使用Python中BS模块的相关方法实现校园网新闻标题的多页采集，并将采集结果存储到TXT文本文件中。

在Python中，我们可以使用BeautifulSoup（简称BS）库配合requests库来抓取网页内容，特别是HTML结构的数据。以下是基本步骤：

1. **安装所需库**：
首先确保已安装`requests`和`beautifulsoup4`库。如果没有，可以使用pip进行安装：

   pip install requests beautifulsoup4

2. **获取页面源码**：
使用`requests.get()`函数发送GET请求获取校园网新闻首页的HTML源码：

   import requests

   url = "http://example.com/news"  # 替换为你需要爬取的校园网新闻主页URL
   response = requests.get(url)
   page_content = response.text

3. **解析HTML**：
使用BeautifulSoup解析HTML内容，找到新闻标题所在的标签。假设标题在`<h2>`或`<a>`标签内：

   from bs4 import BeautifulSoup

   soup = BeautifulSoup(page_content, 'html.parser')
   titles = soup.find_all(['h2', 'a'])  # 根据实际情况调整选择器

4. **遍历并提取标题**：
遍历解析后的元素，提取每个元素的文本作为新闻标题：

   news_titles = [title.get_text() for title in titles]

5. **分页处理**：
如果有分页，通常会包含页码链接。你可以分析这些链接，然后编写循环来爬取多页。例如，如果每页URL的结构是`url?page=page_number`，则可以这样做：

   def get_pages(base_url, start_page, end_page):
       for i in range(start_page, end_page + 1):
           yield base_url.format(page=i)

   for page in get_pages(url, 1, total_pages):  # total_pages是总页数，需要提前计算或从网站动态获取
       response = requests.get(page)
       soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
       ...  # 重复步骤3和4，提取当前页的标题

6. **保存到文本文件**：
将所有标题保存到TXT文件中：

   with open('news_titles.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
       for title in news_titles:
           f.write(title + '\n')

7. **异常处理**：
确保捕获可能的网络错误和其他异常。

注意，实际操作时可能会遇到反爬虫策略、动态加载内容等问题，这需要结合实际情况进行处理。此外，频繁大量抓取他人网站的内容可能会引发版权问题，请遵守相关规定。最后，记得检查目标网站的robots.txt规则。