网页新闻抓取(爬取到网页的详细三级目录导航：获取DOM节点初学python)
　　爬取到网页的详细三级目录导航：重点只在于获取DOM节点
　　开始python代码有点丑：先贴代码，再分析网页
　　#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'Lilu'
import os
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from html.parser import HTMLParser
from urllib import request
import sys
import itertools
import mysql.connector
from datetime import datetime
# 这是引入自己写的JournalismText模板：用于解析正文并下载图片，然后过滤正文中的class以及style,id等敏感词汇，
sys.path.append(r'E:\Python\cocn\venv\Demo')
import JournalismText
url = 'http://news.sina.com.cn/world/'
header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML,'
' like Gecko) Chrome/50.0.2661.94 Safari/537.36'}
target_req = request.Request(url=url, headers=header)
target_response = request.urlopen(target_req, timeout=5)
#将网页的源码html读取出来
target_html = target_response.read().decode('utf-8', 'ignore')
#通过BeautifulSoup来解析读取出来的target_html
soups = BeautifulSoup(target_html, 'lxml')
#解析过后就可以通过选择器进行抓取了
data = soups.select('div[class="wrap"]', limit=1)
soup = BeautifulSoup(str(data), 'lxml')
begin_flag = False
num = 0
#这里就处理爬取出来的内容了
for child in soup.div.children:
# 滤除回车
if child != '\n':
begin_flag = True
# 爬取链接并下载内容
if begin_flag == True and child != None:
if num == 0:
num += 1
continue
# 获取到一级标题名
ch_name = child.string
# 获取到一级标题路径
ch_url = child.get('href')
print(ch_url, '````````````````````````````````````')
dt = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
value = [str(ch_name), ch_url, str(dt)]
# 根据获取到的二级目录的URL再进入二级目录
download_req2 = request.Request(url=ch_url, headers=header)
download_response2 = request.urlopen(download_req2)
# 读取二级目录内容
download_html2 = download_response2.read().decode('utf-8', 'ignore')
# 解析
soups1 = BeautifulSoup(download_html2, 'lxml')
# 利用select选择器抓取节点
data1 = soups1.select('div[class="links"]', limit=1)
print(data1)
soup1 = BeautifulSoup(str(data1), 'lxml')
begin_flag1 = False
for child1 in soup1.div.children:
# 滤除回车
if child1 != '\n':
begin_flag1 = True
# 爬取链接并下载内容
if begin_flag1 == True and child1 != None:
# 获取到一级标题名
ch_name1 = child1.string
# 获取到一级标题路径
ch_url1 = child1.get('href')
dt = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
value = [str(ch_name1), ch_url1, str(ch_name), str(dt)]
for i in value:
print(type(i))
#获取新闻详情列表
header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML,'
' like Gecko) Chrome/50.0.2661.94 Safari/537.36'}
# 根据爬取出来的详情列表URL 再去请求
download_req3 = request.Request(url=ch_url1, headers=header)
download_response3 = request.urlopen(download_req3)
# 读取出详情页URL
download_html3 = download_response3.read().decode('gbk', 'ignore')
# 解析成可选择对象
soups = BeautifulSoup(download_html3, 'lxml')
# 抓住URL
da = soups.find_all('div', class_='listBlk')
soup = BeautifulSoup(str(da), 'lxml')
begin_flag2 = False
# 处理好URL格式
for child2 in soup.ul.children:
# 滤除回车
if child2 != '\n':
begin_flag2 = True
# 爬取链接并下载内容
if begin_flag2 == True and child2.a != None:
child_name = child2.a.string
child_url = child2.a.get('href')
chid_time = child2.span.string
print(child_name, child_url, chid_time)
dt = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
value = [str(child_name), child_url, str(chid_time),
# 获取详情
# 将URL传入JournalismText模板 解析正文
lis = JournalismText.getJournalismText(child_url, child_name)
　　新闻文本模板：
<p>#! usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = &#39;Lilu&#39;
import os
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from html.parser import HTMLParser
from urllib import request
import pandas
import mysql.connector
from datetime import datetime
import urllib.request
def getJournalismText(url, child_name):
header = {
&#39;User-Agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML,&#39;
&#39; like Gecko) Chrome/50.0.2661.94 Safari/537.36&#39;}
target_req = request.Request(url=url, headers=header)
target_response = request.urlopen(target_req, timeout=5)
target_html = target_response.read().decode(&#39;utf-8&#39;, &#39;ignore&#39;)
# 解析获取到的target_html
datas = BeautifulSoup(target_html, &#39;html.parser&#39;)
# 获取包裹正文的div
data = datas.select(&#39;div[class="article"]&#39;, limit=1)
# 获取包含图片的标签
dataimg = datas.select(&#39;div[class="img_wrapper"]&#39;)
# 利用正则将图片的URL取出来进行格式化并下载到本地
reg = r&#39;(http:[^\s]*?(jpg|png|gif))&#39;
imgre = re.compile(reg)
imglist = imgre.findall(str(dataimg))
num = 1
l = []
for img, t in imglist:
s = str(img).split(&#39;/&#39;)
name = s.pop(),
f = open(&#39;D:/Workspaces/MyEclipseProfessional2014/imageStatic/img/%s&#39; %name, &#39;wb&#39;)
l.append(&#39;D:/Workspaces/MyEclipseProfessional2014/imageStatic/img/%s&#39; %name)
req = urllib.request.urlopen(img)
buf = req.read()
f.write(buf)
num += 1
# 修改掉文中的图片路径
for i in range(len(dataimg)):
img = dataimg[i].select(&#39;img&#39;)[0]
for a in range(len(l)):
if i == a:
img.attrs[&#39;src&#39;] = l[a]
# 过滤掉文中的class字样
text = str(data)
re_class = re.compile(&#39;class=(\"[^> 查看全部

　　网页新闻抓取(RPA和爬虫有什么区别？Python开发的差异点分析)
　　刚刚过去的2021年，是数字化转型过程中极为重要的一年。企业开始走上转型之路，各种技术的应用案例层出不穷。RPA 无疑是这波变革中的一颗闪亮之星。随着越来越多的企业关注RPA，一些问题也随之而来。
　　
　　有人会直接问我们RPA和爬虫有什么区别。
　　毫不奇怪，每个人都将 RPA 与爬虫联系在一起。使用RPA展示功能时，通常方便设置RPA采集a网站具体信息的自动化工作流程，并生成表格来演示数据排序的自动化。快速高效。这项工作看起来与爬虫的应用非常相似，但原理完全不同，只是RPA应用的冰山一角。
　　如果要回答RPA和爬虫有什么区别，简直就是“天地之别”。接下来，让我们仔细看看它们的区别。
　　定义
　　RPA的全称是RoboticProcessAutomation，即机器过程自动化。通过模仿人类的方式在计算机上进行一系列操作，可以实现在计算机上的所有人类操作行为，如复制、粘贴、数据录入、网页导航、打开、关闭等，并且可以按照一定的规律不断重复。
　　爬虫的正式名称是data采集，一般称为spider。它是通过编程实现的，可以自动采集来自互联网的数据。获取数据的速度有时非常巨大，甚至可以达到数千万条数据。
　　使用技术
　　RPA属于AI人工智能的范畴，RPA通过设计过程模拟人类动作来执行任务。
　　爬虫使用Python开发脚本，通过发送http请求获取cookie或直接注入网页中获取数据。
　　适合现场
　　RPA可以应用于企业的各个部门。可广泛用于财务、人事、供应链、客户、销售和营销，以减少人工重复操作。具体操作层面，可以打开邮件、下载附件、登录网站和系统、读取数据库、移动文件和文件夹、复制粘贴、写入表格数据、网页数据抓取、文档数据抓取，连接系统API，进行if和else判断，进行计算等。
　　通过模仿一系列人类动作，RPA可以完成多种业务场景。它可以帮助财务部处理发票，帮助项目部审查合同，帮助HR处理新员工入职，并集成到整个供应链系统中，实现订单管理的自动化。也可以是24小时在线客服。
　　在日常工作中，它可以帮助员工自动采集数据、组织表格，甚至处理电子邮件。总之，企业中重复性和低价值的工作可以交给它，效率会大大提高，人力资源可以转移到更高价值的工作和决策上。借助RPA，企业的生产力将实现爆发式增长，从而可以创造更大的效益。
　　爬虫主要用于大数据采集，工作场景的局限性非常明显。如果使用不当，甚至适得其反，会给企业带来巨大的法律风险。
　　原理区别
　　RPA 像人一样工作，在系统 UI 上像人一样操作，点击鼠标、复制粘贴、打开文件或执行数据 采集 等等。因为它的核心是一个“模拟人”，所以它对系统施加的压力就如同一个人对系统的正常操作一样，没有多余的负载。可以说不会对系统造成任何影响。
　　爬虫通常使用python语言编写脚本直接操作HTML，可以非常灵活和精致（用正则表达式几乎无所不能）。在应用中主要扮演数据采集的角色，通过接口或者暴力破解的方式解析网页内容获取数据，采集效率高，会给后台造成巨大的负担，因此将被反爬虫机制禁止。
　　遵守
　　RPA已在银行、证券、保险、央企、国企、世界500强等各个领域投入使用。甚至国内外政府机构都在使用RPA软件机器人实现“智慧城市”的美好想象”。RPA属于人工智能智能的范畴，符合全球人工智能技术的发展趋势。各国都在鼓励使用RPA帮助企事业单位降本增效、改革升级。
　　爬虫的合规性视具体情况而定。由于多用于数据采集，爬虫所涉及的工作很容易侵犯个人隐私和企业数据安全，一直存在争议。使用不当会直接造成法律风险甚至严重的法律后果。
　　以上就是RPA和爬虫的区别，从中我们可以很明显的看出一个好的RPA产品比爬虫更智能、更通用、更安全、更高效，更有商业价值。显然，爬虫属于过去，而 RPA 创造未来。 查看全部

　　网页新闻抓取(soup某校查看某校的新闻发布，闲言少叙步入正题~)
　　最近因为需要经常查看手中某所学校的新闻发布，不想频繁刷新网页，所以出现了下面这个轻量级爬虫。
　　环境介绍：
　　蟒蛇2.7
　　BS4（这是一个强大的三向模块，这个模块的掌握还在学习中~）
　　要爬取的网页：
　　yjsc.shnu.eds（上海师范大学全日制研究生招生信息）
　　首先，分析网页的源代码。对于这一步，网上有很多教程，有用的软件，有用的浏览器源码翻译功能。我使用python的urllib2直接操作。首先，获取这个网页的源代码，我的代码如下：
　　导入 urllib2
　　html_doc = urllib2.urlopen("").read()
　　打印 html_doc
　　上面代码执行后，idle中会显示一大串字符串，就是网页的源代码，将idle中的内容保存到记事本中（最好是能高亮html文件的记事本，我用你可以到sublime text3）查看网页的源代码，相应的网页源代码这里就不贴了。
　　其次，获取网页的源代码后，分析我们要查找的内容的位置。科普html的文件格式就不在这里了，不懂的同学可以自行百度google一下。通过查看源代码，我在以下位置找到了我需要的资源（其中之一）：
　　
　　其中，标签“a”中的title字段收录新闻标题，标签“span”字段收录新闻时间。快速定位后就可以分析网页的源码了，这里就使用上面提到的BS4。
　　BS4，beautifulsoup，正式解释自己百度-_-
　　BS4使用时需要导入库文件。它可以接受一个字符串和一个本地 HTML 文件来创建一个汤对象。这里将上面代码中生成的html_doc作为soup的源文件。导入这个库文件后，我们的html文件会被soup对象格式化输出，我们可以获取某个标签的字符串。和re比起来，我们再幸福不过了~
　　在这个爬虫中，因为我只需要获取新闻标题和时间，所以我只使用了soup对象的两个字段：title和span。有人可能会在这里问。标题比较好获取，可以通过指定标签名来获取。获取，但是time，time是一个span的字符串，在re中，确实需要组织正则表达式来获取时间，但是用BS4，可以直接调用span.string来获取字符串的文本信息~~是的，就这么简单！
　　最后，由于设计使用两个列表分别表示新闻标题和新闻时间，所以在输出时需要对列表中的字符串进行整合，才能达到预期的效果。整个爬虫的代码如下：
　　从 bs4 导入 BeautifulSoup
　　导入 urllib2
　　html_doc = urllib2.urlopen("").read()
　　汤 = BeautifulSoup(html_doc)
　　l_title = []
　　l_date = []
　　新闻= []
　　soup.find_all('a') 中的链接：
　　如果链接.get（“标题”）：
　　l_title.append(link.get("title"))
　　对于 soup.find_all('span') 中的链接：
　　如果链接.字符串：
　　l_date.append(link.string)
　　对于范围内的 i(0,3):
　　l_date.pop()
　　对于范围内的我（0，len（l_title））：
　　str1 = l_title[i] +" "+ l_date[i]
　　新闻.append(str1)
　　我在新闻中：
　　打印我
　　最终结果如下：
　　
　　达到预期目标~ 查看全部

　　网页新闻抓取(抓取四川大学公共管理学院官网()所有的新闻咨询.实验流程1.确定抓取目标)
　　本文摘自php中文网，作者php中文网，侵删。
　　从四川大学公共管理学院官网获取所有新闻查询。实验过程
　　1.确定获取目标。
　　2.创建抓取规则。
　　3.'Write/debug' 抓取规则。
　　4.获取爬取数据
　　1.识别爬取目标
　　这次我们要抢的目标是四川大学公共管理学院的所有新闻资讯。所以我们需要知道公共管理学院官网的布局。
　　
　　微信截图_245.png
　　在这里我们发现，如果要抓取所有新闻信息，不能直接在官网首页抓取，需要点击“更多”进入综合新闻版块。
　　
　　Paste_Image.png
　　我们看到了具体的新闻版块，但这显然不能满足我们的抓取需求：当前的新闻动态页面只能抓取新闻的时间、标题和网址，而不能抓取新闻的内容。所以我们要进入新闻详情页面去抓取新闻的具体内容。
　　2.创建抓取规则
　　通过第一部分的分析，我们会认为如果要抓取一条新闻的具体信息，需要从新闻动态页面点击进入新闻详情页面，抓取新闻的具体内容。让我们点击新闻试试
　　
　　Paste_Image.png
　　我们发现可以直接在新闻详情页抓取我们需要的数据：标题、时间、内容.URL。
　　好了，现在我们对抢一条新闻有了清晰的认识。但是如何抓取所有的新闻内容呢？
　　这对我们来说显然并不难。
　　
　　我们可以在新闻部分的底部看到页面跳转按钮。然后我们可以通过“下一页”按钮抓取所有新闻。
　　所以整理思路后，我们可以想到一个明显的抓取规则：
　　通过抓取“新闻版块”下的所有新闻链接，进入新闻详情链接即可抓取所有新闻内容。
　　3.'Write/Debug' 抓取规则
　　为了让调试爬虫的粒度尽可能小，我把编写和调试模块组合在一起。
　　在爬虫中，我将实现以下功能点：
　　1.从新闻版块下的所有新闻链接中爬出一页
　　2.通过一个页面上爬取的新闻链接，进入新闻详情，爬取需要的数据（主要是新闻内容）
　　3.通过循环抓取所有新闻。
　　对应的知识点为：
　　1.爬出一个页面下的基础数据。
　　2.对爬取的数据进行二次爬取。
　　3.通过循环爬取网页的所有数据。
　　事不宜迟，我们现在就开始吧。
　　3.1 爬出页面新闻版块下的所有新闻链接
　　
　　Paste_Image.png
　　通过对新闻栏目源码的分析，我们发现抓取到的数据结构如下：
　　
　　Paste_Image.png
　　那么我们只需要将爬虫的选择器定位到（li:newsinfo_box_cf），然后执行for循环即可抓取。
　　编写代码
　　import scrapyclass News2Spider(scrapy.Spider):
name = "news_info_2"
start_urls = ["http://ggglxy.scu.edu.cn/index ... ot%3B,
]def parse(self, response):for href in response.xpath("//div[@class='newsinfo_box cf']"):
url = response.urljoin(href.xpath("div[@class='news_c fr']/h3/a/@href").extract_first())
　　测试并通过！
　　
　　Paste_Image.png
　　3.2 通过页面上爬取的新闻链接输入爬取新闻详情（主要是新闻内容）所需的数据
　　现在我已经获取了一组网址，现在我需要输入每个网址来抓取我需要的标题、时间和内容。代码实现也很简单，只需要在原代码抓取网址时输入网址，抓取到对应的数据即可。所以，我只需要再写一个grab方法进入新闻详情页面，并使用scapy.request调用即可。
　　编写代码
　　#进入新闻详情页的抓取方法
def parse_dir_contents(self, response):item = GgglxyItem()item['date'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/p/text()").extract_first()item['href'] = responseitem['title'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/h1/text()").extract_first()
data = response.xpath("//div[@class='detail_zy_c pb30 mb30']")item['content'] = data[0].xpath('string(.)').extract()[0]
yield item
　　整合到原代码中后，有：
　　import scrapyfrom ggglxy.items import GgglxyItemclass News2Spider(scrapy.Spider):
name = "news_info_2"
start_urls = ["http://ggglxy.scu.edu.cn/index ... ot%3B,
]def parse(self, response):for href in response.xpath("//div[@class='newsinfo_box cf']"):
url = response.urljoin(href.xpath("div[@class='news_c fr']/h3/a/@href").extract_first())#调用新闻抓取方法yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_dir_contents)#进入新闻详情页的抓取方法 def parse_dir_contents(self, response):
item = GgglxyItem()
item['date'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/p/text()").extract_first()
item['href'] = response
item['title'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/h1/text()").extract_first()
data = response.xpath("//div[@class='detail_zy_c pb30 mb30']")
item['content'] = data[0].xpath('string(.)').extract()[0]yield item
　　测试并通过！
　　
　　Paste_Image.png
　　然后我们添加一个循环：
<p>NEXT_PAGE_NUM = 1
NEXT_PAGE_NUM = NEXT_PAGE_NUM + 1if NEXT_PAGE_NUM 查看全部

　　网页新闻抓取(
Python3爬取新闻网站新闻列表到什么时候才是好的)
　　# 简单的网络爬虫
from urllib import request
import chardet
response = request.urlopen("http://www.jianshu.com/")
html = response.read()
charset = chardet.detect(html)# {&#39;language&#39;: &#39;&#39;, &#39;encoding&#39;: &#39;utf-8&#39;, &#39;confidence&#39;: 0.99}
html = html.decode(str(charset["encoding"])) # 解码
print(html)
　　由于抓到的html文档比较长，这里简单贴个帖子给大家看看。
　　














..........后面省略一大堆
　　这是Python3爬虫的简单介绍，是不是很简单，建议你敲几遍
　　三、Python3抓取网页中的图片并将图片保存到本地文件夹
　　目标
　　import re
import urllib.request
#爬取网页html
def getHtml(url):
page = urllib.request.urlopen(url)
html = page.read()
return html
html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/3205263090")
html = html.decode(&#39;UTF-8&#39;)
#获取图片链接的方法
def getImg(html):
# 利用正则表达式匹配网页里的图片地址
reg = r&#39;src="([.*\S]*\.jpg)" pic_ext="jpeg"&#39;
imgre=re.compile(reg)
imglist=re.findall(imgre,html)
return imglist
imgList=getImg(html)
imgCount=0
#for把获取到的图片都下载到本地pic文件夹里，保存之前先在本地建一个pic文件夹
for imgPath in imgList:
f=open("../pic/"+str(imgCount)+".jpg",&#39;wb&#39;)
f.write((urllib.request.urlopen(imgPath)).read())
f.close()
imgCount+=1
print("全部抓取完成")
　　迫不及待想看看我爬过哪些美图
　　
　　爬到 24 个女孩的照片是如此容易。是不是很简单。
　　四、Python3爬取新闻网站新闻列表
　　这里有点复杂，所以我会向你解释。
　　
　　分析上图中我们要抓取的信息然后放到div中的a标签和img标签中，那么我们思考的是如何获取这些信息
　　这里会用到我们导入的BeautifulSoup4库，关键代码在这里
　　# 使用剖析器为html.parser
soup = BeautifulSoup(html, &#39;html.parser&#39;)
# 获取到每一个class=hot-article-img的a节点
allList = soup.select(&#39;.hot-article-img&#39;)
　　上面代码得到的allList就是我们要获取的新闻列表，如下
　　[


,


,


,


,


,


,


,


,


,


,


]
　　这里的数据是抓到的，但是太乱了，还有很多我们不想要的东西。让我们通过遍历提取我们的有效信息。
　　这里增加了异常处理，主要是因为有些新闻可能没有标题、网址或图片。如果不进行异常处理，可能会导致我们的爬取中断。
　　###过滤有效信息
　　标题 标题为空
url： https://www.huxiu.com/article/211390.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 TFBOYS成员各自飞，商业价值天花板已现？
url： https://www.huxiu.com/article/214982.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 买手店江湖
url： https://www.huxiu.com/article/213703.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 iPhone X正式告诉我们，手机和相机开始分道扬镳
url： https://www.huxiu.com/article/214679.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 信用已被透支殆尽，乐视汽车或成贾跃亭弃子
url： https://www.huxiu.com/article/214962.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 别小看“搞笑诺贝尔奖”，要向好奇心致敬
url： https://www.huxiu.com/article/214867.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 10 年前改变世界的，可不止有 iPhone | 发车
url： https://www.huxiu.com/article/214954.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 感谢微博替我做主
url： https://www.huxiu.com/article/214908.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 苹果确认取消打赏抽成，但还有多少内容让你觉得值得掏腰包？
url： https://www.huxiu.com/article/215001.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 中国音乐的“全面付费”时代即将到来？
url： https://www.huxiu.com/article/214969.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 百丽退市启示录：“一代鞋王”如何与新生代消费者渐行渐远
url： https://www.huxiu.com/article/214964.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
　　这里我们抓取新闻网站新闻信息就大功告成了，完整代码贴在下面
　　from bs4 import BeautifulSoup
from urllib import request
import chardet
url = "https://www.huxiu.com"
response = request.urlopen(url)
html = response.read()
charset = chardet.detect(html)
html = html.decode(str(charset["encoding"])) # 设置抓取到的html的编码方式
# 使用剖析器为html.parser
soup = BeautifulSoup(html, &#39;html.parser&#39;)
# 获取到每一个class=hot-article-img的a节点
allList = soup.select(&#39;.hot-article-img&#39;)
#遍历列表，获取有效信息
for news in allList:
aaa = news.select(&#39;a&#39;)
# 只选择长度大于0的结果
if len(aaa) > 0:
# 文章链接
try:#如果抛出异常就代表为空
href = url + aaa[0][&#39;href&#39;]
except Exception:
href=&#39;&#39;
# 文章图片url
try:
imgUrl = aaa[0].select(&#39;img&#39;)[0][&#39;src&#39;]
except Exception:
imgUrl=""
# 新闻标题
try:
title = aaa[0][&#39;title&#39;]
except Exception:
title = "标题为空"
print("标题",title,"\nurl：",href,"\n图片地址：",imgUrl)
print("==============================================================================================")
　　获取到数据后，我们还需要将数据存入数据库。只要存储在我们的数据库中，并且数据库中有数据，我们就可以做后续的数据分析处理，也可以利用这些爬取的文章，给app提供一个新闻api接口。当然，这是另一个故事。等我自学Python数据库操作之后再写一篇文章文章
　　视频说明：
　　过去的评论
　　python入门001~python开发工具pycharm的安装和破解（mac和window都有）
　　python入门002~创建自己的第一个python项目
　　python入门012~Python3零基础介绍~把爬取的数据保存到数据库，带数据库去重功能
　　python入门010~python3操作数据库用pycharm快速连接和操作mysql数据库
　　python入门020~爬取51job以后的job信息并存入mysql数据库 查看全部

　　网页新闻抓取(关于Jsoup分析与思路虎扑NBA新闻网页的新闻列表)
　　前言：作为一个篮球迷，每天都要刷NBA新闻。用了这么多新闻应用后，我想知道我是否可以制作一个简单的新闻应用。于是我用Jsoup抓取了虎扑NBA新闻的数据，完成了一个简单的新闻APP。虽然没有什么技术含量，但还是把过程写下来，满足菜鸟的小成就感。
　　关于Jsoup分析及思路虎扑NBA新闻页面的新闻列表如图：
　　
　　我们要做的就是获取图片中每条新闻的新闻标题、新闻摘要、新闻时间和来源、新闻链接地址，然后用一个实体类News来封装以上四个数据，然后进行布局在列表视图上。. 点击ListView的每个子项，用WebView显示子项显示的新闻的链接地址，大功告成。效果如图：
　　
　　具体实施过程
　　1.在AndroidStudio新建项目JsoupTest，然后将Jsoup jar包【下载地址】复制到项目的libs中，然后右键Add As Library…
　　2.修改activity_main.xml的布局，简单添加一个ListView，设置Listview每两个子项之间的间隔距离和颜色
　　3.创建一个实体类News来封装我们将从网页中获取的新闻的标题、摘要、时间和来源、链接地址四个数据。很简单，用四个变量来表示以上四个数据，并建立对应的构造方法和四个变量的get和set方法。
　　public class News {
private String newsTitle; //新闻标题
private String newsUrl; //新闻链接地址
private String desc; //新闻概要
private String newsTime; //新闻时间与来源
public News(String newsTitle, String newsUrl, String desc, String newsTime) {
this.newsTitle = newsTitle;
this.newsUrl = newsUrl;
this.desc = desc;
this.newsTime = newsTime;
}
public String getDesc() {
return desc;
}
public void setDesc(String desc) {
this.desc = desc;
}
public String getNewsTime() {
return newsTime;
}
public void setNewsTime(String newsTime) {
this.newsTime = newsTime;
}
public String getNewsTitle() {
return newsTitle;
}
public void setNewsTitle(String newsTitle) {
this.newsTitle = newsTitle;
}
public String getNewsUrl() {
return newsUrl;
}
public void setNewsUrl(String newsUrl) {
this.newsUrl = newsUrl;
}
}
　　4.最重要的一步：使用Jsoup获取虎扑NBA新闻网页的数据，封装到News实体类中。只是简要概述了如何实施
　　分析上图中两条新闻的源码，找到我们打算获取的新闻的标题、摘要、时间和来源、链接地址四个数据。我们可以发现，在每条新闻的[div class=”list-hd”][/div]标签下，都有两条数据，新闻的链接地址和新闻的标题。而我们要做的就是使用Jsoup来解析这两个数据：
　　
　　首先用 Jsoup.connect("URL to grab data").get() 获取一个 Document 对象
　　Document doc = Jsoup.connect("https://voice.hupu.com/nba/").get();
　　使用doc.select("div.list-hd")的方法返回一个Elements对象，该对象封装了每个新闻[div class="list-hd"][/div]标签的内容，数据格式为： [ {新闻 1}、{新闻 2}、{新闻 3}、{新闻 4}…]
　　对于每个 Element 对象，使用 for 循环遍历 titleLinks：
　　使用e.select("a").text()获取[a][/a]之间的内容，即新闻标题；
　　使用e.select("a").attr("href") 获取每个标签中href的值，即新闻的链接地址
　　Elements titleLinks = doc.select("div.list-hd");
for(Element e：titleLinks){
String title = e.select("a").text();
String uri = e.select("a").attr("href");
}
　　综上所述，我们已经获得了我们需要的数据。为此，我们在 MainActivity 中声明了一个 getNews() 方法。在方法中，我们启动一个线程来获取数据。完整代码如下：
<p>private void getNews(){
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try{
//获取虎扑新闻20页的数据，网址格式为：https://voice.hupu.com/nba/第几页
for(int i = 1;i 查看全部

　　网页新闻抓取(初学者fromemailimportemail.headerimportimport#定时模块)
　　我是新手，简单记录学校的作业项目。代码很简单，主要是我对各个库的理解，希望能给其他初学者一些启发。
　　一、项目要求
　　1、程序可以抓取北京工业大学主页的新闻内容：
　　2、程序可以将爬取的数据写入本地MySQL数据库。
　　3、程序可以将爬取的数据发送到邮箱。
　　4、程序可以定期执行。
　　二、项目分析
　　1、爬虫部分使用requests库爬取html文本，然后使用bs4中的BeautifulSoup库解析html文本提取需要的内容。
　　2、使用pymysql库连接MySQL数据库，创建表和插入内容。
　　3、使用smtplib库建立邮箱连接，然后使用email库将文本信息处理成邮件发送出去。
　　4、使用调度库定时执行程序。
　　三、代码分析
　　1、导入需要的库：
　　# 爬虫相关模块
　　导入请求
　　从 bs4 导入 BeautifulSoup
　　导入 pymysql
　　# 发送邮件相关模块
　　导入 smtplib
　　从 email.mime.text 导入 MIMEText
　　从 email.header 导入标头
　　进口时间
　　# 计时模块
　　进口时间表
　　2、获取html文件：
　　# 连接以获取 html 文本
　　def getHTMLtext(url):
　　尝试：
　　标头={
　　"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, 像 Gecko) Chrome /80.0.3987.149 Safari/537.36",
　　} # 浏览器请求头
　　r = requests.get(url, headers = headers, timeout = 30) # 获取连接
　　r.raise_for_status() # 测试连接是否成功，如果失败，报异常
　　r.encoding = r.apparent_encoding # 解析编码
　　返回 r.text
　　除了：
　　返回 ””
　　必须添加请求头标头，否则在获取请求时会返回错误页面。
　　raise_for_status() 可以根据状态码判断连接对象的状态。如果成功，它将继续执行。如果连接失败，会抛出异常，所以被try-except捕获。
　　visible_encoding() 方法可以解析和确定可能的编码。
　　3、解析 html 以提取数据：
　　首先观察网页源代码，确定新闻标签的位置：
　　# 解析html提取数据
　　def parseHTML（新闻，html）：
　　soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 获取汤
　　for i in soup.find(attrs = {'class' : 'list'}).find_all('li'): # 存储新闻的li标签
　　date = ipstring + '-' + ih2.string # 日期
　　href = ia['href'] # 链接
　　标题 = i.find('h1').string # 标题
　　content = i.find_all('p')[1].string # 大纲
　　news.append([date, href, title, content]) # 加入列表
　　可以看到，所有的新闻内容都存放在“list”类的div标签中，而每条新闻都存放在li标签中，所以使用find和find_all方法遍历所有的li标签。
　　每个li标签中a标签的href属性存储新闻链接，h1标签存储新闻标题，h2标签存储日期，第一个p标签存储年月，第二个p标签存储新闻摘要. 依次取出对应标签中的文字内容，将年、月、日依次拼接到新闻列表中。
　　4、存入数据库
　　# 保存到数据库
　　def toMysql（新闻）：
　　conn = pymysql.connect(host = 'localhost', port = 3306, user = 'root', passwd = '数据库密码', db = '数据库名称', charset = 'gbk', connect_timeout = 1000)
　　光标 = conn.cursor()
　　sql = '''
　　如果不存在则创建表 tb_news(
　　日期日期，
　　链接 varchar(400),
　　标题 varchar(400),
　　大纲 varchar(400))
　　'''
　　cursor.execute(sql) # 创建表
　　for new in news: # 循环存储数据
　　sql = '插入 tb_news（日期、链接、标题、摘要）值（%s、%s、%s、%s）'
　　日期 = 新 [0]
　　href = 新 [1]
　　标题=新[2]
　　内容=新[3]
　　cursor.execute（sql，（日期，href，标题，内容））
　　mit()
　　conn.close()
　　由于新闻中字数较多，可能会出现访问时出现乱码，数据存储时间过长等问题。它与数据库编码有关。您可以在 MySQL my.ini 配置文件中修改默认编码为 gbk。
　　5、发送电子邮件
　　＃ 发送电子邮件
　　定义发送邮件（新闻）：
　　from_addr = '发送电子邮件' # 发送电子邮件
　　password = '16-digit authentication code' #邮箱授权码
　　to_addr = '接收邮箱' # 接收邮箱
　　mailhost = '' # qq邮箱的smtp地址
　　qqmail = smtplib.SMTP() # 创建一个 SMTP 对象
　　qqmail.connect(mailhost, 25) # 25是SMTP常用端口
　　qqmail.login(from_addr, password) # 登录邮箱
　　内容=''
　　对于新消息：# 连接电子邮件内容字符串
　　content += '新闻时间：' + new[0] + '\n' + '新闻链接：' + new[1] + '\n' + '新闻标题：' + new[2] + '\n' + '新闻摘要：' + new[3] + '\n'
　　内容+= '================================================ == ===========================\n'
　　# 连接标题字符串
　　subject = time.strftime('%Y-%m-%d %X', time.localtime(time.time())) + '北京工业大学首页抓取时的主要新闻\n'
　　# 处理邮件格式
　　味精= MIMEText（内容，'普通'，'utf-8'）
　　msg['subject'] = 标题（主题，'utf-8'）
　　尝试：
　　qqmail.sendmail(from_addr, to_addr, msg.as_string())
　　print('发送成功')
　　除了：
　　print('发送失败')
　　qqmail.quit()
　　注意密码不是指邮箱的登录密码，而是指邮箱的smtp授权码。qq邮箱可以在设置中开启smtp服务，获取授权码。
　　6、主函数
　　＃ 主功能
　　定义主（）：
　　新闻= [] 查看全部

　　网页新闻抓取(由C#编写的多线程异步抓取网页的网络爬虫控制台程序)
　　一个C#编写的网页爬虫控制台程序，用于网页的多线程异步爬取
　　描述：C#编写的多线程异步抓取网页的爬虫控制台程序功能：目前只能提取网络链接，使用的两个录音文件不需要很大。网页文字、图片、视频和html代码暂时无法爬取，请见谅。但是需要注意的是，网页的数量非常大。下面的代码理论上可以捕获整个互联网网页的链接。但实际上，由于处理器功能和网络条件（主要是网速）的限制，一般家用电脑最多只能抓取12个线程左右的任务，抓取速度是有限的。抢夺是可能的，但需要时间和耐心。当然，这个程序有可能抓取所有的链接，因为链接不占用太多系统空间，并且借助记录文件，可以累计爬取网页的数量，甚至可以访问所有Internet网络链接。羽绒当然最好是分批。建议将maxNum设置为500-1000左右，慢慢积累。另外，由于是控制台程序，有时显示的字符过多，系统会暂停显示。这时候只需点击控制台，按回车键即可。当程序暂停时，您可以尝试按 Enter 键。/// 使用本程序时，请确保已创建对应的记录文件。为了简化代码，这个程序不够健壮，请见谅。/// 默认文件创建在两个文本文件“爬取的URL.txt”和“ 用户需要自己创建这两个文件。弄错了。这两个文件中的链接基本都是有效链接，可以单独处理使用。该爬虫的速度如下： 最快 10 个线程 大约每分钟 500 个链接 最快 6-8 个线程 大约每分钟 400-500 个链接 最快 2-4 个线程 大约每分钟 200-400 个链接 单线程最快大约每分钟70-100个链接之所以用多线程异步爬取纯粹是为了效率的原因。这个程序的多线程同步并不能带来速度的提升。只要爬取的网页没有过于重复和冗余，就可以了。异步并不意味着错误。用户需要自己创建这两个文件。弄错了。这两个文件中的链接基本都是有效链接，可以单独处理使用。该爬虫的速度如下： 最快 10 个线程 大约每分钟 500 个链接 最快 6-8 个线程 大约每分钟 400-500 个链接 最快 2-4 个线程 大约每分钟 200-400 个链接 单线程最快大约每分钟70-100个链接之所以用多线程异步爬取纯粹是为了效率的原因。这个程序的多线程同步并不能带来速度的提升。只要爬取的网页没有过于重复和冗余，就可以了。异步并不意味着错误。这两个文件中的链接基本都是有效链接，可以单独处理使用。该爬虫的速度如下： 最快 10 个线程 大约每分钟 500 个链接 最快 6-8 个线程 大约每分钟 400-500 个链接 最快 2-4 个线程 大约每分钟 200-400 个链接 单线程最快大约每分钟70-100个链接之所以用多线程异步爬取纯粹是为了效率的原因。这个程序的多线程同步并不能带来速度的提升。只要爬取的网页没有过于重复和冗余，就可以了。异步并不意味着错误。这两个文件中的链接基本都是有效链接，可以单独处理使用。该爬虫的速度如下： 最快 10 个线程 大约每分钟 500 个链接 最快 6-8 个线程 大约每分钟 400-500 个链接 最快 2-4 个线程 大约每分钟 200-400 个链接 单线程最快大约每分钟70-100个链接之所以用多线程异步爬取纯粹是为了效率的原因。这个程序的多线程同步并不能带来速度的提升。只要爬取的网页没有过于重复和冗余，就可以了。异步并不意味着错误。最快10个线程 最快每分钟500个链接 最快6-8个线程 最快每分钟400-500个链接 最快2-4个线程 最快每分钟200-400个链接 单线程最快约70-100个原因使用多线程异步抓取每分钟链接纯粹是出于效率原因。这个程序的多线程同步并不能带来速度的提升。只要爬取的网页没有过于重复和冗余，就可以了。异步并不意味着错误。最快10个线程 最快每分钟500个链接 最快6-8个线程 最快每分钟400-500个链接 最快2-4个线程 最快每分钟200-400个链接 单线程最快约70-100个原因使用多线程异步抓取每分钟链接纯粹是出于效率原因。这个程序的多线程同步并不能带来速度的提升。只要爬取的网页没有过于重复和冗余，就可以了。异步并不意味着错误。只要爬取的网页没有过于重复和冗余，就可以了。异步并不意味着错误。只要爬取的网页没有过于重复和冗余，就可以了。异步并不意味着错误。
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　　网页新闻抓取(soup（）访问链接()识别方法
)
　　这里的案例是抓取TOP250豆瓣电影的案例，主要使用BeautifulSoup进行快速内容搜索，然后使用正则表达式精准识别目标内容。
　　
　　1.访问链接获取网页信息
　　for i in range(0,10): #调用函数获取页面信息，10次
　　url=baseurl+str(i*25)
　　html=askURL(url)#保存获取的网页源代码
　　因为豆瓣电影TOP250的信息存储在25个页面中，每个页面收录50个电影信息，所以使用了一个for循环来访问不同的页面。然后处理每次访问返回的结果。
　　2.使用 BeautifulSoup 快速搜索 HTML 和 XML 文件
　　汤=BeautifulSoup(html,"html.parser")
　　for item in soup.find_all('div',class_="item"): #查找div下class="item"的内容。
　　这里的class后面加下划线_，因为class就是class。
　　
　　在网页中，可以看到你需要的内容在哪里，这里是div
　　3. 通过正则匹配得到你想要的确切内容
　　findLink=pile(r'') #创建正则表达式对象，表示规则
　　项目=str（项目）
　　链接=re.findall(findLink,item)[0]
　　正则匹配使用piler，那为什么检索到的内容是r''呢？
　　第一个 r 表示忽略特殊字符。然后在网页信息中观察，可以发现要爬取的链接在前面，所以代码是compiler(r'?)"&gt;')，括号中的.*?就是识别出来的链接。
　　同理，电影名称、收视率、图片、被评价人数、演员、导演等信息也可以被抓取。
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　　网页新闻抓取(基于统计的网页正文提取方法的方法基于网页模板一类)
　　它由两个标签组成，因此这种网页模板可以组合在一起。聚类相似的DOM树需要计算相似度，计算两棵简单DOM树的相似度的步骤是：第一步判断两棵树的根节点是否相同，如果不同则返回0；如果相同，则继续比较两棵树的叶子节点。第二步比较两棵DOM树的叶子节点的名称和属性，返回两棵DOM树中相同节点的个数。二、基于统计的网页文本提取方法基于统计的方法主要用于提取新闻网页的文本。该方法的原理是网页的文本信息只能定位在网页中的&lt;table&gt;标签节点中。该方法的基本步骤是：第一步，去除页面的噪声，根据网页标签将网页对应地表示为一棵树；细绳; 第三步比较每个节点的字符数，通常选择字符数最多的节点作为网页的正文。该方法的优点是利用了新闻网页的特点，通用性好，实现简单，不需要为不同的网页构建不同的模板，不需要样本学习，时间复杂度低。但缺点是该算法只适用于网页中所有文本信息都放在一个&lt;table&gt;节点中的情况，对于有多个&lt;table&gt;文本的网页效果不佳。由于微博、轻博客等的兴起，产生了越来越多的复杂格式和短文本网页，这种方法的局限性也更加明显。现有方法中网页文本提取效果对比表： 总体而言，目前网页文本提取和网页相似度计算相关的算法还处于主要针对传统互联网网页的阶段，无论是网页文本提取还是网页相似度的研究没有认真考虑移动互联网网页内容的新特点，主要有以下缺点：(1)移动互联网的网页结构越来越复杂，涉及的方式越来越多，传统的中引入的网页文本提取算法的局限性 2.2 的@2.2 部分变得越来越明显。(2)由于短文本网页太多，一些文本相似度研究算法的理论基础不复存在，算法的准确性降低，已经不能满足大规模数据的需求利用。
　　技术实现思路
　　该专利技术要解决的问题是提供一种基于主题相似度的网页文本提取和比较方法。为了解决上述方法的问题，专利技术提供了一种网页文本的提取和比对方法，包括以下步骤： 步骤A：根据网页的特定标签，判断该网页是否为一个文本页面；步骤 B：识别平行网页；步骤B还包括：特征信息提取子步骤和支持向量机分类子步骤。步骤A还可以包括以下子步骤： 步骤1：对网页进行预处理，构建HTML树。步骤 2：修剪 HTML 树；第三步：获取网页的主题；第四步：提取块中的字符串内容；Step 5：计算一个block中topic S和content y的距离；第 6 步：比较编辑距离 L 和 max(p, q)。步骤2还可以包括以下子步骤：根据&lt;table&gt;标签，对不收录文本和链接信息的叶子节点进行屏蔽和移除。所述步骤5还可以包括：对中文进行分词，使用的Levenshtein距离见公式（2)和公式（3)）：采用改进的编辑距离计算HTML标签的相似度分类顺序：编辑距离是指在两个字符串之间将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少编辑操作次数，编辑操作包括将一个字符替换为另一个字符、插入一个字符和删除一个字符；根据标签的分类特性，将改进的编辑距离定义为通过删除、插入和替换不同类型的标签，将一个字符串的不同类型标签转换为另一个字符串的最小操作成本；其中，删除和插入的代价为1，类内替换操作的代价为0，类间替换操作的代价为1.5，即： 插入操作：ct(t ) = 1; 删除操作：Cd(t) = 1；取￥1^标签序列1=和2=使用动态规划计算改进的编辑距离矩阵M，矩阵元素算法M：矩阵右下角的元素M为&amp;和的改进编辑距离&amp;，则标签结构信息Dt：Dt=M/Max(A +l, B+l)。改进的编辑距离定义为通过删除、插入和替换不同类型的标签将一个字符串的不同类型标签转换为另一个字符串的最小操作成本；其中，删除和插入的代价为1，类内替换操作的代价为0，类间替换操作的代价为1.5，即： 插入操作：ct(t ) = 1; 删除操作：Cd(t) = 1；取￥1^标签序列1=和2=使用动态规划计算改进的编辑距离矩阵M，矩阵元素算法M：矩阵右下角的元素M为&amp;和的改进编辑距离&amp;，则标签结构信息Dt：Dt=M/Max(A +l, B+l)。改进的编辑距离定义为通过删除、插入和替换不同类型的标签将一个字符串的不同类型标签转换为另一个字符串的最小操作成本；其中，删除和插入的代价为1，类内替换操作的代价为0，类间替换操作的代价为1.5，即： 插入操作：ct(t ) = 1; 删除操作：Cd(t) = 1；取￥1^标签序列1=和2=使用动态规划计算改进的编辑距离矩阵M，矩阵元素算法M：矩阵右下角的元素M为&amp;和的改进编辑距离&amp;，则标签结构信息Dt：Dt=M/Max(A +l, B+l)。
　　步骤B还可以包括：特征信息提取子步骤和支持向量机分类子步骤。特征信息提取子步骤还包括： 建立特征信息： 特征信息包括网页HTML标签结构信息和基于内容的文本长度信息、文本句号信息和数序信息。HTML标签根据其在网页布局、显示和链接中的功能特点分为结构标签、格式标签和无关标签两类： 结构标签：blockquote、body、dir、div、dt、h、head、hr , li , menu, p, q, to​​ We, tbody, td, tfoot, th, thead, tr, ul; 格式标签：abbr、acronym、b、big、center、cite、code、dfh、em、font、i、pre、s、small、span、strike、strong、style、sub、sup、tt、u；无关标签：applet、base、basefont、bdo、br、button、del、kbd、link、meta、samp、script、var、a、fieldset、form、input、is index、label、legend；计算结构对称性时删除。分类的 HTML 标签序列的相似度是使用改进的编辑距离计算的：编辑距离是两个字符串之间将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作数；编辑操作包括用另一个字符替换一个字符、插入一个字符和删除一个字符；根据标签的分类特征，改进的编辑距离定义为：一个字符串的不同类型标签通过删除、插入和替换转换为另一个字符串。不同类型标签的运营成本最低。br, button, del, kbd, link, meta, samp, script, var, a, fieldset, form, input, is index, label, legend; 计算结构对称性时删除。分类的 HTML 标签序列的相似度是使用改进的编辑距离计算的：编辑距离是两个字符串之间将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作数；编辑操作包括用另一个字符替换一个字符、插入一个字符和删除一个字符；根据标签的分类特征，改进的编辑距离定义为：一个字符串的不同类型标签通过删除、插入和替换转换为另一个字符串。不同类型标签的运营成本最低。br, button, del, kbd, link, meta, samp, script, var, a, fieldset, form, input, is index, label, legend; 计算结构对称性时删除。分类的 HTML 标签序列的相似度是使用改进的编辑距离计算的：编辑距离是两个字符串之间将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作数；编辑操作包括用另一个字符替换一个字符、插入一个字符和删除一个字符；根据标签的分类特点，改进的编辑距离定义为：一个字符串的不同类型标签通过删除、插入和替换转换为另一个字符串。不同类型标签的运营成本最低。是索引、标签、图例；计算结构对称性时删除。分类的 HTML 标签序列的相似度是使用改进的编辑距离计算的：编辑距离是两个字符串之间将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作数；编辑操作包括用另一个字符替换一个字符、插入一个字符和删除一个字符；根据标签的分类特征，改进的编辑距离定义为：一个字符串的不同类型标签通过删除、插入和替换转换为另一个字符串。不同类型标签的运营成本最低。是索引、标签、图例；计算结构对称性时删除。分类的 HTML 标签序列的相似度是使用改进的编辑距离计算的：编辑距离是两个字符串之间将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作数；编辑操作包括用另一个字符替换一个字符、插入一个字符和删除一个字符；根据标签的分类特点，改进的编辑距离定义为：一个字符串的不同类型标签通过删除、插入和替换转换为另一个字符串。不同类型标签的运营成本最低。分类的 HTML 标签序列的相似度是使用改进的编辑距离计算的：编辑距离是两个字符串之间将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作数；编辑操作包括用另一个字符替换一个字符、插入一个字符和删除一个字符；根据标签的分类特点，改进的编辑距离定义为：一个字符串的不同类型标签通过删除、插入和替换转换为另一个字符串。不同类型标签的运营成本最低。分类的 HTML 标签序列的相似度是使用改进的编辑距离计算的：编辑距离是两个字符串之间将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作数；编辑操作包括用另一个字符替换一个字符、插入一个字符和删除一个字符；根据标签的分类特征，改进的编辑距离定义为：一个字符串的不同类型标签通过删除、插入和替换转换为另一个字符串。不同类型标签的运营成本最低。插入字符和删除字符；根据标签的分类特点，改进的编辑距离定义为：一个字符串的不同类型标签通过删除、插入和替换转换为另一个字符串。不同类型标签的运营成本最低。插入字符和删除字符；根据标签的分类特点，改进的编辑距离定义为：一个字符串的不同类型标签通过删除、插入和替换转换为另一个字符串。不同类型标签的运营成本最低。
　　为了解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种网页文本提取比较系统，包括以下模块： 模块A：根据特定标签判断网页是否为文本页面对于网页；模块B：平行网页比较步骤B还包括：特征信息提取子步骤和支持向量机分类子步骤。模块A还可以包括以下子模块： 预处理子模块：用于对网页进行预处理，构建HTML树。修剪子模块：用于修剪HTML树；获取主题子模块：用于获取网页的主题；提取块
　　【技术保护点】
　　一种网页文本提取比较方法，包括以下步骤： 步骤A：根据网页的特定标签判断网页是否为文本页面。步骤B：识别平行网页；步骤B还包括：特征信息提取子步骤和SVM分类子步骤。
　　【技术特点总结】
　　【专利技术性质】
　　技术研发人员：不公布发明人，
　　申请人（专利权）持有人：，
　　类型：发明
　　国家省：山东；37
　　下载所有详细的技术数据 我是该专利的所有者 查看全部

　　网页新闻抓取(这篇就是分享：php标签标签的标签处理库)
　　在标签的标签下
　　之后，我们将处理我们刚刚请求的html代码。这时候就需要用到BeautifulSoap库了。
　　
soup = BeautifulSoup(wbdata,'lxml')
　　这行的意思是解析得到的信息，也可以用html.parser库替换lxml库，效果是一样的
　　
news_titles = soup.select("div.text > em.f14 > a.linkto")
　　这一行是利用刚刚解析后得到的soup对象来选择我们需要的标签，返回值是一个列表。我们需要的所有标签内容都存储在列表中。您还可以使用 BeautifulSoup 中的 find() 方法或 findall() 方法来选择标签。
　　最后使用for in遍历列表，取出标签中的内容（新闻标题）和标签中href的值（新闻网址），存入数据字典
　　
for n in news_titles:
title = n.get_text()
link = n.get("href")
data = {
'标题':title,
'链接':link
}
　　数据存储所有新闻标题和链接，下图为部分结果
　　
　　这样一个爬虫就完成了，当然这只是最简单的爬虫。如果深入爬虫，还有很多模拟浏览器行为、安全问题、效率优化、多线程等需要考虑。不得不说爬虫是个深坑。
　　python中爬虫可以由各种库或框架来完成，请求只是比较常用的一种。还有很多其他语言的爬虫相关库。例如，PHP 可以使用 curl 库。爬虫的原理是一样的，只是不同语言、不同库实现的方法不同。
　　以上通过请求实现腾讯新闻爬虫爬虫的Python方法，就是小编分享的全部内容。希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持易素云。 查看全部

　　网页新闻抓取(一下在网站运营时哪些因素影响着网页的抓取时有什么技巧)
　　我们在运营网站的时候，都希望我们的网站内容可以被快速抓取收录，但是搜索引擎抓取的是网站内容和网页收录 是一个复杂的过程。简单来说，收录的过程可以分为：爬取、过滤、索引、输出结果。尤其是现在随着搜索引擎的不断升级，比如百度搜索引擎的毛毛雨算法横空出世，势必会影响网站收录的爬取。那么，搜索引擎对网站的内容进行爬取的技术有哪些呢？今天就做网站，和大家分享一下网站运行过程中影响网页抓取收录的因素有哪些？希望能帮到你。
　　第一：网站速度影响网站抢收录
　　网站 能否正常访问，就是搜索引擎的连通程度。连通性要求网站不能频繁访问，或者访问速度极慢。机房问题、dns问题、CDN加速问题、服务器带宽、服务器硬件、操作系统、服务器软件、服务器上安装的程序，这些都可能影响我们网站的打开速度和< @网站 无法正常访问。
　　从蜘蛛的角度来看，希望提供给搜索客户的网页都是可以正常访问的页面。对于响应缓慢或者频繁崩溃的服务器，相关的网站肯定会有负面的印象，严重的就是逐渐减少爬行，甚至淘汰已经收录的页面。
　　第二：网站要有逻辑清晰的链接层次结构
　　更好的站点结构还是树状结构。以首页为节点的树状连接可以通过首页上的链接访问网站的任何页面。在构建站点的树状结构时，要注意避免过于平坦的结构。所有内容页面都放在根目录下，不利于网站的目录权重传递。在建站时，还需要注意避免孤岛链接。所谓孤岛链接，就是在站点内通过正常访问无法找到的页面。只有直接输入网址或者提交地图才能找到。这样的页面搜索引擎不易抓取，不利于用户对内容的浏览和访问，影响用户体验。
　　第三：网站内容质量
　　现在，搜索引擎越来越多地打击低质量的网站。因此，创造高质量的内容对于吸引蜘蛛非常重要。从这个角度来说，“内容取胜”是完全正确的。无论是网站首页的文章还是内页的文章，只有把握好原创的原则，才能做到第一SEO优化的一步。所谓原创是网站自己写的，其内容可以是已经发生或正在发生的事件、人物、新知识、新体验等，但是在写的时候一定要原创，即网站就是这个文章的来源。现在搜索引擎给予 原创文章 更高的权重。
　　第四：网站更新内容后主动提交
　　目前百度在站长工具中有主动推送、自动推送和站点地图三种方式，方便站长及时提交新资源和更新资源，有利于及时捕获网站内容收录。站长在提交内容时要注意避免死链接和低质量的内容被搜索引擎抓取。当出现死链接时，您可以使用死链接提交工具及时提交死链接和无效资源。
　　第五：做好内外链
　　网站首页权重比较高，越往内页，搜索引擎给的权重越低。我该怎么办？这时，有外链和内链两种操作方式。外链是增加友情链接网站，通过友情引流网站，带动这个网站的流量。内链是通过设置在内页文章的关键词和主关键词之间建立内连接，这样搜索引擎就会受到链接数的影响到内部页面关键词。先取。
　　第六点：注意网站内容更新频率
　　一般来说，网站更新很快，蜘蛛爬取网站的内容会更快。如果网站的内容长时间没有更新，蜘蛛会相应调整网站的爬取频率。更新频率对于新闻等非常重要网站。因此，每天保持一定数量的更新对于吸引蜘蛛非常重要。
　　总之，影响网站内容和网页收录的因素有很多。今天就从以上几点和大家分享一下我以往的经验，希望对大家有所帮助。 查看全部

　　网页新闻抓取(在搜索引擎眼里什么才叫高质量的文章吗?(图)
)
　　你知道什么是搜索引擎眼中的优质文章吗？
　　在SEO圈子里，“内容”绝对是一个经久不衰的话题。虽然各个阶段的搜索引擎算法对SEO的规范不一，但越来越智能的算法让深圳的SEO工作越来越多。不简短，但“好内容”永远是包围的工具。那么问题来了，什么样的内容才是搜索引擎眼中的“优质内容”？
　　简而言之，“优质内容”是好的内容、优质的代码和出色的用户体验的结合。
　　一、 基本标准
　　
　　内容最基本的部分是“文本”。书写文章时，不得出现错别字、连线、无标点、无分段的长篇评论；不需要时不要使用它。对于难懂的词和表达，尽量使用简单直观的句子，便于各级用户理解。
　　二、排版布局
　　要想制作出让用户满意的“优质内容”，除了内容本身，排版也是一项非常重要的工作。毕竟，人是视觉动物。
　　
　　将文本内容分为标题、副标题、正文等不同类型，然后让文本各司其职，层次突出。清晰的层次结构可以使内容更具可读性，适当的图形会使文章更加生动。此外，针对不同的文本类型使用不同格式、大小和颜色的字体也可以让用户获得更好的阅读体验。引用其他平台内容时，尽量保证链接指向优质、有声望的网站（如政府平台、官方网站等）。
　　三、加载速度
　　“网站加载速度”到底有多重要？根据调研查询，网站加载时间过长是用户流失的主要原因之一。关于电子商务网站更是如此。
　　“网站加载速度”与“用户购买行为”的关系如下图所示：
　　
　　
　　快节奏的日子导致用户缺乏耐心，尤其是在阅读网页时。可以说，速度是决定网站胜负最重要的因素之一。 网站加载时间增加1秒，可能导致：转化率下降7%，用户满意度下降16%......
　　
　　那么，怎样才能提高“加载速度”呢？这里有几点：
　　1)将JS代码和CSS样式分别合并到一个共享文件中；
　　2)适当缩小图片，优化格式；
　　3)可见区域的内容先显示，即先加载首屏的内容和样式，当用户滚动鼠标时加载下面的内容；
　　4) 减去代码，去除不必要的冗余代码，如空格、注释等
　　5)缓存静态资源，通过设置reader缓存来缓存CSS、JS等不经常更新的文件；
　　四、创新
　　现在，互联网、社交媒体、自媒体等平台上总是充斥着“如何写文章”的套路和教程，比如“10W+文章”的标题怎么写@>出来”、“自媒体 10W+文章 人必须知道的技巧”……等等，导致“内容生产者”文章总是按套路开始写，输创新，不断趋于同质化，甚至用户一开始都觉得乏味。
　　
　　所以，想要被用户喜爱，要么写出有深度、有见地、有沉淀、非商业性的内容。这对很多站长来说比较困难；另一种是写“小说”，iDea这种想法，对写作的要求稍微低一点，但是有一定的需求，比如我们都在写《鹿晗和晓彤秀恩爱》的时候，谁会写《为什么鹿晗》一开始我没有选择迪列巴，所以文章的作者肯定会得到更多关注（也许这些文章会被网友喷，但肯定会得到）注意）。
　　文章如果你好看，请点击这里
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　　网页新闻抓取(站群逆天功能:1、无限克隆目标站镜像克隆，伪原创批量替换，秒仿任意站点！)
　　站群反向功能：1、无限克隆目标站点！批量目标站镜像克隆，伪原创批量替换，秒模仿任何网站！ 2、多分类词优化-对应这个分类网站title-对应这个分类关键词-对应这个分类描述-对应这个分类的js广告 用于宣传推广，采用知名高权重域名，如：百度百科、腾讯微博、百度知道、美团集团等知名网站4、模板标注，简单、清晰、易修改，如只要你有一点HTML知识5、自动新闻采集、自动模板采集6、随机关键词生成、二级域名拼音或非拼音优化、随机端口优化、随机IP优化、随机短网址优化、随机外推网址地址、锚文本十进制转码、锚文本随机拼音注释7、蜘蛛池、报价蜘蛛批量收录新站功能。 8、实时监控蜘蛛爬取记录9、内容可选插入干扰字符10、页面内容指定替换11、主动推送12、源码干扰设置13、汉字可以在繁体和简体汉字之间切换，可以在页面的全局繁体页面下为TDK本地位切换为简体中文。 14、首页和内页分开缓存控制，互不影响，后台可开启或关闭 1 5、 指定蜘蛛缓存，人工访问或非-指定蜘蛛爬取不会缓存（此动作解决各大搜索引擎蜘蛛访问造成硬盘阻塞）16、1对1标签规则，首页TDK规则将调用与内页TDK规则分开，互不干扰。 17、1对1指定[域名->目标站->文件夹]设置，当访问的域名为非指定域名时，会自动镜像并自动调用Public文件夹。 18、支持反向代理 19、批量主域名301重定向到www站点。 21、PC+移动端广告页面分离设置。 22、锚文本单字拼音标注。 23、全局锚文本锁定，你点击的锚文本标题会和你打开的文章标题一一对应。 24、访问欺骗设置：当开启访问欺骗时，人访问将看到的是：错误页面或空白页面或其他自定义页面，蜘蛛爬取正常页面 查看全部

　　网页新闻抓取(Python案例scrapy抓取学院新闻报告任务(抓取四川大学公共管理学院官网))
　　Python案例
　　scrapy 抓取大学新闻报道
　　任务
　　从四川大学公共管理学院官网获取所有新闻查询()。
　　实验过程
　　1.确定爬取目标。
　　2.制定爬取规则。
　　3.'Write/Debug' 爬取规则。
　　4.获取爬取数据
　　1.确定爬取目标
　　这次我们要捕捉的目标是四川大学公共管理学院的所有新闻和信息。所以我们需要了解一下公共管理学院官网的布局。
　　
　　在这里我们发现，如果要抓取所有的新闻信息，不能在官网首页直接抓取，需要点击“更多”进入新闻主栏目。
　　
　　我们看到了具体的新闻栏目，但这显然不能满足我们的抓取需求：目前的新闻动态网页只能抓取新闻的时间、标题和网址，不能抓取新闻的内容。所以我们要进入到新闻详情页面来抓取新闻的具体内容。
　　2.制定爬取规则
　　通过第一部分的分析，我们会认为，如果要抓取一条新闻的具体信息，需要点击新闻动态页面，进入新闻详情页，才能抓取该新闻的具体内容。让我们点击一​​个新闻来试试看
　　
　　我们发现可以直接在新闻详情页抓取我们需要的数据：title、time、content.URL。
　　好了，现在我们对抓取一条新闻有了一个清晰的认识。但是如何抓取所有的新闻内容呢？
　　这对我们来说显然不难。
　　
　　我们可以在新闻版块底部看到页面跳转按钮。然后我们可以使用“下一页”按钮来抓取所有新闻。
　　于是整理了一下思路，我们可以想到一个明显的爬取规则：
　　抓取“新闻版块”下的所有新闻链接，进入新闻详情链接即可抓取所有新闻内容。
　　3.'Write/Debug'爬取规则
　　为了使调试爬虫的粒度尽可能小，我将编写和调试模块结合起来。
　　在爬虫中，我会实现以下功能点：
　　1. 抓取页面新闻部分下的所有新闻链接
　　2. 通过抓取的一页新闻链接输入新闻详情，抓取所需数据（主要是新闻内容）
　　3. 通过循环抓取所有新闻。
　　对应的知识点是：
　　1. 抓取一个页面下的基本数据。
　　2. 对爬取的数据执行第二次爬取。
　　3.通过循环抓取网页的所有数据。
　　话不多说，现在就去做吧。
　　3.1 抓取页面新闻部分下的所有新闻链接
　　
　　通过对新闻版块源码的分析，我们发现抓取到的数据的结构是
　　
　　那么我们只需要将爬虫的selector定位到(li:newsinfo_box_cf)，然后进行for循环捕获即可。
　　写代码
　　import scrapyclass News2Spider(scrapy.Spider):
　　测试，通过！
　　
　　3.2 通过抓取的一页新闻链接输入新闻详情，抓取所需数据（主要是新闻内容）
　　现在我已经获得了一组网址，现在我需要输入每个网址来抓取我需要的标题、时间和内容。代码实现也很简单。我只需要输入网址，在原代码抓取网址时抓取即可。只需获取相应的数据。所以，我只需要再写一个爬取方法进入新闻详情页，使用scapy.request调用即可。
　　写代码
　　#进入新闻详情页的抓取方法def parse_dir_contents(self, response): item = GgglxyItem() item['date'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/p/text()").extract_first() item['href'] = response item['title'] = response.xpath("//div[@class='detail_zy_title']/h1/text()").extract_first()
　　集成到原代码后，有：
　　import scrapyfrom ggglxy.items import GgglxyItemclass News2Spider(scrapy.Spider):
　　测试，通过！
　　
　　这时候我们添加一个循环：
　　NEXT_PAGE_NUM = 1 NEXT_PAGE_NUM = NEXT_PAGE_NUM + 1
　　添加到原创代码：
　　import scrapyfrom ggglxy.items import GgglxyItem
　　测试：
　　
　　Paste_Image.png
　　抓到的号码是191，但我们查看官网，发现有193条新闻，2条不见了。
　　为什么？我们注意到有两个日志错误：
　　定位问题：原来学院新闻版块有两个隐藏的二级栏目：
　　例如：
　　
　　Paste_Image.png
　　对应的网址是
　　
　　Paste_Image.png
　　网址都不一样，难怪你抓不住！
　　然后我们要对这两个二级列的URL设置特殊的规则，我们只需要添加来判断它们是否是二级列：
　　 if URL.find('type') != -1: yield scrapy.Request(URL, callback=self.parse)
　　组装原函数：
　　import scrapy
　　测试：
　　
　　4.获取爬取数据
　　 scrapy crawl news_info_2 -o 0016.json
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　　网页新闻抓取(一个新闻pc网页版本和手机网页端的新闻数据的爬虫)
　　因为负责一个新闻推荐系统项目，需要采集
大量的新闻数据作为文本分类素材。通过自己的不断探索，基于知乎上某大牛的框架，完成了一个可以采集数十万条新闻数据的项目。爬虫，鲁棒性很强。就在这篇文章中，我将我所获得的见解和一些简单的坑分享给大家。
　　开始
　　其实写爬虫是有原则的。如果有移动版的网站，那么我们应该抓取移动版的网站。为什么？看下面搜狐新闻pc网页版和手机网页版的两张图就明白了：
　　
　　PC版网页
　　
　　搜狐新闻手机
　　很明显我们可以看到手机搜狐端的结构比PC端的web端更清晰，这有助于我们分析网页的结构和提取重要数据（另一个原因是手机端是比PC端的反爬虫措施弱），所以我们应该选择手机网页开始我们的分析。接下来，我们分析我们的入口 URL 地址。由于我需要采集
体育、军事、娱乐等各个类别的新闻，所以在我第一次爬的时候，其实手机搜狐的页面结构在各个层面都更加清晰整洁，这对于我进行大规模。对于爬取，第一次的方法是按照三层结构爬取。如下所示：
　　
　　抓取订单
　　几个月后，当我再次打开手机搜狐准备抓取时，发现页面结构发生了变化。遵循旧方法可能容易引入更多噪声并使分析更加麻烦。所以我认为是时候升级方法了。
　　在处理层次结构不明显的网站时，我只能想到BFS和DFS（但这给我带来了一个缺点，我稍后会讲到）。这次采用了BFS的思路，在页面上解析出我们需要的特征URL，放入阻塞队列，然后依次从阻塞队列中取出URL，以此类推。
　　但是入口地址不需要改变。打开手机搜狐，拉到导航底部。点进去后，可以看到分类很多。获取这些地址作为队列中的初始 url。
　　
　　分类条目
　　那么我们这次就用新闻正文内容来分析新闻url的特征，通过观察我们可以很容易的发现它们的特征。
　　
　　收录
新闻正文内容的 URL
　　相反，我们不需要一些网页的网址，你可以看一些例子——
　　新闻是图片形式的网页网址：
　　小说内容网页地址：/book/1212604/
　　简而言之，如果我们想要有文字内容的新闻，只需要匹配（这里是一串数字）/特征URL即可。另外，我们发现金融、体育等品类的入口网址是这样的——""、""、""。
　　因此，不同内容和类别的网址都有各自的特点，我们应该根据自己的需要进行分析和选择。回到我项目的需求，我在处理爬虫的时候，只爬取了符合正则表达式[0-9]+/和[0-9]+/的网页的url，扔进队列，如果是[0-9]+/形式的URL。我们知道有我们需要的新闻正文内容，那么我们就要解析出我们需要的内容，否则，当我们得到类别入口URL时，我们先把它扔进队列，等等。当我被带出排队，我爬得更深。
　　接下来，在获取到收录
新闻内容的 url 后，我们应该对我们要提取的内容进行页面分析。爬虫学习者都知道，正则表达式是用来提取我们需要的内容的，但是你也应该知道，正则表达式提取的鲁棒性真的不讨人喜欢，而且写起来很困难，也很复杂（虽然应该是高效的）最高，一切都有两个方面）。所以我强烈推荐使用 CSS 选择器或 xpath 语法。它是java中与Jsoup（python中的Beatifulsoup）一起使用的神奇工具，它们的语法简单，使用方便，定位准确，健壮。而且，在查看页面中的某个元素时，右键单击可以直接获取其css路径或xpath路径。
　　
　　只是复制的路径一般不能直接使用。比如一条新闻的内容用ap标签括起来，如body&gt; section.article-wrapper&gt; article&gt; p:nth-child(3) ，你得到的是一个绝对路径，即, 提取内容的时候准确定位到这一段，如果要获取整个新闻的内容，必须获取同级路径下所有p标签的内容，并加起来。
　　
　　因此，必须掌握必要的css和xpath语法，然后根据需要灵活组合。
　　在爬取过程中，部分页面是异步加载的，需要点击展开剩余元素才能获取全部内容。这种情况其实很容易处理，但是当我第二次爬行时，手机搜狐又被修改了。第一次，剩余的内容真的不在当前页面中。我们需要重新发送http请求来获取剩余的内容。返回的是一个json字符串（怎么知道请求的地址？和上面解析url特征一样，只要F12先） 打开控制台，点击network，然后点击展开剩下的tab，就会向服务器发送请求，多试几次，可以找到url的特征）。但是第二次，剩余的内容已经在当前页面了，只是没有展开，
　　
　　异步加载页面
　　以上就是一个从分析到得到我们想要的东西的过程。所以只实现了基本功能。如何构建一个健壮的爬虫？如何判断URL是否被重新丢弃？如果爬虫被阻止怎么办？
　　对于健壮性，可以说即使使用CSS过滤器和xpath语法，也不能保证解析时不会出现问题。我的解决方案是在定位元素和解析内容时尽可能使用try catch语句或者if else。声明，所有可能的异常都作为异常处理。否则，就像我当时所做的那样，报告各种数组越界等异常。
　　至于去重算法，我知道大神使用了强大的bloomFilter算法，即使在海量数据的情况下，依然可以高效判断字符串权重。原理是四个哈希函数的叠加。想了解的朋友可以自行网上搜索。
　　可以说短时间内对同一目标网站的大量请求肯定会被服务器拦截。然后我们自然而然的想到了不断的改变IP。有许多可用的网站提供代理 IP。针对这个问题，我也写了一个miniSpider，在爬取代理IP的同时测试代理IP，因为在我们的程序中更改IP后并不是所有的代理IP地址都可用，所以确认测试可用然后保存到一个本地文件。测试IP是否可用的URL为：。
　　当然，要想提高效率，多线程是必不可少的（想想一个蜘蛛和十个蜘蛛同时工作的效率差异）。多线程可以由一个线程池维护，同时启动另一个监控线程池中线程数的线程。如果线程池中的线程数小于一定数量，则重新创建多个线程。如此一来，爬虫几日几夜就几乎挂不住了。
　　当然，如果你想暂停爬虫，开始爬取新闻URL而不重复，那么你可以将URL队列的数据结构序列化并存储在本地，然后每次启动时自动读取。
　　最终我的爬虫爬了一个晚上一共爬了40w条新闻数据，但是在后来的检查中发现分类失衡很严重。某类新闻一共10w多条，其中一个分类的也少得可怜。数以百计。这也会对我以后的训练文本分类产生影响。原因很容易理解。相同类别的 URL 总是放在一起在队列中。如果前面的队列没有被抓取，后面的就完全没有机会了。解决办法是随机打乱队列，但我还没实现。
　　
　　部分数据截图
　　结束语
　　其实写一个好的爬虫是一个阶段性的过程，最重要的是先掌握http和html的知识。写爬虫不需要精通html的写法，但一定要懂。一开始，我不熟练，练习了很多。
　　关于代码，我下次上传到Github后分享一下。
　　-------------------------------------------------- -----------------------------
　　2017.5.2更新
　　代码地址： 查看全部

　　网页新闻抓取(做一个通过机器学习进行新闻分类(图)课)
　　最近在做数据挖掘类，需要设置一个类。我打算通过机器学习做一个新闻分类。首先要有大量的文字（新闻），做训练，通过爬虫爬取大量的新闻。
　　一、思路如下：
　　0.首先确定获取数据的网站
　　1. 通过 BeautifulSoup 剪切链接
　　2. 然后使用python的第三方框架paper3k，直接传指定的链接，然后返回新闻正文（当然也可以通过BeautifulSoup剪出正文）
　　二、流程如下：
　　1.选择的网址#pageid=153&amp;lid=2509&amp;k=&amp;num=50&amp;page=1
　　
　　页面如上
　　2.更多新闻可以使用拼接url或者模拟点击。我使用模拟点击这里
　　使用python框架selenium模拟点击
　　Selenium 是一个完整的 Web 应用程序测试系统。它用于模拟点击。它需要与 Google Chrome 或 Firefox 浏览器以及不同的驱动程序一起使用。
　　单击按钮时定位不同的元素
　　
　　对于新浪网，是这样的：
　　
　　这个点击定位就是在页面中找到所有对应的id，从上到下，第一个就是我们想要的
　　browser.find_elements_by_class_name("pagebox_pre")[1]
　　然后每次点击，获取下一页，获取整个界面，切出url，重复
　　3.使用BeautifulSoup截取新闻url
　　def geturl(html): #获取所有新闻链接
sleep(2)
soup = BeautifulSoup(html , "html.parser")
bd = soup.find(attrs = {"class" : "d_list_txt"})
b1 = bd.findAll(attrs = {"class" : "c_tit"})
for u in b1:
urlList.append(u.findAll('a')[0].get("href")) #获取所有新闻链接
　　4. 使用python的第三方框架paper3k，直接传指定链接，然后返回新闻正文
　　def captive( url ): #获取新闻内容
news = Article( url , language='zh')
sleep(1)
news .download() #下载
news .parse() #解析
newsList.append(news.text) #新闻正文
　　三、具体代码如下
　　#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import io
import sys
from tqdm import tqdm
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='gb18030')
from selenium import webdriver
from time import sleep
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from newspaper import Article
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
'''
8 军事 https://news.sina.com.cn/roll/ ... e%3D2
6 娱乐 https://news.sina.com.cn/roll/ ... e%3D2
5 体育 https://news.sina.com.cn/roll/ ... e%3D2
2 科技 https://news.sina.com.cn/roll/ ... e%3D2
1 财经 https://news.sina.com.cn/roll/ ... e%3D2
7 国际 https://news.sina.com.cn/roll/ ... e%3D2
'''
url = "https://news.sina.com.cn/roll/ ... ot%3B
urlList = [] #url 列表
newsList = [] #newsn内容列表
def captive( url ): #获取新闻内容
news = Article( url , language='zh')
sleep(1)
news .download() #下载
news .parse() #解析
newsList.append(news.text) #新闻正文
def gethtml( url , n ): #新闻的url 及获取的次数1次点击50条
browser.get(url)
for i in range(0,n):
sleep(2)
label_bel = browser.find_elements_by_class_name("pagebox_pre")[1] #定位点击键
html = browser.page_source # 获取网页
geturl(html)
label_bel.click() # 进行点击加载更多
sleep(2)
currentPageUrl = browser.current_url
browser.get(browser.current_url)

def geturl(html): #获取所有新闻链接
sleep(2)
soup = BeautifulSoup(html , "html.parser")
bd = soup.find(attrs = {"class" : "d_list_txt"})
b1 = bd.findAll(attrs = {"class" : "c_tit"})
for u in b1:
urlList.append(u.findAll('a')[0].get("href")) #获取所有新闻链接


browser = webdriver.Chrome() # 加载浏览器
gethtml( url , 20 )
#for url1 in urlList: #测试链接
# print(url1)
print(len(urlList))
for newsurl in tqdm(urlList):
try:
captive( newsurl )
except:
pass
continue
sleep(0.1)

for i in tqdm(range(len(newsList))): #存入文件
try:
f = open(r"datass\2_" + str(1000 + i) + ".txt",'a',encoding="utf-8")
f.write(newsList[i])
f.close()
except:
pass
continue
sleep(0.1)

print("结束")
#print(newsList[0])
#f=open('./1.html',mode="w",encoding="utf-8") #这三行为测试使用
#f.write(html)
　　四、项目配置
　　大部分python的模块都可以用pip安装，简单介绍一下：
　　1、注意事项，为了一遍遍的过一遍整个过程，先更新pip
　　python -m pip install --upgrade pip
　　pip 使用总结
　　2. 安装报纸（获取网络新闻的强大框架）
　　pip install newspaper3k       
　　使用教程：
　　3.安装 Beautifulsoup
　　pip install beautifulsoup4
　　使用教程：
　　4.安装selenium（selenium是一套完整的web应用测试系统，用它来模拟点击，需要配合浏览器）
　　pip install selenium
　　4.1 对应的配置
　　此处使用谷歌Chrome浏览器
　　下载浏览器对应的驱动
　　查看浏览器版本号
　　
　　
　　
　　然后将驱动安装到python目录下
　　
　　使用教程：
　　以上配置步骤全部完成
　　推荐一个网站：有很多有趣的项目值得学习研究 查看全部

　　网页新闻抓取(《计算机应用研究》优先出版»2022年第39卷)
　　《计算机应用研究》优先刊 »2022 年第 39 卷 » 第 4 期 »
　　NEMTF：基于多维文本特征的新闻网页内容提取方法 NEMTF：基于多维文本特征的新闻网页内容提取方法
　　
　　免费全文下载（已下载...次）
　　获取完整的 PDF
　　作者
　　翁斌岳、秦永斌、黄瑞章、任丽娜、田岳林
　　机制
　　贵州大学计算机科学与技术学院；贵州省公共大数据重点实验室；贵州轻工业职业技术学院
　　统计数据
　　摘要已浏览...次，已下载...次
　　概括
　　目前主流的网页提取方法存在两大问题：提取的信息类型单一，难以获取各类新闻信息；并且它依赖于 HTML 标签，很难扩展到不同的来源。为此，提出了一种基于多维文本特征的新闻网页信息提取方法，利用新闻文本的书写特征对书写特征、语义特征和位置特征进行分类，并通过一个多通道卷积神经网络，用于提取各类新闻网络信息；从新来源中提取新闻网络信息只需要少量的数据集训练。
　　关键词
　　网页信息提取；卷积神经网络；网络挖掘；文字特征
　　基金项目
　　国家自然科学基金联合基金重点项目（U1836205)
　　国家自然科学基金重大研究项目资助项目(91746116)
　　国家自然科学基金项目(62066007, 62066008)
　　贵州省科技重大专项资助项目（千科河重大专项[2017]3002)
　　贵州省科技基金重点资助项目（何千科基金[2020]1Z055)
　　这篇文章的网址
　　收到的日期
　　修订日期
　　页码
　　——
　　中国图书馆分类号
　　TP391.1
　　文件标记代码 查看全部

　　网页新闻抓取(如何快速将不同新闻网站中的大量新闻文章导出到一个)
　　前几天，公司给我安排了一个新项目，要求抓取网上的新闻文章。为了用最简单、最快捷的方式完成这个任务，特意做了一些准备。
　　
　　我们都知道有一些Python插件可以帮助我们完成爬虫工作，其中之一就是BeautifulSoup。这是一个非常有用的插件，但是这个插件需要我们深入了解各个新闻平台独特的html结构。像我这种懒惰的人绝对不会这样做。每个网站都要了解框架，太费时间了。向上。
　　经过大量的搜索，我找到了一个简单的方法来解决这个问题，那就是Newspaper3k！
　　在本教程中，我将向您展示如何将来自不同新闻网站的大量新闻文章快速抓取到简单的 Python 脚本中。
　　
　　如何使用Newspaper3k抓取新闻？
　　首先，我们需要将python插件安装到开发环境中。
　　提示：我们最好再创建一个虚拟的python环境。
　　$ pip install newspaper3k
　　1、基础知识
　　import newspaperfrom newspaper import Article#将文章下载到内存的基础article = Article("url link to your article")article.download()article.parse()article.nlp()# 输出全文print(article.text)# 输出文本摘要# 因为newspaper3k内置了NLP工具，这一步行之有效print(article.summary)# 输出作者名字print(article.authors)# 输出关键字列表print(article.keywords)#收集文章中其他有用元数据的其他函数article.title # 给出标题article.publish_date #给出文章发表的日期article.top_image # 链接到文章的主要图像article.images # 提供一组图像链接
　　2、高级：从一个新闻站点下载多篇文章
　　当我在抓取一堆新闻文章时，我想从一个新闻站点抓取多篇文章，并将所有内容放在一个pandas 数据框中，这样我就可以借助此插件将这些数据导出到.csv 文件中做起来很简单。
　　import newspaperfrom newspaper import Articlefrom newspaper import Sourceimport pandas as pd# 假设我们要从Gamespot(该网站讨论视频游戏)下载文章gamespot = newspaper.build("https://www.gamespot.com//news/", memoize_articles = False) #我将memoize_articles设置为False，因为我不希望它缓存文章并将其保存到内存中，然后再运行。# 全新运行，每次运行时都基本上执行此脚本final_df = pd.DataFrame()for each_article in gamespot.articles: each_article.download() each_article.parse() each_article.nlp() temp_df = pd.DataFrame(columns = [&#39;Title&#39;, &#39;Authors&#39;, &#39;Text&#39;, &#39;Summary&#39;, &#39;published_date&#39;, &#39;Source&#39;]) temp_df[&#39;Authors&#39;] = each_article.authors temp_df[&#39;Title&#39;] = each_article.title temp_df[&#39;Text&#39;] = each_article.text temp_df[&#39;Summary&#39;] = each_article.summary temp_df[&#39;published_date&#39;] = each_article.publish_date temp_df[&#39;Source&#39;] = each_article.source_url final_df = final_df.append(temp_df, ignore_index = True) #从这里可以将此Pandas数据框导出到csv文件final_df.to_csv(&#39;my_scraped_articles.csv&#39;)
　　把它做完！爬取很多文章很容易。
　　使用上面的代码，你可以实现一个for循环来循环大量的报纸资源。创建一个巨大的最终数据框，您可以导出和使用它。
　　3、多线程网络爬虫
　　我上面提出的解决方案对某些人来说可能有点慢，因为它是一个接一个地下载文章。如果您有很多新闻来源，则可能需要一些时间来爬行。还有一种方法可以加快这个过程：借助多线程技术，我们可以实现快速爬行。
　　Python多线程技术解决方案：
　　注意：在下面的代码中，我为每个源实现了下载限制。运行此脚本时可能需要将其删除。实施此限制是为了允许用户在运行时测试他们的代码。
　　喜欢边做边学，建议看过这篇文章的大家可以使用上面的代码，自己动手做。从这里，您现在可以使用 Newspaper3k 在线抓取文章。
　　预防措施：
　　
　　- 结尾 -
　　希望以上内容对大家有所帮助。喜欢这篇文章的记得转发+采集
哦~ 查看全部

　　网页新闻抓取(NikeSierrapython4.1单页面爬虫要找出每个文章块)
　　0. 背景
　　近日，由于耐克的不断努力，Ins再次被各种联名刷屏。. .
　　突然，我的假鞋商有了一点想法。
　　那么第一步就是要找出最近新鞋在哪里卖，所以我们写一个scrapy爬虫来爬取每日运动鞋新闻。
　　1. 需求
　　1.1 爬取各种北美新闻网站（目前已添加hypebeast和sneakernews） PS hypebeast有中文站，但与美版新闻不同步。再三考虑。
　　1.2 实现自动化。毕竟不是自动的，和网上看有什么区别
　　1.3 筛选和清洁新闻。毕竟我这个假经销商，只关心最火最赚钱的。当然好看也很重要，但是写个CNN给鞋子打分还是太费时间了。. （其实也不是没有可能）
　　2. 环境
　　macOS 塞拉利昂
　　蟒蛇3.6
　　刮的
　　皮查姆
　　3. 准备
　　启动项目
　　 scrapy startproject hypebeast_sneaker
　　用Pycharm打开项目，像这样：
　　
　　这样我们就有了一个爬虫。
　　4. 正式写代码
　　4.1 单页爬虫
　　知道我们使用scrapy爬下所有页面是没有用的。我们只需要每篇文章的发布时间、页面浏览量、标题和文章网址。
　　我们要做的第一件事就是观察hypebeast的html。. .
　　右击页面“检查”
　　好在Chrome有鼠标跟随功能（查看窗口左上角的鼠标按钮，这辈子是它给的……）
　　
　　我们正在寻找的信息在这个块中。
　　所以我们只需要在爬虫的解析中使用selector来查找每个文章块：
　　articals = selector.xpath(&#39;//div[@class="post-box-content-container"]&#39;)
　　您可以在 Internet 上找到有关如何使用 xpath 的特定教程。很多都写得很全面。
　　下一步我们需要处理每篇文章的信息。
　　我们用同样的方法找到文章块中各种信息的位置：
　　title_div = artical.xpath(&#39;div[@class="post-box-content-title"]&#39;)
artical_mata = artical.xpath(&#39;div[@class="post-box-content-meta"]&#39;)
title_text = title_div.xpath(&#39;a/@title&#39;).extract()[0]
artical_url = title_div.xpath(&#39;a/@href&#39;).extract()[0]
datetime = artical_mata.xpath(&#39;span[@class="time"]/time&#39;).extract()[0]
views = artical_mata.xpath(&#39;div[@class="post-box-stats"]/hype-count/span[@class="hype-count"]/text()&#39;).extract()[0]
　　接下来要做的就是输出爬取的数据，我们暂时用scarpy输出到本地的csv文件中。
　　打开items.py，将我们想要的数据写入Item Class中：
　　
　　下一步是添加输出爬取的信息进行解析的代码：
　　item[&#39;url&#39;] = artical_url
item[&#39;title&#39;] = title_text
item[&#39;views&#39;] = views
item[&#39;time&#39;] = datetime
yield item
　　然后在设置中添加输出设置：
　　FEED_URI = u"/Users/stev/Desktop/news/test.csv"
FEED_FORMAT = &#39;CSV&#39;
FEED_EXPORT_ENCODING = &#39;utf-8&#39;
　　记得设置编码，不然会乱码。
　　好的，你可以运行它：
　　
　　只爬了十次就停下了。. . . . . . . . . . . .
　　原来网页是动态加载的。. . . . . .
　　然后你需要模拟浏览器来找出请求。. . . . . . .
　　还好在我绝望的时候，我滑动了hypebeast的页面，查看了它的url：
　　https://hypebeast.com/footwear/page/2
　　那么你只需要使用多个网址爬虫的方法即可。
　　4.2多个网址爬虫
　　目前没有其他想法。. . 使用的方法是使用for循环抓取1-4页（每天的feed量大概是2-3页），同时比较昨天存储的最后抓取的url，到了就停止抓取。
　　这里我们需要yield和callback
　　由于需要多个网址爬虫，这里需要把前面写的解析方法分开。
　　并在原解析中写入，新代码：
　　for page_num in range(1,5,1):
crawling_url = url + str(page_num)
yield scrapy.Request(crawling_url, callback=self.parse_hype_pages)
　　需要注意的是，由于yield和return的机制不同，yield直接生成generator。
　　4.另外3个网站
　　多站点其实就是在判断不同的 URL 来回调不同的解析器
　　
　　4.4 Sneakrnews
　　然后分析sneakernews网页制作新贴
　　PS运动鞋新闻在此页面上有一个购买最热门运动鞋的部分。但是这部分的更新频率太低了（ 查看全部