如何从网站中提取 PDF

在我们日常的网络浏览过程中，经常会遇到一些需要下载 PDF 文件的情况。如果只有少量的 PDF 文件需要下载，手动操作是可行的；但是如果需要下载的 PDF 文件数量较多时，我们需要编写程序来实现自动化下载。

本文将介绍如何从网站中提取 PDF 文件，并通过 Python 程序进行自动化下载。我们将使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库来实现目标。

步骤一：解析网站

首先，我们需要解析包含需要下载 PDF 文件的网站。这个过程可以通过 BeautifulSoup 库来实现。我们需要定位包含 PDF 文件链接的 HTML 元素，并将其提取出来。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 请求待解析的网页
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)

# 解析网页
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 定位包含 PDF 文件链接的 HTML 元素
pdf_links = soup.find_all('a', href=True, text='PDF')

在上面的示例中，我们请求了一个网页，并使用 BeautifulSoup 库将其解析为一个结构化的对象。然后，我们定位了包含 PDF 文件链接的 HTML 元素。请注意，这个过程是根据我们要下载的 PDF 文件链接的 HTML 元素的具体情况而定的。如果你自己操作与此不同，你应该相应地更改代码中的定位元素。

步骤二：下载 PDF 文件

一旦我们已经定位了包含 PDF 文件链接的 HTML 元素，我们需要遍历该元素列表，并从每个链接中下载 PDF 文件。

import requests

# 请求 PDF 文件并保存
for link in pdf_links:
    pdf_link = link['href']
    pdf_name = pdf_link.split('/')[-1]

    response = requests.get(pdf_link, stream=True)
    with open(pdf_name, 'wb') as pdf:
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
            if chunk:
                pdf.write(chunk)

在上面的代码中，我们遍历了 PDF 文件链接的 HTML 元素列表，并使用 requests.get() 函数请求每个链接。在请求中使用 stream=True 参数是为了在处理大文件时提高效率。

随后，我们将文件保存到本地，并按照每个文件的名称将其命名。

完整代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 请求待解析的网页
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)

# 解析网页
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 定位包含 PDF 文件链接的 HTML 元素
pdf_links = soup.find_all('a', href=True, text='PDF')

# 请求 PDF 文件并保存
for link in pdf_links:
    pdf_link = link['href']
    pdf_name = pdf_link.split('/')[-1]

    response = requests.get(pdf_link, stream=True)
    with open(pdf_name, 'wb') as pdf:
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
            if chunk:
                pdf.write(chunk)

总结

使用 Python 可以非常方便地从网站中提取和下载 PDF 文件。我们只需要使用 requests 库和 BeautifulSoup 库就可以预约自己的目标。

本文只是涉及了最基本的操作，你可以在此基础上不断探索和尝试，以实现更加复杂的功能。