2019年新浪网新闻爬虫源码分享

"新浪网最最新爬虫" 这个资源是一个关于爬虫的代码示例，用于从新浪网抓取新闻文章的元数据。该代码更新于2019年1月，包含了完整的源码，适用于对Python爬虫感兴趣的开发者学习。 在Python爬虫中，`requests`库是一个常用的数据获取工具，它可以发送HTTP请求来获取网页内容。在这个例子中，`requests.get()`方法被用来向指定URL（https://news.sina.com.cn/c/2018-12-28/doc-ihqhqcis1250986.shtml）发送GET请求，并返回一个`Response`对象。通过设置`res.encoding='utf-8'`，确保了网页内容以UTF-8编码进行解码，避免了可能出现的乱码问题。 `BeautifulSoup`是另一个重要的库，它用于解析HTML或XML文档。在这个例子中，`BeautifulSoup`被用来解析`Response`对象中的文本内容，通过`html.parser`解析器构建了一个BeautifulSoup对象。这样，我们可以使用CSS选择器或其他方法来提取网页中的特定元素。 接下来，代码中选取了几个关键的新闻元素： 1. `titles`：使用`soup.select('body>div.main-content.w1240>h1')[0].text`选取了网页主内容区域的第一个`<h1>`标签，通常是文章标题。 2. `time`：选取了页面顶部时间标签`<span>`内的文本，通常显示文章发布的时间。 3. `laiyuan`：选取了来源链接`<a>`标签内的文本，表示文章的来源。 4. `zhengwen`：选取了ID为`article`的元素内的文本，这通常包含文章的正文内容。 5. `bianji`：选取了ID为`article`下的带`show_author`类的`<p>`标签内的文本，去除`'α༭'`字符串后，可能得到的是文章的作者信息。 这段代码展示了如何使用Python基础爬虫技术从新浪网抓取新闻信息，包括标题、时间、来源、正文和作者等关键元素。对于初学者来说，这是一个很好的起点，可以进一步了解网络爬虫的工作原理以及如何处理HTML结构化的数据。通过学习和理解这段代码，你可以扩展到更复杂的爬虫项目，如动态加载内容的抓取、反爬虫策略的应对，甚至是大规模数据的爬取与处理。