我在 github 上用 octopress 搭建了个人博客，octopress 使用Markdown语法编写博文。之前我在CSDN博客上也写过不少的技术博文，都说自己的孩子再丑也是个宝，所以就起了把CSDN博客里面的文章导出到个人博客上的念头。刚开始想找个工具把CSDN博客导出为xml或文本，然后再把xml或文本转换为Markdown博文。可惜搜了一下现有博客导出工具，大部分要收费才能将全部博文导出为xml格式，所以就只好发明轮子了：写个工具将全部博文导出为Markdown博文（也是txt格式的）。
我将详细介绍这个工具的编写过程，希望没有学习过编程的人也能够学会一些简单的Python语法来修改这个脚本工具，以满足他们将其他类型的博客导出为文本格式。这也是我第一次学习和使用Python，所以相信我，你一定也可以将自己的博客导出为想要的文本格式。
本文源代码在这里：ExportCSDNBlog.py
用Python编写博客导出工具
CC 许可，转载请注明出处
写在前面的话
我在 github 上用 octopress 搭建了个人博客，octopress 使用Markdown语法编写博文。之前我在CSDN博客上也写过不少的技术博文，都说自己的孩子再丑也是个宝，所以就起了把CSDN博客里面的文章导出到个人博客上的念头。刚开始想找个工具把CSDN博客导出为xml或文本，然后再把xml或文本转换为Markdown博文。可惜搜了一下现有博客导出工具，大部分要收费才能将全部博文导出为xml格式，所以就只好发明轮子了：写个工具将全部博文导出为Markdown博文（也是txt格式的）。
我将详细介绍这个工具的编写过程，希望没有学习过编程的人也能够学会一些简单的Python语法来修改这个脚本工具，以满足他们将其他类型的博客导出为文本格式。这也是我第一次学习和使用Python，所以相信我，你一定也可以将自己的博客导出为想要的文本格式。
本文源代码在这里：ExportCSDNBlog.py
考虑到大部分非程序员使用Windows系统，下面将介绍在Windows下如何编写这个工具。
下载工具
在 Windows 下安装Python开发环境（Linux/Mac下用pip安装相应包即可，程序员自己解决咯）：
Python 2.7.3
请安装这个版本，更高版本的Python与一些库不兼容。
下载页面
下载完毕双击可执行文件进行安装，默认安装在C:\Python2.7。
six
下载页面 下载完毕，解压到Python安装目录下，如C:\Python2.7\six-1.8.0目录下。
BeautifulSoup 4.3.2
下载页面， 下载完毕，解压到Python安装目录下，如C:\Python2.7\BeautifulSoup目录下。
html5lib
下载页面 下载完毕，解压到Python安装目录下，如C:\Python2.7\html5lib-0.999目录下。
安装工具
Windows下启动命令行，依次进入如下目录，执行setup.py install进行安装：
C:\Python2.7\six-1.8.0>setup.py install
C:\Python2.7\html5lib-0.999>setup.py install
C:\Python2.7\BeautifulSoup>setup.py install
参考文档
Python 2.X文档
BeautifulSoup文档
正则表达式文档
正则表达式在线测试
用到的Python语法
这个工具只用到了一些基本的Python语法，如果你没有Python基础，稍微了解一下如下博文是很有好处的。
编写博客导出工具
分析
首先来分析这样一个工具的需求：
导出所有CSDN博客文章为Markdown文本。
这个总需求其实可以分两步来做：
* 获得CSDN博客文章
* 将文章转换为Markdown文本
针对第一步：如何获取博客文章呢？
打开任何一个CSDN博客，我们都可以看到下方的页面导航显示“XXX条数据 共XXX页 1 2 3 … 尾页”，我们从这个地方入手考虑。每个页面上都会显示属于该页的文章标题及文章链接，如果我们依次访问这些页面链接，就能从每个页面链接中找出属于该页面的文章标题及文章链接。这样所有的文章标题以及文章链接就都获取到了，有了这些文章链接，我们就能获取对应文章的html内容，然后通过解析这些html页面来生成相应Markdown文本了。
实现
从上面的分析可以看出，首先我们需要根据首页获取所有的页面链接，然后遍历每一个页面链接来获取文章链接。
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def getPageUrlList(url):
# 获取所有的页面的 url
request = urllib2.Request(url, None, header)
response = urllib2.urlopen(request)
data = response.read()
#print data
soup = BeautifulSoup(data)
lastArticleHref = None
pageListDocs = soup.find_all(id="papelist")
for pageList in pageListDocs:
hrefDocs = pageList.find_all("a")
if len(hrefDocs) > 0:
lastArticleHrefDoc = hrefDocs[len(hrefDocs) - 1]
lastArticleHref = lastArticleHrefDoc["href"].encode('UTF-8')
if lastArticleHref == None:
return []
#print " > last page href:" + lastArticleHref
lastPageIndex = lastArticleHref.rfind("/")
lastPageNum = int(lastArticleHref[lastPageIndex+1:])
urlInfo = "http://blog.csdn.net" + lastArticleHref[0:lastPageIndex]
pageUrlList = []
for x in xrange(1, lastPageNum + 1):
pageUrl = urlInfo + "/" + str(x)
pageUrlList.append(pageUrl)
log(" > page " + str(x) + ": " + pageUrl)
log("total pages: " + str(len(pageUrlList)) + "\n")
return pageUrlList
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参数 url = “http://blog.csdn.net/” + username，即你首页的网址。通过urllib2库打开这个url发起一个web请求，从response中获取返回的html页面内容保存到data中。你可以被注释的 print data 来查看到底返回了什么内容。
有了html页面内容，接下来就用BeautifulSoup来解析它。BeautifulSoup极大地减少了我们的工作量。我会详细在这里介绍它的使用，后面再次出现类似的解析就会从略了。soup.find_all(id=“papelist”) 将会查找html页面中所有id=“papelist”的tag，然后返回包含这些tag的list。对应 CSDN 博文页面来说，只有一处地方：
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<div id="papelist" class="pagelist">
<span> 236条数据 共12页</span>
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<a href="/kesalin/article/list/2">2</a>
<a href="/kesalin/article/list/3">3</a>
<a href="/kesalin/article/list/4">4</a>
<a href="/kesalin/article/list/5">5</a>
<a href="/kesalin/article/list/6">...</a>
<a href="/kesalin/article/list/2">下一页</a>
<a href="/kesalin/article/list/12">尾页</a>
</div>
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好，我们获得了papelist 的tag对象，通过这个tag对象我们能够找出尾页tag a对象，从这个tag a解析出对应的href属性，获得尾页的编号12，然后自己拼出所有page页面的访问url来，并保存在pageUrlList中返回。page页面的访问url形式示例如下：
> page 1: http://blog.csdn.net/kesalin/article/list/1
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def getArticleList(url):
# 获取所有的文章的 url/title
pageUrlList = getPageUrlList(url)
articleListDocs = []
strPage = " > parsing page {0}"
pageNum = 0
global gRetryCount
for pageUrl in pageUrlList:
retryCount = 0
pageNum = pageNum + 1
pageNumStr = strPage.format(pageNum)
print pageNumStr
while retryCount <= gRetryCount:
try:
retryCount = retryCount + 1
time.sleep(1.0) #访问太快会不响应
request = urllib2.Request(pageUrl, None, header)
response = urllib2.urlopen(request)
data = response.read().decode('UTF-8')
#print data
soup = BeautifulSoup(data)
topArticleDocs = soup.find_all(id="article_toplist")
articleDocs = soup.find_all(id="article_list")
articleListDocs = articleListDocs + topArticleDocs + articleDocs
break
except Exception, e:
print "getArticleList exception:%s, url:%s, retry count:%d" % (e, pageUrl, retryCount)
pass
artices = []
topTile = "[置顶]"
for articleListDoc in articleListDocs:
linkDocs = articleListDoc.find_all("span", "link_title")
for linkDoc in linkDocs:
#print linkDoc.prettify().encode('UTF-8')
link = linkDoc.a
url = link["href"].encode('UTF-8'
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