import requests from bs4 import BeautifulSoup # 爬取的页面数量 num_pages = 5 # 打开每个页面并获取 HTML 内容 for page_num in range(1, num_pages + 1): url = f"https://www.bernama.com/en/archive.php?page={page_num}" response = requests.get(url) html_content = response.text # 解析 HTML 内容，获取新闻标题和内容 soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser") news_list = soup.find_all("div", class_="row news-row") for news in news_list: title = news.find("a").text.strip() link = news.find("a")["href"] news_response = requests.get(link) news_html = news_response.text news_soup = BeautifulSoup(news_html, "html.parser") content_list = news_soup.find_all("div", class_="col-md-12 news-body") content = "\n".join([p.text for p in content_list[0].find_all("p")]) # 将新闻标题和内容保存到 txt 文件 with open(f"page{page_num}_{title}.txt", "w") as f: f.write(f"Title: {title}\n") f.write(f"Link: {link}\n") f.write(f"Content:\n{content}\n")修改这段代码

这段代码是一个Python爬虫，用于从https://www.bernama.com/en/archive.php网站上爬取新闻标题和内容，并将其保存到txt文件中。在修改这段代码之前，需要先确定你想要做什么，比如想要添加或修改哪些功能。以下是一些可能的修改方案：

1. 添加异常处理机制，以防止在爬取页面或解析HTML时出现错误，例如添加try-except块。

2. 添加用户代理，以避免被该网站封锁IP地址。

3. 将txt文件保存到其他文件格式中，例如CSV或JSON。

4. 添加多线程或异步处理，以提高爬取效率。

5. 修改爬取页面的数量或URL，以获取不同的新闻数据。

6. 修改保存的文件名格式或路径，以更好地组织保存的数据。

7. 添加其他功能，例如将新闻数据存储到数据库中，或根据新闻内容进行文本分析等。