python爬虫爬取新闻报道

Python爬虫可以用于爬取新闻报道。在这个例子中，我们的目标是利用爬虫的re、xpath等知识，爬取一个官方网站上的新闻数据，包括新闻标题、发布时间、新闻链接、阅读次数和新闻来源等属性。然后，我们可以将这些数据存储到一个csv文件中。

需要注意的是，爬虫不能用于违法活动。在爬取数据时，应该设置适当的休眠时间，避免过度爬取导致服务器宕机，并承担相应的法律责任。

具体步骤如下：
1. 确定要爬取的目标网站，例如https://www.cqwu.edu.cn/channel_23133_0310.html。
2. 使用Python的requests库发送HTTP请求，获取网页的HTML源代码。
3. 使用正则表达式（re）或XPath等方法提取网页中的新闻数据，例如新闻标题、发布时间、新闻链接、阅读次数和新闻来源等属性。
4. 将提取到的数据存储到一个csv文件中，可以使用Python的csv库来实现。

相关问题

python爬取新闻数据

### 如何使用 Python 编写网页爬虫抓取新闻网站的数据

编写一个能够从新闻网站上抓取数据的网络爬虫涉及多个方面的工作流程和技术细节。下面将介绍一种利用 `requests` 和 `BeautifulSoup` 这两个常用库实现的方式。

#### 准备工作
为了开始构建这个项目，需要安装必要的第三方库：

pip install requests beautifulsoup4 openpyxl

这些命令会下载并安装所需的软件包，其中 `openpyxl` 是用来操作 Excel 文件的工具[^1]。

#### 发送 HTTP 请求获取页面源码
通过 `requests.get()` 方法向目标网址发送 GET 请求，并接收返回的内容作为响应对象。这里假设要访问的是某个具体的新闻列表页 URL:

import requests

url = 'https://example-news-site.com/latest'  # 替换成实际的目标URL
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    html_content = response.text
else:
    raise Exception(f"Failed to load page, status code {response.status_code}")

这段代码尝试加载给定链接中的HTML文档；如果服务器成功响应，则继续执行后续逻辑；否则抛出异常提示错误状态码[^2]。

#### 解析 HTML 文档结构
有了完整的HTML字符串之后，就可以借助 BeautifulSoup 来解析其内部结构了。这一步骤主要是定位到包含所需信息的具体标签位置：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
news_items = soup.find_all('div', class_='article')  # 假设每篇报道都包裹在一个具有特定class属性的<div>里

此处定义了一个名为 `news_items` 的变量保存所有匹配的结果集合，即找到的所有文章条目。

#### 提取消息详情
对于每一个单独的文章项来说，可能还需要进一步深入挖掘更多有用字段，比如标题、发布时间、正文摘要等。可以根据实际情况调整选择器路径来准确定位想要提取的部分：

data_list = []

for item in news_items[:5]:  # 只选取前五篇文章为例
    title = item.h2.a.string.strip() or "No Title"
    publish_date = item.span['datetime'] if item.select_one('.date') else None
    summary = ''.join([p.text for p in item.select('.summary > p')])
    
    data_dict = {
        'Title': title,
        'Publish Date': publish_date,
        'Summary': summary
    }
    data_list.append(data_dict)

此部分实现了对单个新闻项目的详细内容读取过程，并将其整理成字典形式存入列表中待用。

#### 将结果导出至Excel文件
最后一步就是把收集好的资料汇总起来并通过 Pandas 或者直接调用 OpenPyXL API 导出为表格格式以便查看分析：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data_list)
output_file_path = './collected_news.xlsx'
df.to_excel(output_file_path, index=False)
print(f'Data has been saved into "{output_file_path}" successfully.')

上述脚本完成了整个爬取任务并将最终成果保存到了本地磁盘上的 Excel 表格内。

python爬取关键词新闻

### 使用Python实现基于关键词的新闻网页抓取

为了有效地利用Python进行基于关键词的新闻网站抓取，可以采用多种方法和技术来确保高效性和准确性。考虑到当前许多网站具有较为严格的反爬机制，在设计爬虫程序时需特别注意规避这些问题。

#### 选择合适的库
对于简单的网页抓取任务，`requests` 和 `BeautifulSoup` 是两个非常流行的第三方库组合[^1]。然而，当面对更复杂的场景或需要更高效率的情况下，则推荐使用功能更为强大的框架如 Scrapy 来构建自定义蜘蛛 (spider)[^2]。

#### 处理反爬措施
针对某些站点可能存在的字符加密、登录验证等问题，可以通过模拟浏览器行为的方式来绕过这些障碍。例如，设置合理的请求头信息模仿真实用户的访问模式；定期更换 IP 地址以减少被封禁的风险；以及适当控制请求频率避免触发服务器端的安全警报等手段都可以提高成功率。

#### 实现方案概述
以下是具体实现的一个简化版流程：

1. **初始化配置**
- 设置目标URL模板用于拼接不同参数后的完整地址；
- 定义待查找的目标关键词列表；

2. **发送HTTP GET 请求**
- 利用 requests 库向指定 URL 发起 HTTP 请求获取响应内容；
- 添加必要的 headers 参数使请求看起来像是来自真实的 Web 浏览器而非自动化工具；

3. **解析HTML文档**
- 将返回的内容传递给 BeautifulSoup 对象以便于后续操作；
- 查找所有符合条件的文章条目（通常位于 `<a>` 标签内），并从中提取出标题文字及其对应的链接地址；

4. **筛选匹配项**
- 遍历上述得到的结果集，逐一判断每篇文章是否含有任何一个预设好的关键词；
- 如果满足条件则记录下来该文章的相关信息供进一步处理；

5. **存储最终结果**
- 可选地将收集到的信息保存至本地文件系统中，便于日后查阅分析。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


def fetch_news(keyword, page=1):
    base_url = "https://search.sina.com.cn/?q={}&c=news&page={}"
    
    url = base_url.format(keyword, page)

    response = requests.get(url=url,
                           headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    news_items = []
    for item in soup.select('.box-result'):
        title = item.find('h2').get_text(strip=True)
        link = item.find('a')['href']
        
        if keyword.lower() in title.lower():
            news_items.append({
                'title': title,
                'link': link
            })

    return news_items


if __name__ == '__main__':
    keywords = ['人工智能', '大数据']  # 自定义要查询的关键字
    
    all_results = {}
    for kw in keywords:
        results = fetch_news(kw)
        all_results[kw] = results
        
        print(f'Found {len(results)} articles related to "{kw}"')

此代码片段展示了如何创建一个基本的功能模块——即根据输入的具体主题检索相关新闻报道，并过滤掉不包含所关心术语的文章实例。