请描述如何使用Python的urllib库发送HTTP请求并结合BeautifulSoup库解析HTML，以抓取网页中指定CSS类的新闻标题和日期信息，并将这些数据以字典形式保存到TXT文件中。

在进行网页数据抓取时，首先需要使用urllib库发送HTTP请求，获取网页内容。接着，利用BeautifulSoup库解析HTML文档，提取出我们感兴趣的数据。以下是一个具体的示例，展示了如何实现这一过程：

参考资源链接：[Python使用urllib和BeautifulSoup抓取网页数据并存入txt](https://wenku.csdn.net/doc/4zxhwoz046?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 导入必要的库：

import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
import json

2. 定义一个函数，该函数使用urllib库发送HTTP请求，并返回网页内容：

def get_page_content(url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
    request = urllib.request.Request(url, headers=headers)
    with urllib.request.urlopen(request) as response:
        return response.read().decode('utf-8')

3. 使用BeautifulSoup解析网页内容，并提取新闻标题和日期：

def parse_news(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    news_list = []
    for item in soup.find_all('span', class_='column-news-title'):
        title = item.text
        date = item.find_next('span', class_='column-news-date').text
        news_list.append({'title': title, 'date': date})
    return news_list

4. 主程序部分，遍历多个新闻页面，提取数据，并将结果保存到TXT文件：

def main(urls):
    results = []
    for url in urls:
        html = get_page_content(url)
        news = parse_news(html)
        results.extend(news)
    
    with open('xinwen.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=4, sort_keys=True)

5. 定义URL列表，并调用主函数：

urls = ['***{}'.format(i) for i in range(1, 21)]
main(urls)

在上述代码中，我们首先定义了一个获取网页内容的函数`get_page_content`，通过设置请求头来模拟浏览器访问。然后，定义了`parse_news`函数来解析网页内容，提取出新闻标题和日期，并将它们作为字典存储在列表中。最后，我们定义了一个主函数`main`，用于遍历URL列表，提取数据，并将所有新闻信息以JSON格式保存到TXT文件中。

通过这个示例，你可以学习到如何结合使用urllib和BeautifulSoup库来抓取网页中的数据，并将这些数据有效地保存到本地文件。这不仅可以帮助你掌握网络爬虫的基本原理，还能提升你在数据抓取和处理方面的能力。如果你想进一步深入学习，可以参阅《Python使用urllib和BeautifulSoup抓取网页数据并存入txt》这份资料，它包含了更详细的步骤和解释，能够帮助你更好地理解和应用这些技术。

参考资源链接：[Python使用urllib和BeautifulSoup抓取网页数据并存入txt](https://wenku.csdn.net/doc/4zxhwoz046?spm=1055.2569.3001.10343)