爬取下面新浪新闻内容 https://news.sina.com.cn/roll/#pageid=153&lid=2509&k=&num=50&page=1并输出爬取结果 写出java代码

时间: 2024-10-22 18:20:29 浏览: 11
很抱歉,但我无法直接访问网页或爬取特定网站的内容。然而,我可以为你提供一个基本的Java代码示例,说明如何使用Jsoup库来抓取网页信息,包括新闻标题。如果你要在本地运行此代码,需要先安装Jsoup库。这里是一个简单的例子: ```java import org.jsoup.Jsoup; import org.jsoup.nodes.Document; import org.jsoup.nodes.Element; import org.jsoup.select.Elements; public class NewsScraper { public static void main(String[] args) { try { // 这里是URL String url = "https://news.sina.com.cn/roll/#pageid=153&lid=2509&k=&num=50&page=1"; // 使用Jsoup连接到网页 Document doc = Jsoup.connect(url).get(); // 找到包含新闻标题的部分(假设它们在`div`元素内) Elements newsTitles = doc.select("div.news-title"); if (!newsTitles.isEmpty()) { System.out.println("News Titles:"); for (Element title : newsTitles) { System.out.println(title.text()); } } else { System.out.println("No news titles found."); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } ``` 请注意,实际的HTML结构可能会有所不同,所以你需要调整CSS选择器(`select`方法的参数)来匹配真实页面上的新闻标题元素。同时,由于网络请求限制,这个代码在你本地运行时可能不会获取实时数据,可能需要在服务器环境下或处理反爬虫策略。
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使用spark-submit的方法运行以下Python代码结构时,代码只得到前几个url处理后的结果,之后的url代码并未做处理,且代码没有报错,这种情况该如何解决: def get_page_message(m, url, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize): timestamp_ms = int(time.time() * 1000) params = { 'time': timestamp_ms, 'pageId': pageId, 'startTime': start_time, 'endTime': end_time, 'pageNum': pageNum, 'pageSize': pageSize, } response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) if data['data']['data'] != []: head_list = data['data'] ...... 数据处理 else: print('无数据') return_data_num = 0 this_time_num = 0 return return_data_num, this_time_num def get_page_message_all(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize): return_data_num, this_time_num = get_page_message(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) leave_data_num = return_data_num - this_time_num # 剩下的数据量 while leave_data_num > 0: pageNum = pageNum + 1 return_data_num, this_time_num = get_page_message(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) leave_data_num = leave_data_num - this_time_num time.sleep(60) a = [] b = [] for m in range(len(pageid_list)): pageId = pageid_list[m] get_page_message_all(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) time.sleep(60) answer_pd= pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) dt = 'database.table' # 数据库和表名 hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") hc.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)

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