Python爬虫教程：如何仅抓取目标网站的新增文章

资源摘要信息:"本文主要探讨了如何在使用Python进行网站爬虫操作时，实现只获取新文章的功能。首先，标题和描述中提到的核心问题是如何处理已经爬取过的目标网站所有文章，以及如何在后续操作中只关注并获取新增的文章。这一需求在数据采集、新闻聚合、博客备份等多种场景中十分常见。 在进行爬虫开发时，一个常见的方法是通过维护一个已爬取文章的链接或ID列表，来判断哪些文章是新出现的。当爬虫启动时，它可以首先从这个列表开始检查，以确定哪些链接尚未被爬取。随后，爬虫可以对这些未爬取的链接进行操作，获取新的内容。 在文件名称列表中提供了几个关键文件，这些都是在实现上述功能的过程中可能用到的。例如，'Python爬虫~已爬取目标网站所有文章，后续如何只获取新文章(实例58).ipynb'，这很可能是一个Jupyter Notebook文件，包含了爬虫实现的详细代码和注释。'刷新文章.py'则可能是负责执行爬取操作的主要脚本，它能够实现对新文章的检测和下载。'links.txt'可能包含了一个链接列表，这个列表记录了已经爬取的文章链接或文章的唯一标识符，用于后续的比对。 此外，'文章'和'images'这两个文件夹可能被用于存储从目标网站爬取的文章内容和相关图片。通常，爬虫脚本在检测到新文章后，会将文章文本内容保存到'文章'文件夹中，而将图片或其他媒体资源保存到'images'文件夹中。 实现只获取新文章的功能，通常需要以下几个步骤： 1. 数据存储：首先需要有一个机制来存储之前已经爬取的文章信息。这可以是一个数据库、一个文本文件或者一个专门的数据结构，如集合（set）。 2. 网站分析：了解目标网站的更新机制，包括文章发布的时间戳、URL结构变化等，以便检测新文章。 3. 数据比对：通过爬虫定期运行，读取已存储的数据并与目标网站当前数据进行比对，找出新增的文章。 4. 内容提取：对新增文章的链接进行访问，抓取文章内容，并更新数据存储，以便下次比对。 5. 异常处理：为了确保爬虫的健壮性，还需要实现错误处理机制，如网络请求失败、数据格式变化等情况的处理。 在编程实现方面，Python拥有非常丰富的库和框架来支持爬虫的开发。常用的库有requests或urllib用于网络请求，BeautifulSoup或lxml用于解析HTML/XML，以及正则表达式库re用于复杂的文本匹配。对于维护已爬取文章列表和检测新文章，可能还会用到数据库操作库如SQLite或ORM框架如SQLAlchemy。 维护更新的记录列表对于实现增量爬取至关重要。可以使用Python的集合（set）数据结构来存储已爬取的链接，并在每次爬取时，与新获取的链接进行差集操作，从而快速找出新增的链接。还可以通过设置定时任务（例如使用Linux的cron）来定期执行爬虫脚本。 综上所述，实现只获取新文章的爬虫功能，需要合理设计爬虫的存储结构，深入了解目标网站的数据更新机制，并通过编程技术实现高效的数据比对和内容抓取。"