python爬虫央视新闻

Python爬虫可以用于获取央视新闻的内容。您提供的代码使用了urllib3、requests和BeautifulSoup库来发送请求并解析网页内容。这段代码首先创建了一个PoolManager对象来处理与线程池的连接，并设置了请求的头部信息。然后通过请求获取央视新闻官网的页面内容，使用BeautifulSoup对页面进行解析，找到id为"content"的元素，并从中提取出所有带有链接的a标签。最后打印出这些a标签的文本内容，即央视新闻的标题。可以根据需要进一步处理这些新闻标题。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python通过urllib+request抓取新闻联播](https://blog.csdn.net/heise668/article/details/129057164)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

python爬取央视新闻文本

你可以使用Python中的BeautifulSoup库和requests库来实现这个任务。具体步骤如下：

1. 使用requests库获取央视新闻网站的HTML页面数据。
2. 使用BeautifulSoup库解析HTML页面数据，获取新闻文章的链接地址。
3. 使用requests库获取新闻文章的HTML页面数据。
4. 使用BeautifulSoup库解析新闻文章的HTML页面数据，获取文章的标题和正文内容。
5. 将文章标题和正文内容保存到文件或数据库中。

下面是一个简单的示例代码，演示如何爬取央视新闻的文本：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 获取央视新闻网站的HTML页面数据
url = 'http://www.news.cn/politics/'
response = requests.get(url)
html = response.content

# 使用BeautifulSoup库解析HTML页面数据，获取新闻文章的链接地址
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
links = []
for link in soup.find_all('a'):
    href = link.get('href')
    if href and href.startswith('http://www.news.cn/politics/'):
        links.append(href)

# 使用requests库获取新闻文章的HTML页面数据，并使用BeautifulSoup库解析新闻文章的HTML页面数据，获取文章的标题和正文内容
for link in links:
    response = requests.get(link)
    html = response.content
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    title = soup.find('h1').text.strip()
    content = ''
    for p in soup.find_all('p'):
        content += p.text.strip()

    # 将文章标题和正文内容保存到文件中
    with open('news.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write(title + '\n')
        f.write(content + '\n\n')

在这个例子中，我们首先使用requests库获取央视新闻网站的HTML页面数据，然后使用BeautifulSoup库解析HTML页面数据，获取新闻文章的链接地址。接下来，我们使用requests库循环获取每个新闻文章的HTML页面数据，并使用BeautifulSoup库解析HTML页面数据，获取文章的标题和正文内容。最后，我们将文章标题和正文内容保存到文件中。

需要注意的是，该示例代码只是一个简单的示例，实际上爬取网站的过程中，需要考虑到反爬虫机制和数据清洗等问题。