基本任务描述:爬取腾讯新闻网新闻(https://new.qq.com/)及清洗。 基本任务要求:爬取要闻、北京、财经、科技、娱乐、国际、军事、游戏、乐活模块新闻数据,每个模块爬取100条带图片的数据;爬取的字段包括:url、标题、发布时间、新闻来源、发布地点、新闻内容;数据清洗的要求:发布时间清洗为标准日期格式(yyyy-mm-dd HH:MM:SS),发布地点只保留地点信息(不要“发布于xxx”)。文本信息保存为csv格式(带表头)。 拓展任务要求(可选):实现将采集结果存储于SQLite等数据库;实现采集结果定量分析(如:统计新闻标题的平均长度,统计新闻发布地点);实现采集结果可视化分析(如:词云,新闻发布地点可视化); 问题:1、一级页面下拉数据动态加载如何解决? 2、详情页图片如何爬取? 3、爬取到的图片怎么和相关的文本信息对齐?
时间: 2023-07-10 11:34:02 浏览: 103
1.一级页面下拉数据动态加载如何解决?
对于一些动态加载的页面,我们可以使用一些模拟浏览器操作的库来模拟下拉操作,从而获取到所有的数据。比如使用 Selenium 库来模拟浏览器操作,或者使用 Pyppeteer 库来模拟 Chrome 浏览器操作。
2.详情页图片如何爬取?
对于详情页中的图片,我们可以使用 requests 库或者 Scrapy 框架中的 ImagesPipeline 来进行爬取。使用 requests 库时,我们可以通过解析网页得到图片的 URL,然后使用 requests 库下载图片。使用 ImagesPipeline 时,我们需要在 Scrapy 的 settings.py 文件中进行一些配置,然后在 spider 中定义 item,指定图片的字段名,并在解析详情页时,使用 item loader 将下载的图片 URL 填充到 item 中。
3.爬取到的图片怎么和相关的文本信息对齐?
可以将图片的 URL 保存到爬取到的文本信息中,然后在后续的处理中,将图片的 URL 和文本信息对应起来。比如可以将图片的 URL 和文本信息保存到同一个 CSV 文件中,通过索引来对应起来。或者将图片的 URL 保存到数据库中,然后使用文本信息中的某个字段(比如新闻标题)作为主键,将图片的 URL 和文本信息进行关联。
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基本任务描述:爬取腾讯新闻网新闻(https://new.qq.com/)及清洗。 基本任务要求:爬取要闻、北京、财经、科技、娱乐、国际、军事、游戏、乐活模块新闻数据,每个模块爬取100条带图片的数据;爬取的字段包括:url、标题、发布时间、新闻来源、发布地点、新闻内容;数据清洗的要求:发布时间清洗为标准日期格式(yyyy-mm-dd HH:MM:SS),发布地点只保留地点信息(不要“发布于xxx”)。文本信息保存为csv格式(带表头)。 拓展任务要求(可选):实现将采集结果存储于SQLite等数据库;实现采集结果定量分析(如:统计新闻标题的平均长度,统计新闻发布地点);实现采集结果可视化分析(如:词云,新闻发布地点可视化);
基本任务实现思路:
1. 首先根据要爬取的模块构造对应的 URL,比如要闻模块的 URL 是 https://new.qq.com/ch/top/
2. 使用 requests 库或者 Scrapy 框架发送请求,获取页面内容。
3. 解析页面内容,提取出目标信息,比如新闻标题、URL、发布时间等。
4. 对发布时间进行格式化处理,去掉“发布于”等不必要的信息。
5. 对内容进行处理,如果需要去掉 HTML 标签,可以使用 Beautiful Soup 库或者正则表达式进行处理。
6. 如果需要爬取图片,可以使用 requests 库或者 Scrapy 框架中的 ImagesPipeline 进行处理。
7. 将处理后的信息保存为 CSV 文件,或者存储到 SQLite 数据库中。
拓展任务实现思路:
1. 将采集结果存储到 SQLite 数据库中,可以使用 SQLite3 模块或者 SQLAlchemy ORM 框架进行操作。
2. 统计新闻标题的平均长度,可以在解析页面内容时对标题长度进行统计,最后计算平均值。
3. 统计新闻发布地点,可以在解析页面内容时对发布地点进行统计,可以使用 Python 的 Counter 类进行操作。如果需要可视化,可以使用 Matplotlib 或者其他可视化库进行绘制。
4. 实现词云,可以使用 Python 的 wordcloud 库进行操作。新闻发布地点可视化可以使用地图 API 进行显示。
爬取腾讯新闻网新闻(https://new.qq.com/)爬取要闻、北京、财经、科技、娱乐、国际、军事、游戏、乐活模块新闻数据,每个模块爬取100条带图片的数据;
好的,这个任务可以通过 Python 爬虫实现。首先,我们需要安装相关的库,比如 requests、BeautifulSoup4 等。可以使用以下命令进行安装:
```
pip install requests beautifulsoup4
```
接下来,我们可以编写代码实现爬取腾讯新闻网的新闻。具体实现步骤如下:
1. 导入所需库
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
```
2. 定义要爬取的新闻模块和要爬取的新闻数量
```python
modules = ['要闻', '北京', '财经', '科技', '娱乐', '国际', '军事', '游戏', '乐活']
num_of_news = 100
```
3. 定义函数,用于获取指定模块的新闻链接
```python
def get_news_links(module):
links = []
page_num = 1
while len(links) < num_of_news:
url = f'https://new.qq.com/ch/{module}/'
if page_num > 1:
url += f'&page={page_num}'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = soup.find_all('div', class_='item')
if not items:
break
for item in items:
link = item.find('a')['href']
if link.startswith('https://new.qq.com/omn'):
links.append(link)
if len(links) == num_of_news:
break
page_num += 1
return links
```
4. 定义函数,用于获取指定链接的新闻内容
```python
def get_news_content(link):
response = requests.get(link)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('h1', class_='qq-article-title').text.strip()
time = soup.find('span', class_='article-time').text.strip()
content = ''
paragraphs = soup.find_all('p', class_='one-p')
for p in paragraphs:
content += p.text.strip() + '\n'
image = soup.find('div', class_='qq-article-img-area').find('img')['src']
return {'title': title, 'time': time, 'content': content, 'image': image}
```
5. 爬取新闻数据
```python
news_data = {}
for module in modules:
news_links = get_news_links(module)
module_data = []
for link in news_links:
try:
news_content = get_news_content(link)
module_data.append(news_content)
except:
continue
news_data[module] = module_data
```
6. 输出结果
```python
for module, data in news_data.items():
print(module)
print('-' * 50)
for news in data:
print('标题:', news['title'])
print('时间:', news['time'])
print('内容:', news['content'])
print('图片链接:', news['image'])
print('-' * 50)
```
这样,我们就可以通过 Python 爬虫爬取腾讯新闻网的新闻数据了。需要注意的是,爬虫过程中要注意网站的反爬虫机制,建议加入一些延时等策略,避免被封禁 IP。
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