　如何抓取数据，首先要看从哪里获取，打开“修真小主播”页面，如下：
　　
　　
　　有一个目录选项卡。单击此选项卡可查看目录。使用浏览器的元素查看工具，我们可以定位到各章节的目录和相关信息。根据这些信息，我们可以抓取到特定的页面：
　　
　　获取章节地址
　　现在我们打开xzxzb.py文件，就是我们刚刚创建的爬虫：
　　# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class XzxzbSpider(scrapy.Spider):
name = &#39;xzxzb&#39;
allowed_domains = [&#39;qidian.com&#39;]
start_urls = [&#39;http://qidian.com/&#39;]
def parse(self, response):
pass
　　start_urls 是目录地址，爬虫会自动爬取这个地址，然后在后面的解析中处理结果。现在我们来编写代码处理目录数据，首先爬取小说首页获取目录列表：
　　def parse(self, response):
pages = response.xpath(&#39;//div[@id="j-catalogWrap"]//ul[@class="cf"]/li&#39;)
for page in pages:
url = page.xpath(&#39;./child::a/attribute::href&#39;).extract()
print url
pass
　　获取网页中的 DOM 数据有两种方式，一种是使用 CSS 选择器，另一种是使用 XML xPath 查询。
　　这里我们使用 xPath。请自行研究相关知识。看上面的代码。首先我们通过ID获取目录框，获取类cf获取目录列表：
　　pages = response.xpath(&#39;//div[@id="j-catalogWrap"]//ul[@class="cf"]/li&#39;)
　　接下来遍历子节点，查询li标签中子节点a的href属性，最后打印出来：
　　for page in pages:
url = page.xpath(&#39;./child::a/attribute::href&#39;).extract()
print url
　　这样就可以说是爬取章节路径的小爬虫了。使用如下命令运行xzxzb爬虫查看结果：
　　scrapy crawl xzxzb
　　此时，我们的程序可能会出现以下错误：
　　…
ImportError: No module named win32api
…
　　只需运行以下语句：
　　pip install pypiwin32
　　屏幕输出如下：
　　> ...
> [u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/wrrduN6auIlOBDFlr9quQA2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/Jh-J5usgyW62uJcMpdsVgA2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/5YXHdBvg1ImaGfXRMrUjdw2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/fw5EBeKat-76ItTi_ILQ7A2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/KsFh5VutI6PwrjbX3WA1AA2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/-mpKJ01gPp1p4rPq4Fd4KQ2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/MlZSeYOQxSPM5j8_3RRvhw2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/5TXZqGvLi-3M5j8_3RRvhw2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/sysD-JPiugv4p8iEw--PPw2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/xGckZ01j64-aGfXRMrUjdw2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/72lHOJcgmedOBDFlr9quQA2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/cZkHZEYnPl22uJcMpdsVgA2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/vkNh45O3JsRMs5iq0oQwLQ2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/ge4m8RjJyPH6ItTi_ILQ7A2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/Y33PuxrKT4dp4rPq4Fd4KQ2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/MDQznkrkiyXwrjbX3WA1AA2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/A2r-YTzWCYj6ItTi_ILQ7A2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/Ng9CuONRKei2uJcMpdsVgA2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/Q_AxWAge14pMs5iq0oQwLQ2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/ZJshvAu8TVVp4rPq4Fd4KQ2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/hYD2P4c5UB2aGfXRMrUjdw2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/muxiWf_jpqTgn4SMoDUcDQ2&#39;]
[u&#39;//read.qidian.com/chapter/MuRzJqCY6MyoLoerY3WDhg2/OQQ5jbADJjVp4rPq4Fd4KQ2&#39;]
> ...
　　爬取章节路径的小爬虫是写出来的，但是我们的目的不仅如此，我们会用这些地址来爬取内容：
　　章节页面分析
　　接下来分析章节页面。我们需要从章节页面获取标题和内容。
　　如果说到用于章节信息爬取的解析器方法，那么我们可以写一个爬取每个章节内容的方法，比如：parser_chapter，先看章节页面的具体情况：
　　
　　可以看到，章节的全部内容在类名main-text-wrap的div标签中，标题是类名j_chapterName的h3标签，具体内容是带有类名的div标签类名读取内容 j_readContent。
　　尝试打印此内容：
　　# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class XzxzbSpider(scrapy.Spider):
name = &#39;xzxzb&#39;
allowed_domains = [&#39;qidian.com&#39;]
start_urls = [&#39;https://book.qidian.com/info/1010780117/&#39;]
def parse(self, response):
pages = response.xpath(&#39;//div[@id="j-catalogWrap"]//ul[@class="cf"]/li&#39;)
for page in pages:
url = page.xpath(&#39;./child::a/attribute::href&#39;).extract_first()
# yield scrapy.Request(&#39;https:&#39; + url, callback=self.parse_chapter)
yield response.follow(url, callback=self.parse_chapter)
pass
def parse_chapter(self, response):
title = response.xpath(&#39;//div[@class="main-text-wrap"]//h3[@class="j_chapterName"]/text()&#39;).extract_first().strip()
content = response.xpath(&#39;//div[@class="main-text-wrap"]//div[@class="read-content j_readContent"]&#39;).extract_first().strip()
print title
# print content
pass
　　在上一步中，我们得到了一个章节地址，它是输出内容的相对路径，所以我们使用了yield response.follow(url, callback=self.parse_chapter)，第二个参数是一个回调函数，也就是对章节页面进行处理，爬到章节页面后，我们解析页面并将标题保存到文件中。
　　next_page = response.urljoin(url)
yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse_chapter)
　　Scrapy.Request 与使用 response.follow 不同。它需要通过相对路径构造绝对路径。 Response.follow可以直接使用相对路径，不需要调用urljoin方法。
　　注意response.follow直接返回一个Request实例，可以通过yield直接返回。
　　获取数据后，进行存储。既然我们想要html页面，我们可以按标题存储。代码如下：
　　 def parse_chapter(self, response):
title = response.xpath(&#39;//div[@class="main-text-wrap"]//h3[@class="j_chapterName"]/text()&#39;).extract_first().strip()
content = response.xpath(&#39;//div[@class="main-text-wrap"]//div[@class="read-content j_readContent"]&#39;).extract_first().strip()
# print title
# print content
filename = &#39;./down/%s.html&#39; % (title)
with open(filename, &#39;wb&#39;) as f:
f.write(content.encode(&#39;utf-8&#39;))
pass
　　到目前为止，我们已经成功捕获了我们的数据，但还不能直接使用，需要进行排序和优化。
　　数据组织
　　首先，我们爬下来的章节页面的排序不是很好。如果人工分拣花费太多时间和精力；另外，章节内容收录很多额外的东西，阅读体验并不好。我们需要对内容的布局和布局进行优化。可读性。
　　我们先对章节进行排序，因为目录中的章节列表是按顺序排列的，所以我们只需要在下载页面名称后加上一个序号即可。
　　但是保存网页的代码是一个回调函数。只有在处理目录时才能确定顺序。回调函数如何知道订单？因此，我们需要告诉回调函数处理章节的序号，并且需要向回调函数传递参数。修改后的代码如下所示：
　　def parse(self, response):
pages = response.xpath(&#39;//div[@id="j-catalogWrap"]//ul[@class="cf"]/li&#39;)
for page in pages:
url = page.xpath(&#39;./child::a/attribute::href&#39;).extract_first()
idx = page.xpath(&#39;./attribute::data-rid&#39;).extract_first()
# yield scrapy.Request(&#39;https:&#39; + url, callback=self.parse_chapter)
req = response.follow(url, callback=self.parse_chapter)
req.meta[&#39;idx&#39;] = idx
yield req
pass
def parse_chapter(self, response):
idx = response.meta[&#39;idx&#39;]
title = response.xpath(&#39;//div[@class="main-text-wrap"]//h3[@class="j_chapterName"]/text()&#39;).extract_first().strip()
content = response.xpath(&#39;//div[@class="main-text-wrap"]//div[@class="read-content j_readContent"]&#39;).extract_first().strip()
# print title
# print content
filename = &#39;./down/%s_%s.html&#39; % (idx, title)
cnt = &#39;%s %s&#39; % (title, content)
with open(filename, &#39;wb&#39;) as f:
f.write(cnt.encode(&#39;utf-8&#39;))
pass
　　使用 Sigil 制作电子书
　　加载html文件
　　要制作ePub电子书，我们首先通过Sigil将我们抓取到的文件加载到程序中，在添加文件对话框中，我们选择所有文件：
　　
　　制作目录
　　当文件中存在HTML的h标签时，点击Generate Catalog按钮自动生成目录。我们在之前的数据捕获过程中自动添加了 h1 标签：
　　
　　做个封面
　　
　　封面本质上是HTML，可以从页面中编辑或抓取，就交给你自己实现吧。
　　
　　*免责声明：本文整理于网络，版权归原作者所有。如来源信息有误或侵权，请联系我们进行删除或授权。 查看全部

　　抓取网页生成电子书(如何将网页文章批量抓取、生成电子书、直接推送到Kindle)
　　我一直在研究如何将我关注的网页或文章安装到Kindle中进行认真阅读，但很长时间没有真正的进展。手动格式化书籍制作电子书的方法虽然简单易行，但对于短小且更新频繁的网页文章来说效率低下。如果有工具可以批量抓取网页文章，生成电子书，直接推送到Kindle上就好了。 Doocer 是一个非常有用的工具。
　　Doocer 是@lepture 开发的在线服务，允许用户在 Pocket 的后期阅读账户中提交 URL、RSS 提要地址和文章，然后将它们一一制作成 ePub、MOBI 电子书或在批次。可以直接在 Doocer 中阅读所有文章，也可以推送到 Kindle、Apple Books 阅读。
　　
　　阅读体验非常好
　　Doocer 生成的电子书格式良好且引人注目。应该有的内容就多，不应该的内容也不多。本书不仅封面有图文，还有文章directory、网站源、文章原作者等信息。 Doocer生成的MOBI电子书支持KF8标准，所以支持 Kindle 原生替换自定义字体。
　　由于网站文章通常都有标准和通用的排版规范，所以Doocer生成的电子书文章中的大小、标题和列表图例与原网页文章高度一致@。原文章中的超链接也全部保留，评论信息、广告等内容全部丢弃。全书的阅读体验非常友好。 （当然，如果原网页文章的布局乱了，那么生成的电子书也可能完全不一样。）
　　
　　将网页文章制作成电子书
　　Doocer 完成注册和登录后，我们就可以开始将网页文章 制作成电子书了。首先，我们点击“NEW BOOK”按钮新建电子书，输入电子书书名。然后在右上角选择“添加”添加文章 URL或RSS提要地址。
　　
　　以小众网页的文章为例，我们选择“FEED”，在输入框中粘贴RSS地址，然后点击“PARSE”，那么小众文章的最近列表就是显示给我们添加。我们可以根据需要选择，也可以点击“全选”来全选文章。最后，下拉到页面底部，选择“保存”，这些文章就会被添加到书中。
　　
　　实际上，Doocer 网页与 RSS 工具非常相似。实现了从网站批量抓取文章并集中展示的功能。
　　
　　要将这些文章转换成电子书并推送到Kindle，我们需要进行一些简单的操作。
　　首先，根据Doocer个人设置页面的提示，我们打开Amazon Kindle的个人文档设置，在个人文档接收地址中添加Doocer电子书的发送地址。完成后，我们再在输入框中填写Kindle的个人文档接收地址，点击保存。
　　
　　最后，我们在 Doocer 中打开《少数派》这本书，在页面上找到“发布”，然后选择发送到 Kindle。大约 10-30 分钟，Doocer 将完成图书制作并将图书推送到 Kindle。
　　
　　还有一些问题需要注意
　　Doocer目前处于Beta测试阶段，还存在一些bug，尤其是中文网站经常出现问题。好在Doocer官网有开发者对话频道，可以直接联系他帮忙解决。
　　实现所有操作的自动化流程是我认为Doocer最需要努力的方向。 Doocer可以像RSS工具一样抓取网页中更新的文章，但仍然需要手动抓取新的文章抓取并生成电子书并推送。如果整个过程可以自动化，RSS-MOBI-Kindle就可以一次搞定，相信实用性会更高。
　　目前，Doocer 的所有功能均可免费使用。 查看全部

　　抓取网页生成电子书(导入网页生成电子书看书一个基于http的任务(组图))
　　抓取网页生成电子书看书一个基于http的任务,利用这个电子书网站可以把所有电子书导入到kindle中进行阅读第一步，打开本地的电子书首页，导入本地电子书一步：select择取标题、作者、索引、图书名、作者签名二步：add连接电子书并connect到kindle三步：save把电子书保存到本地用开源的git或者百度云保存，网页版浏览器还可以直接按图标搜索打开电子书四步：kindle阅读本地电子书的同时可以给每个笔记分类，利用中文书名去搜索也可以去一个rss看看全国图书馆借阅书库。
　　然后把这些书直接导入到kindle里面。先不看注册有很多方法，我选择最简单的就是注册一个uac，方便自己折腾。通过connectuac给电子书导入：sendmailchrome插件即可导入导出全部电子书：连接之后http，翻页操作完毕后f12键显示（显示或者隐藏::servertimeout），复制转发的http响应地址到本地。
　　xmarks方法（点击：获取kindle书籍书名）：formattextxxxhttp://|text=xxx{%e5%9b%bd%e5%80%87%e5%9f%8b%e8%8d%90%e7%9a%84%e8%8d%90%e8%8f%a6%e8%ae%9e%e8%ae%8c%e4%b9%88%e8%9f%8b%e8%af%8f%e7%9a%84%e8%80%91%e8%8a%91%e8%81%b3%e4%b9%88%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%8a%81%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%80%91%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%80%91%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%80%91%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%80%91%e8%80%91%e8%80%91%e8%80%91%e8%80%91%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af%9f%e7%9a%84%e8%af。 查看全部

　　抓取网页生成电子书(如何阅读第一遍纯文本电子书的app推荐一下？)
　　抓取网页生成电子书有很多种方法，目前已知的有：1.扫描仪扫描，这种方法大部分可以实现，适合无法将书籍内容重新扫描到电子书资源的读者；2.手机，平板等电子产品扫描，这种方法扫描效果极差，会有广告，加载时间等问题，适合网络不好，电子书资源量少的读者。4.云端搜索，将某本电子书放在云端，找到你要看的电子书，直接访问即可，这种方法是目前最快最方便的方法，很多从事文学艺术研究的人，研究生博士生大都采用该方法，原因也在于方便快捷，不用自己爬取。
　　搜狗
　　小说云吧，
　　手机可以用下网易云阅读，电脑可以用ireader，推荐ireader。
　　手机安装app：看书的星和我！
　　搜狐小说的免费版可以转换到电子书，然后电子书到kindle，kindle看。用金山免费版。
　　基本方法：翻译文本（把原著的内容翻译成中文）再转换回原文参考：如何阅读第一遍纯文本电子书
　　有没有你使用过的，或者你想把书转换成电子书的app推荐一下？-知乎用户的回答目前较好的解决方案有两个：一、node.js技术实现（前后端分离），需要用到express框架；（依赖node.js并不大。基本java/php/.net/python这些语言的都可以。只要做好代码热更新。有tomcat和sqlalchemy两种数据库或两种后端语言或两种数据库。
　　）基于这个技术实现，github上还有一个正在维护的express版本的项目：;bootstrap=beautiful-appfirst-personcrawlingphotos二、python+node.js实现。基于项目首页上的现成代码photo(photoior).上，制作了一个浏览器端的实现，并发布到了github：主要实现的依据是：并发性、体验也不错、还有免费版。onedayphotofox.。 查看全部