实现功能：界面显示小说内容，界面的最下方有按键实现章节切换
后台需要有小说内容的数据，针对这一块，python的爬虫模块requests可以满足项目需求，前端界面比较简单用python自带的界面模块tkinter即可实现。
这里先说一下后台的实现，requests模块的安装这里不再赘述，网上一查就有，推荐安装pip模块以后，使用相应的指令下载。
首先需要下载小说的内容，我们需要得到网页的数据，这里就需要介绍requests模块中的get方法：
关于requuests模块的get方法，最通常的用法是通过r=request.get（url）构造一个向服务器请求资源的url对象。这个对象是Request库内部生成的。这时候的r返回的是一个包含服务器资源的Response对象。包含从服务器返回的所有的相关资源。相当于此时得到的是一个关于网页的操作句柄。上面用法中的url就是网页的网址，比如我们需要向百度发出请求则url的值是https://www.baidu.com
既然得到了操作句柄，那接下来就可以得到网页的基本内容了。这时，就要用到text属性了，这个属性可以等到请求网页的内容，以字符串的方式。这里副上其他属性的说明：
import requests url = 'http://m.26ksw.cc/book/57659/54059141/2.html' strHtml = requests.get(url) html = strHtml.text print(html)
运行代码可以看到
在字符串输出的网页源码中，内容总是在p标签之中， 考虑到这里的网页源码实际上是一大串字符串，所以，要得到小说内容，只需要把p标签中的字符串截取出来就行了。到这，思路基本清晰了，可以把p标签中的字符串分割出来，存入数组/列表中，然后输出数组/列表，就可以看到完整的内容了。 虽然用python基础的字符串分割函数也能实现这个操作，但是，针对网页源码的字符串分割，python有更好用的模块可以实现这个操作，这里使用的是beautifulsoup模块。安装过程这里也不再赘述，建议跟上面安装requests模块一样，用pip指令安装。
使用beautifulsoup模块的过程与使用requests模块类似，首先是要创建一个beautifulsoup文档对象
接下来就是一直想做的事情了，即分割字符串并取出字符串，塞进容器中。这里要介绍beautifulsoup模块中一个方法——find_all
这个方法参数较多，这里只用到两个参数，分别是name和keyword，name就是标签的名字，比如想得到p标签里的内容，name这个参数在这里的值就是字符p，keyword参数是标签的属性，这里的p标签具体来说，就是class=“content_detail”
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://m.26ksw.cc/book/57659/54059141/2.html'
strHtml = requests.get(url)
html = strHtml.text
bf = BeautifulSoup(html,"html.parser")
texts = bf.find_all('p', class_='content_detail')
print(texts[0])
该函数会返回一个包含所有搜索结果的列表，这时，运行代码会发现，输出的元素是
没错了，字符串分割已经完成了，但，这个分割不是纯文字的分割，只是把p标签属性是"content_detail"的字符串整块截取出来了。想要得到纯文字的字符串，就要调用text方法了。即：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://m.26ksw.cc/book/57659/54059141/2.html'
strHtml = requests.get(url)
html = strHtml.text
bf = BeautifulSoup(html,"html.parser")
texts = bf.find_all('p', class_='content_detail')
print(texts[0].text)
如今，得到内容的所有拼图都已经齐备，是时候得到完整的一页小说的内容了
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://m.26ksw.cc/book/57659/54059141/2.html'
strHtml = requests.get(url)
html = strHtml.text
bf = BeautifulSoup(html,"html.parser")
texts = bf.find_all('p', class_='content_detail')
lent = len(texts)
for i in range(lent):
print(texts[i].text)
得到了一页小说的内容，这时就可以着手实现相邻章节内容的切换了
通过观察当前小说网页源码和小说目录以及对比当前页的网址发现，切换章节的网地址由两部分组成，分别是主网页http://m.26ksw.cc和p标签中属性为Readpage中的字符串。所以，只要将p标签中对应的字符串分割出来，加上主网页的网址，自然就能得到相邻章节的完整网址。然后再通过一样的方法得到下一章小说得内容
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
source="http://m.26ksw.cc"
url = 'http://m.26ksw.cc/book/57659/54059141/2.html'
chapter = []
i=1
strHtml = requests.get(url,headers=headers)
html = strHtml.text
bf = BeautifulSoup(html,"html.parser")
texts = bf.find_all('p', class_='content_detail')
print(texts[0].text)
lent = len(texts)
for i in range(lent):
print(texts[i].text)
texts = bf.find_all('p',class_='Readpage')
bt = BeautifulSoup(str(texts[0]),"html.parser")
a = bt.find_all("a")
nextchapter=requests.get(source+a[2].get("href"))
content = nextchapter.text
bf_1 = BeautifulSoup(content,"html.parser")
texts = bf_1.find_all('p', class_='content_detail')
lent = len(texts)
for i in range(lent):
print(texts[i].text)
&emsp通过上面的代码，其实不难看出，得到p标签中部分章节网址的方法与的到小说内容的方法时一样的，即先把p标签属性为Readpage中的字符串整块分割出来，再通过beautifulsoup模块，操作分割出来的字符串，使用get方法得到对应的字符串。值得一提的是，通过上图的网页源码可以看到，章节切换由三个地址，分别是上一章，目录，和下一章，所以，find_all方法返回的列表有三个元素，分别对应上述三个地址，上面a[2]对应的是列表的第三个元素，即下一章的字符串，通过get方法得到a标签中属性是herf的字符串。
&emsp至此，以及得到了当前页小说得内容以及下一章小说得内容，但是，上述代码运行多几次，可能会得到这样得结果
这是因为通过第三方访问网站得次数太多，网站判断访问为恶意攻击，所以针对访问得IP做出了限制。想要正常访问网站，只需要在requests模块得到网站操作句柄得同时设置浏览器头即可，这样，网站会判断是通过浏览器访问，就不会限制访问了。
import requests
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36',
'ec-ch-ua':'Google Chrome";v="89", "Chromium";v="89", ";Not A Brand";v="99"','ec-ch-ua-mobile':'?0'
}
source="http://m.26ksw.cc"
url = 'http://m.26ksw.cc/book/57659/54059141/2.html'
chapter = []
i=1
strHtml = requests.get(url,headers=headers)
html = strHtml.text
bf = BeautifulSoup(html,"html.parser")
texts = bf.find_all('p', class_='content_detail')
print(texts[0].text)
lent = len(texts)
for i in range(lent):
print(texts[i].text)
texts = bf.find_all('p',class_='Readpage')
bt = BeautifulSoup(str(texts[0]),"html.parser")
a = bt.find_all("a")
nextchapter=requests.get(source+a[2].get("href"))
content = nextchapter.text
bf_1 = BeautifulSoup(content,"html.parser")
texts = bf_1.find_all('p', class_='content_detail')
lent = len(texts)
for i in range(lent):
print(texts[i].text)
