Python如何爬取清朝末年医书醉花窗医案

# Python如何爬取清朝末年医书《醉花窗医案》

## 一、背景与目标

《醉花窗医案》是清朝末年著名医家王孟英所著的临床医案集，具有重要的中医文献价值。本文将介绍如何利用Python技术爬取该医书的数字化文本，为中医研究提供数据支持。

## 二、准备工作

### 1. 工具准备
- Python 3.8+
- 主要库：`requests`、`BeautifulSoup4`、`lxml`
- 可选库：`pdfkit`（如需保存PDF版本）

```python
pip install requests beautifulsoup4 lxml pdfkit

2. 目标网站分析

假设目标网站为某古籍数字化平台（示例URL需替换为实际地址）：

base_url = "https://example.com/zuihuachuang"

三、爬虫实现步骤

1. 获取目录结构

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_chapters():
    response = requests.get(base_url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    chapters = soup.select('.chapter-list a')  # 根据实际HTML结构调整
    return [(a.text, a['href']) for a in chapters]

2. 单章内容抓取

def get_chapter_content(url):
    full_url = f"{base_url}/{url}"
    response = requests.get(full_url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    content = soup.find('div', class_='content')  # 根据实际结构调整
    return content.get_text()

3. 数据存储

import os

def save_to_txt(title, content):
    if not os.path.exists('醉花窗医案'):
        os.mkdir('醉花窗医案')
    
    with open(f'醉花窗医案/{title}.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(content)

4. 完整流程

def main():
    chapters = get_chapters()
    for title, url in chapters:
        content = get_chapter_content(url)
        save_to_txt(title, content)
        print(f"已保存: {title}")

if __name__ == '__main__':
    main()

四、特殊问题处理

1. 反爬机制应对

• 添加请求头模拟浏览器

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}

2. 古籍文字处理

• 处理繁体字转换（可选）

from zhconv import convert
content = convert(content, 'zh-cn')  # 简繁转换

3. 分页内容合并

def merge_pages(base_url, pages):
    full_content = []
    for page in pages:
        content = get_page_content(f"{base_url}?page={page}")
        full_content.append(content)
    return "\n".join(full_content)

五、进阶方案

1. 自动生成电子书

import pdfkit
pdfkit.from_file('醉花窗医案', '醉花窗医案.pdf')

2. 数据库存储

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('medical_cases.db')
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS cases
             (title text, content text)''')

六、法律与伦理

1. 确认目标网站是否允许爬取
2. 遵守robots.txt协议
3. 控制请求频率（建议添加延迟）

import time
time.sleep(1)  # 每次请求间隔1秒

七、总结

通过Python爬虫技术，我们可以高效获取《醉花窗医案》的数字化文本。建议： 1. 仅用于学术研究 2. 尊重版权方权益 3. 对获取的数据进行二次校对

完整代码示例已上传GitHub（示例仓库地址）。 “`