Python实现复制文档数据

魔王不会哭 2022-12-14 我要评论

前言

我们百度搜索一些东西得时候，经常找到文档里面

然后就会发现需要充值才能复制！怎么可以不花钱也保存呢？

今天就分享给大家一个python获取文档数据得方法

环境使用

python 3.8

pycharm

模块使用

requests >>> 数据请求模块 pip install requests

docx >>> 文档保存 pip install python-docx

re 内置模块不需要安装

ctrl + R : 首先你得看得数据, 才能想办法获取

安装python第三方模块

win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名 (pip install requests) 回车

在pycharm中点击Terminal(终端) 输入安装命令

基本思路流程

一. 分析数据来源

找文档数据内容, 是在那个url里面生成的

通过开发者工具进行抓包分析

1.打开开发者工具: F12 / 鼠标右键点击检查选择network

2.刷新网页: 让本网页数据内容重新加载一遍

如果你是非VIP账号, 看数据, 图片形式 —> 把数据<图片> 获取下来 —> 做文字识别

3.分析文库数据内容, 图片所在地址

获取所有图片内容: 文库数据 --> 图片形式 —> 所有图片内容保存下载

文字识别, 把图片文字识别出来, 保存word文档里面

二. 代码实现步骤

1.发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求

图片数据包

2.获取数据, 获取服务器返回响应数据

开发者工具: response

3.解析数据, 提取图片链接地址

4.保存数据, 把图片内容保存到本地文件夹

5.做文字识别, 识别文字内容

6.把文字数据信息, 保存word文档里面

代码展示

# 导入数据请求模块
import requests
# 导入格式化输出模块
from pprint import pprint
# 导入base64
import base64
# 导入os模块
import os
# 导入文档模块
from docx import Document
# 导入正则
import re
# 导入json
import json

文字识别:

注册一个百度云API账号
创建应用并且去免费领取资源
在技术文档里面 Access Token获取
调用API接口去做文字识别

def get_content(file):
    # client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
    host = 'https://aip.****.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=Gu7BGsfoKFZjLGvOKP7WezYv&client_secret=rGa2v2FcVnxBDFlerSW5H0D2eO7nRxdp'
    response = requests.get(host)
    access_token = response.json()['access_token']
    '''
    通用文字识别（高精度版）
    '''
    request_url = "https://aip.****.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic"
    # 二进制方式打开图片文件
    f = open(file, 'rb')
    img = base64.b64encode(f.read())
    params = {"image":img}
    request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
    headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
    json_data = requests.post(request_url, data=params, headers=headers).json()
    # 列表推导式
    words = '\n'.join([i['words'] for i in json_data['words_result']])
    return words

# # 读取文件夹里面所有图片内容
# content_list = []
# files = os.listdir('img\\')
# for file in files:
#     filename = 'img\\' + file
#     words = get_content(file=filename)
#     print(words)
#     content_list.append(words)
#
# # 保存word文档里面
# doc = Document()
# # 添加第一段文档内容
# content = '\n'.join(content_list)
# doc.add_paragraph(content)
# doc.save('data.docx')

link = 'https://wenku.****.com/aggs/74d1a923482fb4daa58d4b8e?index=0&_wkts_=1670327737660&bdQuery=%E7%AD%94%E9%A2%98'
# 请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36'
}
html_data = requests.get(url=link, headers=headers).text
json_data = json.loads(re.findall('var pageData = (.*?);', html_data)[0])
pprint(json_data)
for j in json_data['aggInfo']['docList']:
    name = j['title']  # 名字
    score = j['score'] # 评分
    viewCount = j['viewCount'] # 阅读量
    downloadCount = j['downloadCount'] # 下载量
    docId = j['docId'] # 数据包ID

1.发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求

长链接, 可以分段写

问号前面: url链接

问号后面: 请求参数/查询参数

    # 确定请求链接
    url = 'https://wenku.****.com/gsearch/rec/pcviewdocrec'
    # 请求参数
    data = {
        'docId': docId,
        'query': name,
        'recPositions': ''
    }
    # 请求头
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    #发送请求
    response = requests.get(url=url, params=data, headers=headers)
    # <Response [200]> 响应对象, 200 表示请求成功
    print(response)