以自己的名字作为关键词,用python的request包爬取百度新闻

使用Python的request库来爬取百度新闻是一个相对复杂的任务，首先需要通过百度新闻的API来获取数据。然后可以通过Python的request库发送HTTP请求来获取新闻内容。

首先，我们需要注册一个百度开发者账号并创建一个应用，然后获取我们需要的API Key和Secret Key。接下来，我们可以使用Python的request库来向百度新闻API发送请求，并且可以通过传入关键词以及其他参数来获取相关的新闻内容。我们也可以设置请求头信息和参数来模拟浏览器发送请求，以避免被网站识别为爬虫并拒绝访问。

接收到返回的数据之后，我们可以使用Python的json库来解析返回的JSON格式数据，并且提取出我们需要的新闻内容。最后，我们可以将获取的新闻内容保存到文件中或者进行其他的处理。

需要注意的是，我们在进行网络爬取的过程中需要遵守相关法律法规和网站的使用协议，避免违反规定导致法律问题。同时，频繁的网络请求也可能会对网站造成负担，因此在进行爬取时需要注意合理控制请求频率，避免对网站造成不必要的影响。

总之，使用Python的request库来爬取百度新闻是一个复杂但是有趣的任务，需要我们具备一定的编程基础和对网络爬取的理解，同时需要做好合法合规和合理使用的前提下进行相关操作。

相关问题

python怎么用request爬取百度图片

要使用Python的requests库爬取百度图片，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装requests库：如果您还没有安装requests库，可以使用以下命令进行安装：

   pip install requests

2. 编写爬取代码：下面是一个简单的例子，演示如何使用requests库爬取百度图片的搜索结果：

   import requests

   def download_images(keyword, num_images):
       # 构建百度图片搜索的URL
       search_url = f'https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&word={keyword}&pn=0&rn={num_images}'

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

       # 处理响应结果
       if response.status_code == 200:
           # 获取图片URL
           image_urls = [data['middleURL'] for data in response.json().get('data', []) if 'middleURL' in data]

           # 下载图片
           for i, url in enumerate(image_urls):
               try:
                   response = requests.get(url)
                   with open(f'image{i}.jpg', 'wb') as f:
                       f.write(response.content)
                   print(f'Successfully downloaded image{i}.jpg')
               except:
                   print(f'Failed to download image{i}.jpg')
       else:
           print('请求失败')

   # 要搜索的关键词和要下载的图片数量
   keyword = 'cat'
   num_images = 10

   # 执行爬取
   download_images(keyword, num_images)

在上述代码中，我们构建了一个特定的URL，其中包含了搜索关键词和要下载的图片数量。然后，我们发送GET请求来获取搜索结果，并解析响应结果中的图片URL。最后，我们使用requests库下载图片并保存到本地。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的处理和错误处理。另外，爬取网站的图片可能需要遵守该网站的使用条款和法律法规。请确保遵守相关规定并尊重他人的权益。

scrapy爬取百度新闻名臣和链接

Scrapy是一个强大的Python网络爬虫框架，用于高效地抓取网站数据。如果你想利用Scrapy从百度新闻抓取名臣（关键词可能是误拼，这里假设你是想获取名人相关的新闻标题和链接）：

1. **安装Scrapy**：
首先需要确保已经安装了Python和pip，然后通过命令行运行 `pip install scrapy` 安装Scrapy。

2. **创建项目**：
打开命令行，进入你想保存项目的位置，输入 `scrapy startproject baidu_news_crawler` 创建一个新的Scrapy项目。

3. **设置目标URL**：
百度新闻通常有动态加载内容，你需要找到包含名臣相关新闻的静态页面URL作为起始点。例如，你可以直接访问 https://news.baidu.com/ranking 或者查找特定分类如“明星”等。

4. **编写Spider**：
在项目目录下打开`spiders`文件夹，创建一个名为`baidunews.py`的新文件。然后定义Spider，并使用`yield Request(url, callback=self.parse)` 来发送请求到目标页面，回调函数`parse`会被用于解析响应内容。

5. **解析HTML**：
使用BeautifulSoup或其他HTML解析库（比如lxml），解析网页源码，找到包含名臣新闻标题和链接的部分。这通常涉及CSS选择器或XPath表达式来定位元素。

from bs4 import BeautifulSoup
import scrapy

class BaiduNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'baidunews'
    allowed_domains = ['news.baidu.com']
    start_urls = ['https://news.baidu.com/ranking']

    def parse(self, response):
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
        news_titles = soup.select('div.news-item h3 a')  # 选中新闻标题的元素
        for title in news_titles:
            yield {
                'title': title.text,
                'link': response.urljoin(title['href']),  # 转换为绝对链接
            }
        # 如果还有分页，检查是否存在下一页链接并递归爬取
        next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

6. **运行爬虫**：
在项目根目录下，运行 `scrapy crawl baidunews` 运行爬虫，它会开始下载数据并存储在指定的文件中（默认在`data`文件夹）。