9．假设从任意新闻网站下载100条的新闻数据，并输出。特别要收集标题、内容、时间、作者这四个信息。 ① 请求单个网页 ② 对单个页面进行数据的提取（方法任选：可以正则表达式、beautifulsoap) ③ 找到一个新闻的链接页，请求新闻列表，并使用

要实现这个任务，可以遵循以下步骤：

1. 请求单个网页：
首先，你需要确定目标新闻网站，并且了解其网站的结构。使用HTTP客户端库（如Python中的requests库）来发送请求，获取网页内容。这一步骤中，你需要处理网络请求可能遇到的各种问题，如网络错误、请求被拒绝、数据编码问题等。

2. 对单个页面进行数据提取：
使用数据提取工具从获取的网页内容中提取所需信息。你可以选择使用正则表达式或Python的BeautifulSoup库来解析HTML页面。正则表达式适用于简单的文本模式匹配，而BeautifulSoup提供了更为强大的解析功能，能够方便地根据HTML标签和属性来提取信息。

3. 找到一个新闻的链接页，请求新闻列表：
根据单个页面的结构，找到新闻列表的链接，并对每个链接发起请求，获取新闻详情页的URL。然后，重复步骤1和步骤2，对每个新闻详情页进行请求和数据提取，获取标题、内容、时间、作者等信息。

输出时，可以将提取的数据按照一定的格式整理并打印出来。

以下是一个简化的Python代码示例，使用requests和BeautifulSoup库来实现上述功能：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标网站URL
url = 'http://example.com'

# 发送请求获取网页内容
response = requests.get(url)
response.encoding = response.apparent_encoding  # 处理编码

# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 定义提取数据的函数
def extract_news_info(soup):
    news_list = []
    # 根据页面结构提取新闻信息
    # 假设每个新闻项都有一个特定的class名为"news-item"
    for item in soup.find_all(class_='news-item'):
        title = item.find('h2').text  # 假设标题在一个h2标签中
        content = item.find('div', class_='content').text  # 假设内容在一个class为content的div标签中
        time = item.find('span', class_='time').text  # 假设时间在一个class为time的span标签中
        author = item.find('span', class_='author').text  # 假设作者在一个class为author的span标签中
        news_list.append({'title': title, 'content': content, 'time': time, 'author': author})
    return news_list

# 提取新闻列表页面的数据
news_info = extract_news_info(soup)

# 输出提取的新闻信息
for news in news_info:
    print(news)

这段代码仅供参考，实际应用中需要根据目标网站的具体HTML结构进行相应调整。