深层数据提取1学院要闻 【题干】 河南职业技术学院要闻数据下载 新闻ld 新闻标题新闻发布时间新闻来源新闻浏览次数新闻文字 另存到news文件夹文档名为newsld.txt 新闻图片另存到news文件夹图片名为:neW sld_ Inol. lextl，Python代码可运行

您好，您提到的是关于从网站上抓取河南职业技术学院的要闻信息，并将其保存成文本文件和图片。这通常涉及到网络爬虫技术，可以使用Python库如BeautifulSoup、Requests等配合实现。以下是基本步骤：

1. **安装必要的库**：首先需要安装`requests`库用于发送HTTP请求获取网页内容，以及`bs4`（BeautifulSoup4）库解析HTML。

pip install requests beautifulsoup4

2. **编写Python脚本**：使用Python创建一个脚本，通过`requests.get()`函数获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML结构，找到相关的新闻标题、发布时间、链接和图片。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os

# 目标URL
url = "https://example.com/hntc/news" # 需替换为实际学院的新闻页面地址

# 发送GET请求
response = requests.get(url)

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

# 提取新闻元素
titles = soup.find_all('h2', class_='title')  # 根据实际情况修改选择器
dates = soup.find_all('span', class_='date')  # 类似地查找日期元素
links = [a['href'] for a in soup.select('.link a')]  # 获取链接
images = [img['src'] for img in soup.select('.image img')]  # 图片链接列表

# 存储数据
os.makedirs("news", exist_ok=True)  # 创建news文件夹如果不存在
with open(os.path.join("news", "news.txt"), "w", encoding="utf-8") as f:
    for title, date, link, img in zip(titles, dates, links, images):
        f.write(f"{title.text}\n{date.text}\n{link}\n{img}\n")

for img_url in images:
    response_img = requests.get(img_url)
    with open(os.path.join("news", f"news_{img_url.split('/')[-1]}"), "wb") as f:
        f.write(response_img.content)

请注意，上述代码中的选择器（如'h2.title'、'span.date'等）需要根据目标网站的实际HTML结构进行调整。