for i in range(1, num_news + 1): url = f'{base_url}index_{i}.htm' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') news_title = soup.select_one('.item .linkto').text news_url = soup.select_one('.item .linkto')['href'] for module in modules: news_data = get_news_data(module, num_news) all_news_data.extend(news_data) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'text'

这个错误是由于在`news_title = soup.select_one('.item .linkto').text`这一行代码中，`soup.select_one('.item .linkto')`返回了None对象，因此不能访问它的text属性。这可能是由于网页代码中没有符合这个选择器的元素，或者是因为网页请求返回了错误的结果。你可以在这一行代码之前添加一些调试代码来检查`soup.select_one('.item .linkto')`返回的对象是否为None，例如:

link = soup.select_one('.item .linkto')
if link is not None:
    news_title = link.text
else:
    print("No element found for selector '.item .linkto'")

这样的话，如果没有找到符合选择器的元素，它将会打印一条消息，告诉你这个问题，并且不会抛出`AttributeError`异常。

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请使用python爬虫爬取我校官网 职院新闻 的信息标题和新闻发布时间以及新闻来源。请一次性爬取5页的信息，并将其存储进.txt文档当中。（15分） https://www.bvtc.com.cn/dynamic/PageFront.jsp

要爬取BVTC职院新闻的具体信息，你需要使用Python的requests和BeautifulSoup库来获取网页内容，然后解析HTML提取所需的数据。首先，你需要安装这两个库，如果没有安装，可以使用`pip install requests beautifulsoup4`。

下面是一个简化的示例代码，它会爬取指定页面的新闻标题、发布时间和来源，并将结果保存到一个`.txt`文件中。由于学校官网的URL结构可能会有所不同，所以这里的例子仅作为基础框架，可能需要根据实际网站调整。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

# 设置起始URL
base_url = "https://www.bvtc.com.cn/dynamic/PageFront.jsp"
page_count = 5
output_file = "news_data.txt"

# 解析函数
def parse_news(soup):
    news_data = []
    articles = soup.find_all("div", class_="news-item")  # 请根据实际情况替换class名
    for article in articles:
        title = article.find("h3").text.strip()  # 提取标题
        date = article.find("span", class_="date").text.strip()  # 提取日期
        source = article.find("a", class_="source") or "Unknown"  # 提取来源，如果找不到默认为未知
        news_data.append((title, date, source))
    return news_data

# 主函数
def main():
    total_data = []
    for page_num in range(1, page_count + 1):
        url = base_url + f"?page={page_num}"
        response = requests.get(url)
        
        if response.status_code != 200:
            print(f"Failed to fetch page {page_num}, status code: {response.status_code}")
            break
        
        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
        news_list = parse_news(soup)

        total_data.extend(news_list)
        print(f"Scraped page {page_num}, {len(news_list)} items saved.")
        time.sleep(2)  # 防止过于频繁请求，模拟人类浏览速度

    # 将数据写入文本文件
    with open(output_file, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
        for item in total_data:
            f.write("\t".join([str(i) for i in item]) + "\n")

# 执行爬取
if __name__ == "__main__":
    main()