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首先，我们先来看看这段代码是做什么的。这段代码是一个Python程序，它的主要目的是从一个网站上抓取一些文章链接，并下载这些文章的内容，最后保存为.zip格式的压缩文件。听起来有点复杂，但我会尽力用简单的语言来解释。

• 导入需要的库
  

首先，我们需要导入三个库：requests、BeautifulSoup和time。

• requests：这个库是用来发送HTTP请求的，就像你平时在浏览器中输入网址并按回车键一样，但这个库可以在程序中自动完成。
• BeautifulSoup：这个库是用来解析HTML文档的，它可以帮你找到你感兴趣的数据，比如在这个程序中，它用来找到文章链接。
• time：这个库用来控制程序的等待时间，避免网站因为被频繁访问而封锁你的IP地址。
  

• 设置请求头
  

这一步是为了让网站认为你是一个真实的浏览器，而不是一个爬虫。你提供了一个常见的浏览器用户代{过}{滤}理字符串，这是你浏览器的身份标识，就像你的身份证一样。这样，网站就会认为你是一个真实的用户，而不是一个自动访问的程序。
3. 循环爬取链接这个程序要爬取多个页面的文章链接，所以它设置了一个循环来重复爬取1到5页面的链接。每爬取一个页面，它就会获取页面上所有的文章链接，并打印出来。
4. 解析链接并下载文章对于每个找到的文章链接，程序会发送一个GET请求来获取链接的内容。然后它用BeautifulSoup来解析获取到的HTML内容，找到下载链接，并下载文章的内容。
5. 保存文章为.zip文件最后，程序会将下载的内容保存为一个.zip格式的压缩文件。文件名会根据下载的顺序来编号，比如"1.zip"、"2.zip"等等。以上就是这段代码的基本解释。希望这个解释能够帮助你更好地理解这段代码。如果你还有其他问题，欢迎随时向我提问！这段代码的主要目的是从指定的网站（http://www.ypppt.com/moban/lunwen/）抓取一些文章链接，并下载这些文章的内容，保存为.zip格式的压缩文件。以下是详细的代码解析：

• 导入所需的库：
  
  • requests: 用于发送HTTP请求，包括GET和POST请求。
  • BeautifulSoup: 用于解析HTML或XML文档，提供便捷的搜索、修改和导航功能。
  • time: 用于控制代码的运行速度和等待时间。
    
• 设置请求头：
  
  • "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36 Edg/94.0.992.38"
  • 这是一个常见的浏览器用户代{过}{滤}理字符串，可以帮助模拟真实的浏览器行为，避免被网站识别为爬虫而进行限制。
    
• 定义一个循环来爬取所有页面的链接：
  
  • 设定一个变量num用于记录当前下载文件的序号，初始化为1。
  • 设定一个变量page用于记录当前爬取的页面，初始化为1。
  • 通过循环爬取1到5页面的链接。
    
• 根据当前页面的不同，构造请求的URL：
  
  • 如果当前页面是第一页，则直接构造URL为"http://www.ypppt.com/moban/lunwen/"。
  • 如果当前页面不是第一页，则构造URL为"http://www.ypppt.com/moban/lunwen/list-{}.html".format(page)。"
  • 使用列表推导式将URL字符串中的{}替换为page的值。
    
• 发送GET请求获取网页内容：
  
  • 使用requests库发送GET请求获取网页内容。
  • 设置响应的编码为'utf-8'。
  • 使用BeautifulSoup库解析网页内容。
    
• 查找并提取所需的数据：
  
  • 查找所有包含'class'属性值为'posts clear'的<ul>标签。
  • 在找到的<ul>标签中查找所有的<li>标签。
  • 对于每个<li>标签，提取其中的<a>标签的'href'属性值。
  • 使用print函数输出这些链接。
    
• 对于每个提取到的链接，发送GET请求获取链接的内容：
  
  • 对于每个提取到的链接，使用requests库发送GET请求获取链接的内容。
  • 设置响应的编码为响应内容的实际编码。
  • 使用BeautifulSoup库解析网页内容。
    
• 从解析的网页中查找并提取下载链接：
  
  • 在解析的网页中查找'class'属性值为'button'的<div>标签。
  • 在找到的<div>标签中查找'class'属性值为'a'的<a>标签的'href'属性值。
  • 使用requests库发送GET请求获取下载链接的内容。
  • 设置响应的编码为响应内容的实际编码。
  • 使用BeautifulSoup库解析网页内容。
  • 在解析的网页中查找'class'属性值为'down clear'的<ul>标签。
  • 在找到的<ul>标签中查找所有的<li>标签。
  • 在找到的<li>标签中查找'class'属性值为'a'的<a>标签的'href'属性值，这就是下载链接。
    
• 下载并保存文件：
  
  • 对于每个提取到的下载链接，使用requests库发送GET请求获取下载内容。
  • 将下载内容保存为一个zip文件，文件名为"num.zip"，其中"num"是当前下载文件的序号。
    
  
  

# http://www.ypppt.com/moban/lunwen/list-2.html
# http://www.ypppt.com/moban/lunwen/
# /html/body/div[2]/div/ul/li[1]/a

[Python] 纯文本查看 复制代码

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time

headers = {
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36 Edg/94.0.992.38"
}

time.sleep(4)
num = 1
page = 1
for page in range(1, 6):
    if page == 1:
        new_url = 'http://www.ypppt.com/moban/lunwen/'
    else:
        new_url = ['http://www.ypppt.com/moban/lunwen/list-{}.html'.format(page)]
        new_url = new_url[0]    #列表（被称为打了激素的数组）：可以存储任意数据类型的集合（一个变量中可以存储多个信息）,相当于数组
    #   new_url = 'http://www.ypppt.com/moban/lunwen/list-{}.html'.format(page)
    print("正在爬取" + new_url)
    response = requests.get(new_url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    jx = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
    mains = jx.find('ul', {'class': 'posts clear'})
    main_ppts = mains.find_all('li')
    for i in main_ppts:
        a = i.a.attrs['href']
        print('http://www.ypppt.com' + a)
        b = requests.get('http://www.ypppt.com' + a)
        b.encoding = b.apparent_encoding

        c = BeautifulSoup(b.content, 'lxml')
        down = c.find('div', {'class': 'button'})
        down1 = down.a.attrs['href']
        down_1 = requests.get('http://www.ypppt.com' + down1)
        down_1.encoding = down_1.apparent_encoding

        down_2 = BeautifulSoup(down_1.content, 'lxml')
        e = down_2.find('ul', {'class': 'down clear'})
        f = e.find('li')
        downlaod_url = f.a.attrs['href']
        download = requests.get(url=downlaod_url, headers=headers).content

        with open(str(num) + '.zip', 'wb') as f:
            f.write(download)
        print(str(num) + '下载成功')
        num += 1

亡屿歌

阅读起来怪怪的，是Ai写的文章吧

vethenc

再帮大佬排个版

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time

headers = {
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36 Edg/94.0.992.38"
}

time.sleep(4)
num = 1
page = 1
for page in range(1, 6):
    if page == 1:
        new_url = 'http://www.ypppt.com/moban/lunwen/'
    else:
        new_url = ['http://www.ypppt.com/moban/lunwen/list-{}.html'.format(page)]
        new_url = new_url[0]    #列表（被称为打了激素的数组）：可以存储任意数据类型的集合（一个变量中可以存储多个信息）,相当于数组
    #   new_url = 'http://www.ypppt.com/moban/lunwen/list-{}.html'.format(page)
    print("正在爬取" + new_url)
    response = requests.get(new_url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    jx = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
    mains = jx.find('ul', {'class': 'posts clear'})
    main_ppts = mains.find_all('li')
    for i in main_ppts:
        a = i.a.attrs['href']
        print('http://www.ypppt.com' + a)
        b = requests.get('http://www.ypppt.com' + a)
        b.encoding = b.apparent_encoding

        c = BeautifulSoup(b.content, 'lxml')
        down = c.find('div', {'class': 'button'})
        down1 = down.a.attrs['href']
        down_1 = requests.get('http://www.ypppt.com' + down1)
        down_1.encoding = down_1.apparent_encoding

        down_2 = BeautifulSoup(down_1.content, 'lxml')
        e = down_2.find('ul', {'class': 'down clear'})
        f = e.find('li')
        downlaod_url = f.a.attrs['href']
        download = requests.get(url=downlaod_url, headers=headers).content

        with open(str(num) + '.zip', 'wb') as f:
            f.write(download)
        print(str(num) + '下载成功')
        num += 1

苏紫方璇

代码插入可以参考这个帖子
【公告】发帖代码插入以及添加链接教程（有福利）
https://www.52pojie.cn/thread-713042-1-1.html
(出处: 吾爱破解论坛)

zrz444

只想成品。。。

Kls673M

感谢分享， 这么规范怎么感觉像AI的

soughing

确实牛，能看懂一点

zesi111

啥也不说了，楼主就是给力！

Bob5230

谢谢分享，学习学习

13590220552

谢谢分析啊