将新闻列表页面的源代码复制下来,并保存为origin.txt。pyton读入这个origin.txt文件,通过正则表达式获取用户、新闻标题和发布时间,并保存为info.csv文件。

首先，你需要安装Python的`requests`库来抓取网页内容，以及`BeautifulSoup`库用于解析HTML。如果你还没有安装，可以使用pip安装：

pip install requests beautifulsoup4

然后，编写一个Python脚本来完成这个任务：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# 定义需要保存信息的CSV文件名
output_file = "info.csv"

# 模拟请求新闻列表页，这里假设是一个URL
url = "http://example.com/news-list"  # 请替换为实际的新闻列表页URL

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

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 使用正则表达式提取用户、新闻标题和发布时间的模式（这取决于具体的HTML结构）
    user_pattern = r'<span class="user">(\w+)</span>'  # 示例，根据实际情况修改
    title_pattern = r'<h2>(.*?)</h2>'  # 示例，根据实际情况修改
    date_pattern = r'date:(\d{4}-\d{2}-\d{2})'  # 示例，根据实际情况修改

    # 提取数据
    data = []
    for item in soup.find_all('div', class_='news-item'):  # 假设每个新闻在div元素内
        user = soup.find(text=user_pattern, parent=item).group(1)
        title = soup.find(text=title_pattern, parent=item).strip()
        date = soup.find(text=date_pattern, parent=item).group(1)

        data.append([user, title, date])

    # 保存到CSV文件
    with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        fieldnames = ['User', 'Title', 'Publish Date']
        writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
        writer.writeheader()
        writer.writerows(data)

    print(f"数据已成功保存到 {output_file}")
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")