在上一期，次要解说了：连贯网站与解析 HTML
上一期只是一个简略的例子，获取了网站的一小部分内容，本期开始解说须要获取网站的所有文章列表。
在开始以前，还是要揭示大家： 在网络爬虫的时候，你必须十分审慎地思考须要耗费多少网络流量，还要尽力思考能不能让采集指标的服务器负载更低一点。
本次示例采集 The ScrapingBee Blog 博客的文章。
在做数据采集以前，对网站经行剖析，看看代码构造。
须要采集的局部是一个个的小 card 组成，截图如下：
获取所有卡片的父标签之后，循环单个卡片的内容：
单个卡片的内容，就是咱们须要的内容，整顿完思路之后，开始实现代码：
首先咱们还是复用上一期网站连贯的代码：
def __init__(self):
self._target_url = 'https://www.scrapingbee.com/blog/'
self._init_connection = connection_util.ProcessConnection()
以上代码定义了一个被采集的网址，同时复用上一期的网站连贯代码。
# 连贯指标网站，获取内容
get_content = self._init_connection.init_connection(self._target_url)
连贯到下面定义的指标网站，并获取网站的内容。
if get_content:
parent = get_content.findAll("section", {"class": "section-sm"})[0]
get_row = parent.findAll("div", {"class": "col-lg-12 mb-5 mb-lg-0"})[0]
如果存在内容，对网站内容的标签经行查找，以上是获取所有 card 的父标签，获取具体网站构造能够本人查看网站的残缺内容。
get_child_item = get_row.findAll("div", {"class": "col-md-4 mb-4"})
获取所有小卡片。
for item in get_child_item:
# 获取题目文字
get_title = item.find("a", {"class": "h5 d-block mb-3 post-title"}).get_text()
# 获取公布工夫
get_release_date = item.find("div", {"class": "mb-3 mt-2"}).findAll("span")[1].get_text()
# 获取文章形容
get_description = item.find("p", {"class": "card-text post-description"}).get_text()
之后对获取的小卡片经行遍历，获取每个卡片的文章的题目，公布工夫，文章形容。
以上从网站构造开始剖析，到具体代码实现，这是爬虫抽取网站内容的一个基本思路。
每个网站不同，构造也会有所不同，所以要针对性的编写代码。
以上代码已托管在 Github，地址：https://github.com/sycct/Scra…
文章起源：爬虫辨认 – 爬虫系列：数据采集