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    前言

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

    作者: Amauri

    PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取

    此文属于入门级级别的爬虫,老司机们就不用看了。

    本次主要是爬取网易新闻,包括新闻标题、作者、来源、发布时间、新闻正文。

    首先我们打开163的网站,我们随意选择一个分类,这里我选的分类是国内新闻。然后鼠标右键点击查看源代码,发现源代码中并没有页面正中的新闻列表。这说明此网页采用的是异步的方式。也就是通过api接口获取的数据。

    那么确认了之后可以使用F12打开谷歌浏览器的控制台,点击Network,我们一直往下拉,发现右侧出现了:"... special/00804KVA/cm_guonei_03.js? .... "之类的地址,点开Response发现正是我们要找的api接口。

    可以看到这些接口的地址都有一定的规律:“cm_guonei_03.js”、 “cm_guonei_04.js”,那么就很明显了:

    http://temp.163.com/special/0...*).js

    上面的连接也就是我们本次抓取所要请求的地址。

    接下来只需要用到的python的两个库:

    requests

    json

    BeautifulSoup

    requests库就是用来进行网络请求的,说白了就是模拟浏览器来获取资源。

    由于我们采集的是api接口,它的格式为json,所以要用到json库来解析。BeautifulSoup是用来解析html文档的,可以很方便的帮我们获取指定div的内容。

    下面开始编写我们爬虫:

    第一步先导入以上三个包:

    importjsonimportrequestsfrom bs4 import BeautifulSoup

    接着我们定义一个获取指定页码内数据的方法:

    1 defget_page(page):2 url_temp = 'http://temp.163.com/special/00804KVA/cm_guonei_0{}.js'

    3 return_list =[]4 for i inrange(page):5 url =url_temp.format(i)6 response =requests.get(url)7 if response.status_code != 200:8 continue

    9 content = response.text #获取响应正文

    10 _content = formatContent(content) #格式化json字符串

    11 result =json.loads(_content)12 return_list.append(result)13 return return_list

    这样子就得到每个页码对应的内容列表:

    之后通过分析数据可知下图圈出来的则是需要抓取的标题、发布时间以及新闻内容页面。

    既然现在已经获取到了内容页的url,那么接下来开始抓取新闻正文。

    在抓取正文之前要先分析一下正文的html页面,找到正文、作者、来源在html文档中的位置。

    我们看到文章来源在文档中的位置为:id = "ne_article_source" 的 a 标签。作者位置为:class = "ep-editor" 的 span 标签。正文位置为:class = "post_text" 的 div 标签。

    下面试采集这三个内容的代码:

    1 defget_content(url):2 source = ''

    3 author = ''

    4 body = ''

    5 resp =requests.get(url)6 if resp.status_code == 200:7 body =resp.text8 bs4 =BeautifulSoup(body)9 source = bs4.find('a', id='ne_article_source').get_text()10 author = bs4.find('span', class_='ep-editor').get_text()11 body = bs4.find('div', class_='post_text').get_text()12 return source, author, body

    到此为止我们所要抓取的所有数据都已经采集了。

    那么接下来当然是把它们保存下来,为了方便我直接采取文本的形式来保存。下面是最终的结果:

    格式为json字符串,“标题” : [ ‘日期’, ‘url’, ‘来源’, ‘作者’, ‘正文’ ]。

    要注意的是目前实现的方式是完全同步的,线性的方式,存在的问题就是采集会非常慢。主要延迟是在网络IO上,可以升级为异步IO,异步采集。

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    前言

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

    作者: Amauri

    PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取

    此文属于入门级级别的爬虫,老司机们就不用看了。

    本次主要是爬取网易新闻,包括新闻标题、作者、来源、发布时间、新闻正文。

    首先我们打开163的网站,我们随意选择一个分类,这里我选的分类是国内新闻。然后鼠标右键点击查看源代码,发现源代码中并没有页面正中的新闻列表。这说明此网页采用的是异步的方式。也就是通过api接口获取的数据。

    那么确认了之后可以使用F12打开谷歌浏览器的控制台,点击Network,我们一直往下拉,发现右侧出现了:"... special/00804KVA/cm_guonei_03.js? .... "之类的地址,点开Response发现正是我们要找的api接口。watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70

    可以看到这些接口的地址都有一定的规律:“cm_guonei_03.js”、 “cm_guonei_04.js”,那么就很明显了:

    http://temp.163.com/special/0...*).js

    上面的连接也就是我们本次抓取所要请求的地址。

    接下来只需要用到的python的两个库:

    requests

    json

    BeautifulSoup

    requests库就是用来进行网络请求的,说白了就是模拟浏览器来获取资源。

    由于我们采集的是api接口,它的格式为json,所以要用到json库来解析。BeautifulSoup是用来解析html文档的,可以很方便的帮我们获取指定div的内容。

    下面开始编写我们爬虫:

    第一步先导入以上三个包:

    importjsonimportrequestsfrom bs4 import BeautifulSoup

    接着我们定义一个获取指定页码内数据的方法:

    1 defget_page(page):2 url_temp = 'http://temp.163.com/special/00804KVA/cm_guonei_0{}.js'

    3 return_list =[]4 for i inrange(page):5 url =url_temp.format(i)6 response =requests.get(url)7 if response.status_code != 200:8 continue

    9 content = response.text #获取响应正文

    10 _content = formatContent(content) #格式化json字符串

    11 result =json.loads(_content)12 return_list.append(result)13 return return_list

    这样子就得到每个页码对应的内容列表:

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70

    之后通过分析数据可知下图圈出来的则是需要抓取的标题、发布时间以及新闻内容页面。

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70

    既然现在已经获取到了内容页的url,那么接下来开始抓取新闻正文。

    在抓取正文之前要先分析一下正文的html页面,找到正文、作者、来源在html文档中的位置。

    我们看到文章来源在文档中的位置为:id = "ne_article_source" 的 a 标签。作者位置为:class = "ep-editor" 的 span 标签。正文位置为:class = "post_text" 的 div 标签。

    下面试采集这三个内容的代码:

    1 defget_content(url):2 source = ''

    3 author = ''

    4 body = ''

    5 resp =requests.get(url)6 if resp.status_code == 200:7 body =resp.text8 bs4 =BeautifulSoup(body)9 source = bs4.find('a', id='ne_article_source').get_text()10 author = bs4.find('span', class_='ep-editor').get_text()11 body = bs4.find('div', class_='post_text').get_text()12 return source, author, body

    到此为止我们所要抓取的所有数据都已经采集了。

    那么接下来当然是把它们保存下来,为了方便我直接采取文本的形式来保存。下面是最终的结果:

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZlaTM0Nzc5NTc5MA==,size_16,color_FFFFFF,t_70

    格式为json字符串,“标题” : [ ‘日期’, ‘url’, ‘来源’, ‘作者’, ‘正文’ ]。

    要注意的是目前实现的方式是完全同步的,线性的方式,存在的问题就是采集会非常慢。主要延迟是在网络IO上,可以升级为异步IO,异步采集。

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  • Python爬虫实战教程:爬取网易新闻爬虫精选 高手技巧发布时间:2020-02-21 17:42:43前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。...

    Python爬虫实战教程:爬取网易新闻;爬虫精选 高手技巧

    发布时间:2020-02-21 17:42:43

    前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

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    此文属于入门级级别的爬虫,老司机们就不用看了。

    本次主要是爬取网易新闻,包括新闻标题、作者、来源、发布时间、新闻正文。

    首先我们打开163的网站,我们随意选择一个分类,这里我选的分类是国内新闻。然后鼠标右键点击查看源代码,发现源代码中并没有页面正中的新闻列表。这说明此网页采用的是异步的方式。也就是通过api接口获取的数据。

    那么确认了之后可以使用F12打开谷歌浏览器的控制台,点击Network,我们一直往下拉,发现右侧出现了:"… special/00804KVA/cm_guonei_03.js? … "之类的地址,点开Response发现正是我们要找的api接口。 在这里插入图片描述

    可以看到这些接口的地址都有一定的规律:“cm_guonei_03.js”、 “cm_guonei_04.js”,那么就很明显了:

    http://temp.163.com/special/0…*).js上面的连接也就是我们本次抓取所要请求的地址。

    接下来只需要用到的python的两个库:

    requests

    json

    BeautifulSoup

    requests库就是用来进行网络请求的,说白了就是模拟浏览器来获取资源。

    由于我们采集的是api接口,它的格式为json,所以要用到json库来解析。BeautifulSoup是用来解析html文档的,可以很方便的帮我们获取指定div的内容。

    下面开始编写我们爬虫:

    第一步先导入以上三个包:

    import jsonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoup

    接着我们定义一个获取指定页码内数据的方法:

    复制代码1 def get_page(page):2 url_temp = ‘http://temp.163.com/special/00804KVA/cm_guonei_0{}.js’3 return_list = []4 for i in range(page):5 url = url_temp.format(i)6 response = requests.get(url)7 if response.status_code != 200:8 continue9 content = response.text # 获取响应正文10 _content = formatContent(content) # 格式化json字符串11 result = json.loads(_content)12 return_list.append(result)13 return return_list复制代码

    这样子就得到每个页码对应的内容列表:

    在这里插入图片描述

    之后通过分析数据可知下图圈出来的则是需要抓取的标题、发布时间以及新闻内容页面。

    在这里插入图片描述

    既然现在已经获取到了内容页的url,那么接下来开始抓取新闻正文。

    在抓取正文之前要先分析一下正文的html页面,找到正文、作者、来源在html文档中的位置。

    我们看到文章来源在文档中的位置为:id = “ne_article_source” 的 a 标签。 作者位置为:class = “ep-editor” 的 span 标签。 正文位置为:class = “post_text” 的 div 标签。

    下面试采集这三个内容的代码:

    复制代码1 def get_content(url):2 source = ‘’3 author = ‘’4 body = ‘’5 resp = requests.get(url)6 if resp.status_code == 200:7 body = resp.text8 bs4 = BeautifulSoup(body)9 source = bs4.find(‘a’, id=‘ne_article_source’).get_text()10 author = bs4.find(‘span’, class_=‘ep-editor’).get_text()11 body = bs4.find(‘div’, class_=‘post_text’).get_text()12 return source, author, body复制代码到此为止我们所要抓取的所有数据都已经采集了。

    那么接下来当然是把它们保存下来,为了方便我直接采取文本的形式来保存。下面是最终的结果:

    在这里插入图片描述

    格式为json字符串,“标题” : [ ‘日期’, ‘url’, ‘来源’, ‘作者’, ‘正文’ ]。

    要注意的是目前实现的方式是完全同步的,线性的方式,存在的问题就是采集会非常慢。主要延迟是在网络IO上,可以升级为异步IO,异步采集。

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    本文链接:https://www.ynicp.com/news/content/2240.html

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    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理

    以下文章来源于腾讯云 作者:一墨编程学习

    ( 想要学习Python?Python学习交流群:1039649593,满足你的需求,资料都已经上传群文件流,可以自行下载!还有海量最新2020python学习资料。 )

    这个实战例子是构建一个大规模的异步新闻爬虫,但要分几步走,从简单到复杂,循序渐进的来构建这个Python爬虫

    本教程所有代码以Python 3.6实现,不兼顾Python 2,强烈建议大家使用Python 3

    要抓取新闻,首先得有新闻源,也就是抓取的目标网站。国内的新闻网站,从中央到地方,从综合到垂直行业,大大小小有几千家新闻网站。百度新闻(news.baidu.com)收录的大约两千多家。那么我们先从百度新闻入手。

    打开百度新闻的网站首页:news.baidu.com

    我们可以看到这就是一个新闻聚合网页,里面列举了很多新闻的标题及其原始链接。如图所示:

    我们的目标就是从这里提取那些新闻的链接并下载。流程比较简单:

    新闻爬虫简单流程图

    根据这个简单流程,我们先实现下面的简单代码:

    #!/usr/bin/env python3#Author: veelion

    importreimporttimeimportrequestsimporttldextractdefsave_to_db(url, html):#保存网页到数据库,我们暂时用打印相关信息代替

    print('%s : %s' %(url, len(html)))defcrawl():#1\. download baidu news

    hub_url = 'http://news.baidu.com/'res=requests.get(hub_url)

    html=res.text#2\. extract news links

    ## 2.1 extract all links with 'href'

    links = re.findall(r'href=[\'"]?(.*?)[\'"\s]', html)print('find links:', len(links))

    news_links=[]## 2.2 filter non-news link

    for link inlinks:if not link.startswith('http'):continuetld=tldextract.extract(link)if tld.domain == 'baidu':continuenews_links.append(link)print('find news links:', len(news_links))#3\. download news and save to database

    for link innews_links:

    html=requests.get(link).text

    save_to_db(link, html)print('works done!')defmain():while 1:

    crawl()

    time.sleep(300)if __name__ == '__main__':

    main()

    简单解释一下上面的代码:

    使用requests下载百度新闻首页;

    先用正则表达式提取a标签的href属性,也就是网页中的链接;然后找出新闻的链接,方法是:假定非百度的外链都是新闻链接;

    逐个下载找到的所有新闻链接并保存到数据库;保存到数据库的函数暂时用打印相关信息代替。

    每隔300秒重复1-3步,以抓取更新的新闻。

    以上代码能工作,但也仅仅是能工作,槽点多得也不是一点半点,那就让我们一起边吐槽边完善这个爬虫吧。

    1. 增加异常处理

    在写爬虫,尤其是网络请求相关的代码,一定要有异常处理。目标服务器是否正常,当时的网络连接是否顺畅(超时)等状况都是爬虫无法控制的,所以在处理网络请求时必须要处理异常。网络请求最好设置timeout,别在某个请求耗费太多时间。timeout 导致的识别,有可能是服务器响应不过来,也可能是暂时的网络出问题。所以,对于timeout的异常,我们需要过段时间再尝试。

    2. 要对服务器返回的状态,如404,500等做出处理

    服务器返回的状态很重要,这决定着我们爬虫下一步该怎么做。需要处理的常见状态有:

    301, 该URL被永久转移到其它URL,以后请求的话就请求被转移的URL

    404,基本上是这个网站已经失效了,后面也就别试了

    500,服务器内部出错了,可能是暂时的,后面要再次请求试试

    3. 管理好URL的状态

    记录下此次失败的URL,以便后面再试一次。对于timeout的URL,需要后面再次抓取,所以需要记录所有URL的各种状态,包括:

    已经下载成功

    下载多次失败无需再下载

    正在下载

    下载失败要再次尝试

    增加了对网络请求的各种处理,这个爬虫就健壮多了,不会动不动就异常退出,给后面运维带来很多的工作量。

    下一节我们讲对上面三个槽点结合代码一一完善。欲知详情,请听下回分解。

    Python爬虫知识点

    本节中我们用到了Python的几个模块,他们在爬虫中的作用如下:

    requests模块

    它用来做http网络请求,下载URL内容,相比Python自带的urllib.request,requests更加易用。GET,POST信手拈来:

    importrequests

    res= requests.get(url, timeout=5, headers=my_headers)

    res2= requests.post(url, data=post_data, timeout=5, headers=my_headers)

    get()和post()函数有很多参数可选,上面用到了设置timeout,自定义headers,更多参数可参考requests 文档。

    requests无论get()还是post()都会返回一个Response对象,下载到的内容就通过这个对象获取:

    res.content 是得到的二进制内容,其类型是bytes;

    res.text 是二进制内容content decode后的str内容;

    它先从response headers里面找到encoding,没找到就通过chardet自动判断得到encoding,并赋值给res.encoding,最后把二进制的content解密为str类型。

    经验之谈: res.text判断中文编码时有时候会出错,还是自己通过cchardet(用C语言实现的chardet)获取更准确。这里,我们列举一个例子:

    In [1]: importrequests

    In [2]: r = requests.get('http://epaper.sxrb.com/')

    In [3]: r.encoding

    Out[3]: 'ISO-8859-1'In [4]: importchardet

    In [5]: chardet.detect(r.content)

    Out[5]: {'confidence': 0.99, 'encoding': 'utf-8', 'language': ''}

    上面是用ipython交互式解释器(强烈推荐ipython,比Python自己的解释器好太多)演示了一下。打开的网址是山西日报数字报,手动查看网页源码其编码是utf8,用chardet判断得到的也是utf8。而requests自己判断的encoding是ISO-8859-1,那么它返回的text的中文也就会是乱码。

    requests还有个好用的就是Session,它部分类似浏览器,保存了cookies,在后面需要登录和与cookies相关的爬虫都可以用它的session来实现。

    re模块

    正则表达式主要是用来提取html中的相关内容,比如本例中的链接提取。更复杂的html内容提取,推荐使用lxml来实现。

    tldextract模块

    这是个第三方模块,需要pip install tldextract进行安装。它的意思就是Top Level Domain extract,即顶级域名提取。前面我们讲过URL的结构,news.baidu.com 里面的news.baidu.com叫做host,它是注册域名baidu.com的子域名,而com就是顶级域名TLD。它的结果是这样的:

    In [6]: importtldextract

    In [7]: tldextract.extract('http://news.baidu.com/')

    Out[7]: ExtractResult(subdomain='news', domain='baidu', suffix='com')

    返回结构包含三部分:subdomain, domain, suffix

    time模块

    时间,是我们在程序中经常用到的概念,比如,在循环中停顿一段时间,获取当前的时间戳等。而time模块就是提供时间相关功能的模块。同时还有另外一个模块datetime也是时间相关的,可以根据情况适当选择来用。

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  • 一起学爬虫 Node.js 爬虫篇(二)

    千次阅读 2017-03-23 22:31:14
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