「保姆级」网络爬虫教程（二）：教你下载文库中的PDF文档！

如何点赞再看，养成习惯。微信公众号搜索「Job Yan」关注这个爱发技术干货的 Coder。本文 GitHub https://github.com/JobYan/PythonPearls 已收录，还有算法学习、爬虫进阶等资料，以及我的系列文章，欢迎 Star 和完善。

大家好，我是 「Job」。本篇文章是「保姆级」带你入门和进阶网络爬虫系列文章的第二篇，在本篇文章中我会手把手教你：如何下载文库中的 PDF 文档和 PPT 文档。温馨提示，本文字数较多，可能需要阅读较长时间，建议先点赞收藏，防止迷路。

---

大家好呀，我的文字终于又和大家见面了！上一次和大家见面大概是在 2020 年的 11 月，转眼间两年时间已经过去。这两年里社会上发生了很多重大的事件，我们也经历了很多，尤其是疫情期间，每天都上演着新冠病毒和人类之间发生的“没有硝烟的战争”，在这场战役中涌现出了众多志愿者，他们用自己的弱小的身躯筑起了抗击疫情的厚重城墙。在这段时间里我顺利完成了学业，并且步入了社会，由学生转变为职场人，慢慢地体会到了工作的压力和生活的不易。现在再回头看看之前立下的“长时间更新公众号文章”的小目标好像实现得并不太理想，两年的时间只产出了一篇文章，不知道你还有没有印象当时随手关注的公众号，竟然在自己的关注列表里躺平了2年多的时间。

上次写文档下载程序主要是为了学习爬虫相关的知识，顺便帮助有需要的小伙伴下载一些文档，本着「独乐乐不如众乐乐」的信条，我也将自己写的蹩脚的代码开源了，想着可以帮助一些朋友快速实现文库文档的获取。程序发布一段时间之后，得到了好多小伙伴的使用和认可，好景不长的是文库总是会有一些更新，包括页面的排版、链接的格式等，这些改动往往会导致之前通过正则匹配、选取样式等方式抓取 URL 的方法失效，由于上一版软件长时间未得到维护，最终，它毫无意外地失效了。

后边，我有关注文库的一些反爬策略，但迟迟没有动手编写新版的代码。最近，我想着在工作之余培养自己在爬虫方面的兴趣，顺便帮助有需要的小伙伴，所以又开始对软件进行维护了。

1. 软件是如何使用的？

上一版的软件采用控制台样式，直接在控制台中输入文档的链接，就可以下载文档中包含的图像，图像下载完成后，会将这些图像拼成一个PDF文件，所以最终会得到一组图片和一个PDF文件。程序的使用过程展示如下：

这个没有UI界面的程序使用起来不太友好，在易用上可能会劝退一部分小伙伴。因此，本次对程序进行了升级，首次加上了UI界面，虽然界面比较简陋，但是聊胜于无。在经过一段时间的开发之后，我打算将最近一段时间成果物展示给各位小伙伴，如果大家有文档下载方面需求的话，可以下载软件之后自己尝试一下。

需要说明的是本次开发的软件仅支持 PPT 文件和 PDF 文件的下载，暂不支持 WORD 文件和 TXT 文件的下载。

升级之后，程序的使用过程如下图所示，只需要将文档的链接粘贴到文本框中，点击下载即可得到一组图片和 PDF 文件。当然，这次还贴心的实现了「更改下载文件夹」和「打开下载文件夹」的功能，可以方便的修改保存路径和打开下载路径。

按照以往的惯例，本次的代码依旧会开源，我已经将代码托管在 GitHub 上了，如果有对这方面有兴趣的小伙伴，可以下载源码并进行改进。很希望这个小软件能为你的工作或学习带来一点点的帮助。

2. 软件是如何实现的？

软件实现的思路很简单，这次直接把上次文章中画的流程图拿了过来。

从上图可以看出，总共分为 4 步：

1. 获取文档的网页链接
   
   首先要获取文档的链接，这个链接也就是需要小伙伴们动手获取，并粘贴到文本框中的链接。

2. 解析网页内容，获取图片资源的链接
   
   获取文档链接对应的 HTML 文件并利用「正则表达式」或者「Beautiful Soup」对 HTML 内容进行解析，获取到图片资源的链接。

3. 从上述链接下载对应的图片文件
   
   对上一步获取到的链接依次进行爬取，并将文件以图片的格式保存到本地。

4. 合并内容并保存到本地 PDF 文件
   
   利用 fitz 库将图片文件合并为 PDF 文件。

从上述的流程中可以发现，重点在于第 2 步，即如何从 HTML 文件中获取图片链接是本文要讲解的重点。

上一篇文章中讲解了如何爬取 PPT 文档，有兴趣的小伙伴可以去翻开上一篇文档看一下，本次主要介绍如何爬去 PDF 文档。

2.1 获取 HTML 文件

# 带下载的文档链接
url = "https://wenku.baidu.com/view/e966626f7cd184254b3535d7"
# 构造 header
user_agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36"
header = {'User-Agent': user_agent}
# 首先访问文库官网，获取cookies，骗过防爬机制
res = requests.get('https://wenku.baidu.com', headers=header)
cookie = res.cookies
# 获取文档链接的网页内容
html_content = requests.get(url, headers=self.header, cookies=cookie).content

2.2 利用正则表达式解析网页内容，获取图片链接

获取到的网页内容如下，为了便于展示，对原网页的内容进行了部分删减。从下面的内容中可以看出，json 和 png 都是按照「页」的格式来填充的。pageIndex 表示页码，后面的 pageLoadUrl 字段为 json 或 png 的链接，如果能获取该链接，就可以获取到 PDF 的文本和图片。

<meta charset="utf-8">\n    <title>\xe4\xb8\xad\xe5\x8d\x8e\xe6\xb0\x91\xe5\x9b\xbd\xe5\x9c\xb0\xe5\x9b\xbe\xe9\x9b\x86 - \xe7\x99\xbe\xe5\xba\xa6\xe6\x96\x87\xe5\xba\x93</title>\n
<!-- 此处为json文件信息，json文件中包含PDF中的文字 -->
"json":[{"pageIndex":1,"pageLoadUrl":"https://wkbjcloudbos.bdimg.com/v1/docconvert3273/wk/cbf845cb74352d6a2c27bef96588c94b/0.json?responseContentType=application%2Fjavascript&responseCacheControl=max-age%3D3888000&responseExpires=Wed%2C%2001%20Feb%202023%2016%3A48%3A35%20%2B0800"},{"pageIndex":2,"pageLoadUrl":"https://wkbjcloudbos.bdimg.com/v1/docconvert3273/wk/cbf845cb74352d6a2c27bef96588c94b/0.json?responseContentType=application%2Fjavascript&responseCacheControl=max-age%3D3888000&responseExpires=Wed%2C%2001%20Feb%202023%2016%3A48%3A35%20%2B0800"}]
<!-- 此处为json文件信息，json文件中包含PDF中的图片 -->
"png":[{"pageIndex":1,"pageLoadUrl":"https://wkbjcloudbos.bdimg.com/v1/docconvert3273/wk/cbf845cb74352d6a2c27bef96588c94b/0.png?responseContentType=image%2Fpng&responseCacheControl=max-age%3D3888000&responseExpires=Wed%2C%2001%20Feb%202023%2016%3A48%3A35%20%2B0800"},{"pageIndex":2,"pageLoadUrl":"https://wkbjcloudbos.bdimg.com/v1/docconvert3273/wk/cbf845cb74352d6a2c27bef96588c94b/0.png?responseContentType=image%2Fpng&responseCacheControl=max-age%3D3888000&responseExpires=Wed%2C%2001%20Feb%202023%2016%3A48%3A35%20%2B0800"}]},"freePage":23,"showPage":2,"page":23,"originalPage":23

由于网页上文本的排版较为复杂，如果仅获取文字，也无法较好地还原网页上显示的页面，因此，本软件只是实现了图片文件的获取。针对上述网页内容，通过正则表达式可以快速提取出 png 文件所对应的链接。

links = re.findall("\"png\"\:\[(.*?)\]", html_content.decode('utf-8'))
if links:
    self.link_list = re.findall("\"pageIndex\"\:\d+\,\"pageLoadUrl\"\:\"(.*?)\"\}", links[0])

2.3 依次下载图片

利用下面的下载函数，依次把正则表达式提取到的 png 图像链接下载下来。

def download(url, user_agent="wswp", num_retries=2):
    # print("Downloading: ", url)
    headers = {"User-agent": user_agent}
    request = urllib.request.Request(url, headers=headers)
    try:
        html = urllib.request.urlopen(request)
        # print(html.read().decode("utf-8"))
    except urllib.error.URLError as e:
        # print("Download error: ", e.reason)
        html = None
        if num_retries > 0:
            if hasattr(e, 'code') and 500 <= e.code <= 600:
                # 如果是5xx错误，则进行重试
                return download(url, user_agent, num_retries - 1)
    return html

2.4 将图片合并为PDF文件

借助 fitz 库的帮助，将下载好的 png 图像合并成一个 PDF 文件。

def export_pdf(self, dir, pdf_name, img_paths):
    doc = fitz.open()
    for img_path in img_paths:
        imgdoc = fitz.open(img_path)  # 打开图片
        pdfbytes = imgdoc.convert_to_pdf()  # 使用图片创建单页的 PDF
        imgpdf = fitz.open("pdf", pdfbytes)
        doc.insert_pdf(imgpdf)  # 将当前页插入文档  

    # 保存在图片文件夹下
    save_pdf_path = os.path.join(dir, pdf_name)
    if os.path.exists(save_pdf_path):
        os.remove(save_pdf_path)  

    doc.save(save_pdf_path)  # 保存pdf文件
    doc.close()

3. 软件的一些说明

1. 本软件会永久开源并且永不收费，仅供喜欢爬虫技术的小伙伴们学习使用；
2. 软件可能会由于各种原因而不能使用，请不要依赖此软件；
3. 本次开发的软件仅支持 PPT 文件和 PDF 文件的下载，暂不支持 WORD 文件和 TXT 文件的下载；
4. 软件爬取到的文件和文库中的原文件是有区别的，以PPT类型的文件为例，我们在文档页面看到的内容其实是 PPT 经过渲染后的图片。所以我们可以利用 Python 等编写爬虫脚本，爬取网页中的相关图片，再将这些图片合并成 PDF 文档。如果想要获取可编辑的 PPT 文件，可能需要你用「钞能力」支持一下文库。

4. 如何获取软件

---

如果我的文章帮到了你，请给一个小心心，有了你的鼓励我后续会更有动力创作出更加优质的文章，从而帮助到更多的小伙伴。当然，如果你觉得本文章在某些方面是不够好的，请在评论区留言，你的意见对我真的非常重要，谢谢。

我已经将本文章中讲述的源码都打包好了，并且还利用 pyinstaller 生成了可执行文件，如果你有这方面需求的话，请关注公众号「Job Yan」，后台回复百度文库，即可获取相关文件，后期程序更新的话，我会第一时间将相应文件更新到微信公众号后台。本系列教程持续更新，如果你也对爬虫感兴趣，欢迎关注，咱们共同进步，一起成长。

欢迎各位小伙伴用你们心爱的大手机扫描屏幕上的二维码（长按二维码可以识别或者保存到本地哟）。这是个套了支付宝马甲的公众号二维码，不信你就扫扫看（手动斜眼）。

文章持续更新，可以微信公众号搜索「Job Yab」第一时间阅读，本文 GitHub https://github.com/JobYan/PythonPearls 已经收录，还有算法学习、爬虫进阶等资料，欢迎 Star 和完善。