新闻内容提取与Web服务端策略：爬虫与django应用

本周的大作业主要围绕爬虫技术与新闻内容提取展开，涉及到了两个关键任务：爬虫的实现与网页内容的抓取与解析。首先，爬虫部分的任务是针对新华网的特定分区（如时政和法律）进行抓取，由于网站有反爬虫机制，通过设置合适的User-Agent头信息来模拟浏览器访问，避免被识别为机器人。爬虫采用广度优先搜索(BFS)策略，逐层递进地抓取网页链接，同时控制爬取速度以防止IP被封禁，使用urllib.request库进行网络请求。 具体实现中，通过构造urllib.request.Request对象，并设置合适的headers，确保请求看起来像来自真实的浏览器。然后使用urllib.request.urlopen()函数获取网页内容，再通过decode函数将其转换为可处理的字符串。抓取过程中，将未访问过的链接添加到队列中，按顺序进行遍历。 接着，进入到新闻内容提取阶段。在获取到每个链接后，利用HTML.Parser库解析网页的HTML结构，通过指定标签范围（例如<p>和</p>）提取文章的正文内容。这部分工作涉及到网页解析、正则表达式或者DOM操作，根据标签结构和内容定位来获取所需信息。抓取到的数据包括链接的ID、URL、标题、时间戳以及正文，这些信息被存储在Python的sqlite3轻量级数据库中，便于后续的分析和管理。 整个流程强调了爬虫技术的基础运用，包括网络请求、数据解析和数据库操作，同时也体现了对网页结构和反爬虫策略的理解。通过这个项目，学生不仅能够巩固和提升HTML解析和数据库操作的能力，还能了解到如何处理动态网页和处理网站反爬策略的问题，这对于理解现代Web开发和信息抓取技术至关重要。