网盘资源采集开发:正则+XPath提取链接与提取码
在网盘资源搜索引擎项目中,没有稳定、高效的资源采集系统,网站就是一潭死水。
本文不讲“爬虫入门”,只拆建三个关键项,并且确保所有内容基于真实项目经验。
- ✅ 如何从公开页面抓取网盘分享链接
- ✅ 如何用正则 + XPath 精准提取链接
- ✅ 如何匹配提取码(尤其页面中有多个分享链接的)
网盘资源采集来源
推荐几个公开渠道,爬取网盘资源分享链接:
来源 | 说明 |
---|---|
资源网站 | 各类网盘资源论坛、发布页等等,比如:https://pan666.net |
Telegram 资源频道 | 部分Telegram 资源支持网页版访问,比如:https://t.me/s/BaiduCloudDisk。使用 Google 搜索搜索 关键词 site:t.me 可以找到大量的资源频道 |
百度贴吧 | 使用百度贴吧的全吧搜索功能,搜索网盘的域名(比如:pan.baidu.com),可以找到大量的新资源 |
百度知道 | 使用百度知道搜索大量的关键词+网盘域名,从搜索结果中解析网盘资源分享链接。比如:“电影 https://pan.baidu.com/s/” |
搜索引擎 | 实际上使用必应、Google 等搜索引擎也可以直接搜索到大量的网盘分享资源,搜索关键词使用引号,搜索引擎会强制搜索结果必须包含关键词,比如:“pan.quark com/s/” |
用户投稿 | 网站中增加用户投稿功能,直接解析用户投稿的网盘分享链接。用户为什么会投稿?因为分享资源,网盘官方会给他们钱,具体参考这个项目:网盘拉新副业项目 |
如果你比较有专研精神,探索更多的资源爬取渠道,将成为你网站的核心竞争力。
如何从网页中提取网盘分享链接
利用正则提取网盘分享链接
推荐使用 Python 爬虫,效率比较高。利用正则re.findall批量提取网盘分享链接,并且使用 set 集合进行去重。
quarkURL = set()
reUrls = re.findall(r'quark.cn/s/([a-z0-9]+)', content)
for url in reUrls:
quarkURL.add('https://pan.quark.cn/s/' + url.split('%')[0])
利用 XPath 提取网盘分享链接
适用于从结构化的网页中提取网盘分享链接,当页面结构清晰时,XPath 更精准。
# head中有json数据,会影响链接和提取码的匹配
selector = etree.HTML(content)
content = etree.tostring(selector.xpath('//body')[0], encoding='utf-8').decode()
# 解析百度网盘链接
baiduURL = set()
xpathUrls = selector.xpath('//a/@href')
for url in xpathUrls:
if('pan.baidu.com/s/' in url):
baiduURL.add(url.split('%')[0].split('#')[0])
提取码提取与匹配:解决“多链接多提取码”难题
主要是利用正则提取提取码,然后通过字符串距离计算来匹配提取码。
利用正则提取网盘提取码
需要收集各种提取码的书写格式,然后不断补充到代码中,提升提取的成功率。
# 解析网盘提取码
sharePWD = set()
reSharePWDs = re.findall(r'提取码: ([A-Za-z0-9]+)', content) +\
re.findall(r'提取码:([A-Za-z0-9]+)', content) +\
re.findall(r'提取码:([A-Za-z0-9]+)', content) +\
re.findall(r'提取码: ([A-Za-z0-9]+)', content) +\
re.findall(r'提取码([A-Za-z0-9]+)', content) +\
re.findall(r'码: ([A-Za-z0-9]+)', content) +\
re.findall(r'码:([A-Za-z0-9]+)', content) +\
re.findall(r'码:([A-Za-z0-9]+)', content) +\
re.findall(r'码: ([A-Za-z0-9]+)', content) +\
re.findall(r'码([A-Za-z0-9]+)', content)
for pwd in reSharePWDs:
sharePWD.add(pwd[0:4])
网盘分享链接匹配提取码
一个页面有多个网盘链接和多个提取码,如何正确配对?
✅ 实战中的解决方案:计算“提取码”与“链接”在文本中的字符距离,距离最近的优先匹配。
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