3.“https://news.sina.com.cn/hotnews/”页面中“点击量”新闻标题和对应链接的爬取，给出源代码

以下是使用Python的requests和BeautifulSoup库爬取新浪新闻热点页面的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发送请求获取页面内容
url = 'https://news.sina.com.cn/hotnews/'
response = requests.get(url)
html = response.content.decode('utf-8')

# 解析页面内容，获取新闻标题和对应链接
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
news_list = soup.select('#con01 > div > ul > li')
for news in news_list:
    title = news.select_one('a').text
    link = news.select_one('a')['href']
    clicks = news.select_one('.c-num').text
    print(f'{title} ({clicks}): {link}')

代码中使用了CSS选择器来定位新闻标题、链接和点击量。其中，`#con01 > div > ul > li`选择器定位新闻列表中的每一条新闻，`a`选择器定位新闻标题和链接，`.c-num`选择器定位点击量。最终结果将每条新闻的标题、链接和点击量输出到控制台。

相关问题

从https://news.sina.com.cn/hotnews/ 使用scrapy爬虫框架爬取新闻标题、媒体、时间

使用Scrapy爬虫框架抓取Sina新闻网站的新闻标题、媒体和时间，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装必要的库**：首先需要安装Scrapy和相关的中间件（如Requests，BeautifulSoup等）。在命令行中运行：

   pip install scrapy requests bs4

2. **创建一个新的Scrapy项目**：

   scrapy startproject sina_news_crawler
   cd sina_news_crawler

3. **定义项目的结构**：
- 创建一个Spider（爬虫）文件，例如`spiders/sinacn_spider.py`，内容如下：

   import scrapy
   from sina_news_crawler.items import SinanewsItem

   class SinaCNSpider(scrapy.Spider):
       name = 'sinacn'
       allowed_domains = ['news.sina.com.cn']
       start_urls = ['https://news.sina.com.cn/hotnews/']

       def parse(self, response):
           items = []
           for article in response.css('div.newslist ul li'):
               title = article.css('a.title::text').get()
               media = article.css('.source::text').get() or "Sina News"
               timestamp = article.css('.time::attr(data-timestamp)').get()

               item = SinanewsItem(title=title, media=media, timestamp=timestamp)
               items.append(item)

               yield item

           # 需要设置解析下一页的方式，如果存在分页
           next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
           if next_page is not None:
               yield response.follow(next_page, self.parse)

4. **定义Item（数据模型）**：
- 在`items.py`文件中创建一个SinanewsItem类，描述我们要存储的数据：

   import scrapy

   class SinanewsItem(scrapy.Item):
       title = scrapy.Field()
       media = scrapy.Field()
       timestamp = scrapy.Field()

5. **配置settings.py**：
确保允许下载图片和其他资源，并设置延迟避免对服务器压力过大：

   DOWNLOAD_DELAY = 0.5
   ROBOTSTXT_OBEY = True

6. **运行爬虫**：

   scrapy crawl sinacn

7. **处理数据**：
爬虫将返回一个包含新闻列表的JSON文件，你可以选择将其存储到数据库或直接读取分析。

注意：实际操作可能会遇到反爬策略，如验证码、IP限制等。在生产环境中，可能需要使用代理IP池、设置User-Agent、异常处理等功能来提高稳定性。

使用requests和lxml库，提取 https://news.baidu.com/中的热点要闻节点的标题和链接，并存储为json文件

为了使用`requests`和`lxml`库从指定网页中提取热点要闻节点的标题和链接并将其存储为JSON文件，首先你需要安装这两个库，如果还没有安装可以使用以下命令：

pip install requests lxml

接下来是一个简单的Python脚本示例，它将按照你的需求完成这个任务：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json

# 请求百度新闻网页
url = "https://news.baidu.com/"
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, 'lxml')

    # 找到热点要闻部分（这通常有一个特定的CSS选择器或者ID）
    # 这里假设热点新闻列表在id为"hotnews_list"的div元素中
    hot_news_list = soup.select('#hotnews_list .title a')

    # 创建一个空列表来存储结果
    news_data = []

    # 提取每个新闻的标题和链接
    for item in hot_news_list:
        title = item.text
        link = item['href']
        news_data.append({'title': title, 'link': link})

    # 将数据保存为JSON文件
    with open('news.json', 'w') as f:
        json.dump(news_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")