python 爬取财经新闻_python爬取路透社财经新闻

好的，你可以使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库来爬取路透社的财经新闻。以下是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.reuters.com/finance'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
news_list = soup.select('.feature')
for news in news_list:
    title = news.select_one('.story-title').text.strip()
    link = news.select_one('.story-title a')['href']
    print(title)
    print(link)

这段代码会输出路透社财经新闻页面上的标题和链接。你可以根据自己的需求，进一步解析新闻详情页面，获取更详细的信息。需要注意的是，爬取网站的数据要遵守网站的规定和法律法规，不要进行不当的行为。

相关问题

python爬取财经新闻

Python是一种非常强大的编程语言，可以用于爬取财经新闻。通过使用Python的爬虫库和一些财经新闻网站的API，我们可以轻松地编写一个简单的程序来爬取最新的财经新闻。

首先，我们可以使用Python中的requests库来向财经新闻网站发送HTTP请求，获取新闻网页的内容。然后，我们可以使用BeautifulSoup库来解析HTML代码，从中提取出新闻标题、摘要、发布日期等信息。接着，我们可以将这些信息存储到数据库中，或者直接输出到屏幕上。

另外，我们也可以使用Python的第三方库，如Scrapy，来创建一个更为复杂和高效的爬虫程序。Scrapy可以帮助我们自动化地爬取网页、提取信息，并且支持并发请求和分布式爬虫。

除了使用HTTP请求和解析HTML，我们还可以通过调用财经新闻网站的API来获取数据。许多财经新闻网站都提供了API，可以让我们以JSON格式获取新闻内容，然后将其转换成Python的数据结构进行处理。

总之，Python是一种非常适合用于爬取财经新闻的编程语言。它提供了丰富的库和工具，可以帮助我们快速、高效地获取和处理财经新闻信息。同时，我们也要遵守法律法规和伦理准则，确保我们的爬虫行为合法合规。

python爬取天气数据_Python爬取历史天气数据

好的，您想了解如何用 Python 爬取历史天气数据，是吗？

首先，需要确定您想要爬取哪个地区的历史天气数据。一般来说，可以通过查询该地区的气象局或气象网站获取历史天气数据。

接着，可以使用 Python 中的 requests 库来发送 HTTP 请求，获取网页源代码。然后，可以使用 BeautifulSoup 库来解析网页源代码，提取出所需的天气数据。

以下是一个简单的示例代码，用于爬取中国天气网上北京市 2019 年 1 月份的历史天气数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml#dt'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

r = requests.get(url, headers=headers)
r.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
weather_list = soup.select('.t li')

for weather in weather_list:
    date = weather.select('.time')[0].text
    weather_detail = weather.select('.temp')[0].text.strip()
    print(date, weather_detail)

以上代码中，我们首先通过 requests 库发送了一个 GET 请求，获取了北京市天气网的网页源代码。然后，使用 BeautifulSoup 库解析网页源代码，提取出了 2019 年 1 月份的天气数据，并打印输出了日期和天气详情。

需要注意的是，不同的网站网页结构不同，需要根据具体情况修改代码。同时，需要注意网站的 robots.txt 文件，不要过度访问网站，以免被封 IP 或其他限制。