Python爬虫如何爬取PDF

在数据获取的领域中，使用Python爬虫爬取PDF文件是一项常见且实用的任务。Python凭借其丰富的库和简洁的语法，为我们提供了便捷的实现途径。

我们需要明确爬取PDF的基本流程。通常，这涉及到发送HTTP请求获取网页内容，解析网页找到PDF文件的链接，然后下载这些链接对应的PDF文件。

发送HTTP请求时，requests库是一个强大的工具。通过简单的代码，我们可以模拟浏览器发送请求并获取网页的响应内容。例如：

import requests
url = "目标网页的URL"
response = requests.get(url)

接下来是解析网页。如果网页结构较为简单，我们可以使用re模块通过正则表达式来查找PDF链接。但对于复杂的网页，BeautifulSoup库是更好的选择。它可以将网页内容解析成易于操作的树形结构，方便我们定位到包含PDF链接的元素。示例代码如下：

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
pdf_links = soup.find_all('a', href=lambda href: href and href.endswith('.pdf'))

找到了PDF链接后，就可以进行下载操作。这一步同样可以借助requests库。我们遍历找到的链接列表，对每个链接发送请求并将响应内容写入本地文件。代码如下：

for link in pdf_links:
    pdf_url = link['href']
    if not pdf_url.startswith('http'):
        pdf_url = url.rsplit('/', 1)[0] + '/' + pdf_url
    pdf_response = requests.get(pdf_url)
    with open(pdf_url.split('/')[-1], 'wb') as f:
        f.write(pdf_response.content)

在实际爬取过程中，还需要注意一些问题。比如，要遵循网站的robots.txt协议，避免非法爬取。有些网站可能设置了反爬虫机制，我们需要设置合适的请求头，模拟真实浏览器行为，或者添加适当的延迟，防止被封禁。

利用Python爬取PDF文件，关键在于掌握好HTTP请求发送、网页解析以及文件下载这几个环节。通过合理运用各种库，处理好可能遇到的问题，我们就能高效地获取所需的PDF资源，为后续的数据处理和分析打下基础。