如何通过编程实践，一步步实现新闻网站内容的爬取？
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本文共计1755个文字，预计阅读时间需要8分钟。
前言：什么是爬虫？网络爬虫（Web Spider）又称网络蜘蛛，或称网络机器人（在FOAF社区中，更常见的称谓为网页追踪者）。正如其英文名字一样，它是一个非常形象的一个名字。
将互联网比作一个蜘蛛网，网络爬虫就像是这个网中的蜘蛛，不断地在网页之间穿梭，收集信息。
前言
什么是爬虫
网络爬虫(Web Spider)又叫网络蜘蛛，或者网络机器人(在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者)，正如他的英文名一样,很形象的一个名字。把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。它是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。其中的工作原理就是通过编程让程序自动化,模拟人的操作,模仿人给服务器发送请求,从返回的信息中抓取需要的数据.爬虫还有另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫等等.爬虫应用很广泛,比如我们常用的百度,谷歌等等搜索引擎,我们搜出来的信息都是爬虫抓取并存储到数据库中的数据,例如:百度的快照,明明页面没有了,但是快照还能看到,因为页面的数据已经被搜索引擎中网络爬虫爬下来存储到数据库中
除了搜索引擎,还有很多爬虫工具和软件:比如在仿站盛行的时代,出现很多类似的网页抓取软件,比如网页小偷(这名字看着就很刑啊~哈哈哈),仿站小工具,还有大家耳熟能详的火车头采集器,这些软件能把别人的网站信息或者数据下载到本地电脑,把收集的数据经过清洗整理,然后可以进行一些相关的数据分析.但是必须明确的是,爬取数据只是取数阶段,跟实际的数据分析还差很长的距离.其实网络爬虫爬取网页爬取到的是网页的html内容,比如我们操在浏览器审查源码或查看源码(按F12或者鼠标右键都可调出相关面板)所看到的内容,如下图:
一般网页的html代码格式如下:
<html> <head> <title>测试</title> <style> body { margin: 0; } canvas { width: 100%; height: 100% } </style> </head> <body> <script> //js脚本...</script> </body></html>网页信息大致可分为两个部分:
头部<head>身体<body>我们在浏览器看到的内容都写在<body></body>这对标签里面
爬虫的作用
网络爬虫是通过网页的链接地址来寻找网页。通常从网站某一个特定的页面开始读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络爬虫就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来,这样你就可以尽可能多地从互联网获取到更多有用的数据,通过对这些数据的整理和分析,得出相关结论,做出正确的决策,所以爬虫对于数据分析来说是很重要的取数环节.不过需要提醒的是并不是网络上任何信息都可随你任意爬取,一定要在法律允许的范围内爬取公开的数据,而且爬取到的数据不可以用于非法操作,最重要的是不要由于自己的爬虫造成别人损失,比如系统崩溃,服务器宕机...总的来说就是合法适当.
如何实现爬虫
废话不多说,直接上代码.今天就使用Python的Requests库实现网页信息的获取,在信息大爆炸的今天,新闻报道的成本越来越底,在自媒体的时代,人人都是自己的代言人,都是一个行走的流量品牌,新闻的数量越来越多,新闻信息里面的包含了许多话题,简直目不暇接,因此新闻的获取对于舆情工作者来说十分重要,所以本文以爬取新浪新闻为例展开
Requests的安装
如果你安装了Anaconda，requests就已经可用了,若没有安装,可通过下面的命令进行安装:
pip install requests本文还用到BeautifulSoup库来解析网页信息,BeautifulSoup是一个从文件中提取数据的Python库,广泛应用爬虫之中,其中最常用的搜索方法是find_all()比如:
soup.find_all("a")#还可以简写soup("a")#两句代码是等价的 a是html中的a标签BeautifulSoup库的安装命令如下:
pip install beautifulsoup4具体的使用我们到实例中去感受
实现爬取流程
代码实现
导入所需模块
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport timefrom random import randomimport pandas as pd使用requests获取网页信息,并获取每个分页地址
页面地址:travel.sina.cn/itinerary/
接口地址:travel.sina.cn/interface/2018_feed.d.json?target=3&page=xx
def get_news_urls(page_url): """获取每个分页的所有新闻的url，并返回""" _urls = [] headers = { # 浏览器请求头 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.97 Safari/537.36' } res = requests.get(page_url, headers=headers) if res.status_code != 200: # 验证是否爬取成功,成功状态码为200 print('url acquisition failed！ ： ' + page_url) return None res_content = res.json().get('cards') if res_content: # 返回数据是否有数据 for item in res_content: _urls.append('travel.sina.cn/interface/2018_feed.d.json?target=3&page={}' all_news_urls = [] all_data = [] # 循环每一页，获取所有新闻的url for i in range(1, page_num + 1): print('========开始爬取第{}页========='.format(i)) page_url = base_url.format(i) news_urls = get_news_urls(page_url) if news_urls: for news_url in news_urls: # 循环所有新闻的url，获取新闻的 print(news_url) data = get_one_news(news_url) if data: all_data.append(data) print('总共获得新闻', len(all_data), '条！') save_to_csv(all_data) # 保存到本地文件执行结果如下:
csv文件截图
实现爬虫的注意事项
最后再托付一句:一定要在法律允许的范围内爬取公开的数据,不可以非法爬取他人网站信息,而且爬取到的数据不可以用于非法操作
本文共计1755个文字，预计阅读时间需要8分钟。
前言：什么是爬虫？网络爬虫（Web Spider）又称网络蜘蛛，或称网络机器人（在FOAF社区中，更常见的称谓为网页追踪者）。正如其英文名字一样，它是一个非常形象的一个名字。
将互联网比作一个蜘蛛网，网络爬虫就像是这个网中的蜘蛛，不断地在网页之间穿梭，收集信息。
前言
什么是爬虫
网络爬虫(Web Spider)又叫网络蜘蛛，或者网络机器人(在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者)，正如他的英文名一样,很形象的一个名字。把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。它是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。其中的工作原理就是通过编程让程序自动化,模拟人的操作,模仿人给服务器发送请求,从返回的信息中抓取需要的数据.爬虫还有另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫等等.爬虫应用很广泛,比如我们常用的百度,谷歌等等搜索引擎,我们搜出来的信息都是爬虫抓取并存储到数据库中的数据,例如:百度的快照,明明页面没有了,但是快照还能看到,因为页面的数据已经被搜索引擎中网络爬虫爬下来存储到数据库中
除了搜索引擎,还有很多爬虫工具和软件:比如在仿站盛行的时代,出现很多类似的网页抓取软件,比如网页小偷(这名字看着就很刑啊~哈哈哈),仿站小工具,还有大家耳熟能详的火车头采集器,这些软件能把别人的网站信息或者数据下载到本地电脑,把收集的数据经过清洗整理,然后可以进行一些相关的数据分析.但是必须明确的是,爬取数据只是取数阶段,跟实际的数据分析还差很长的距离.其实网络爬虫爬取网页爬取到的是网页的html内容,比如我们操在浏览器审查源码或查看源码(按F12或者鼠标右键都可调出相关面板)所看到的内容,如下图:
一般网页的html代码格式如下:
<html> <head> <title>测试</title> <style> body { margin: 0; } canvas { width: 100%; height: 100% } </style> </head> <body> <script> //js脚本...</script> </body></html>网页信息大致可分为两个部分:
头部<head>身体<body>我们在浏览器看到的内容都写在<body></body>这对标签里面
爬虫的作用
网络爬虫是通过网页的链接地址来寻找网页。通常从网站某一个特定的页面开始读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络爬虫就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来,这样你就可以尽可能多地从互联网获取到更多有用的数据,通过对这些数据的整理和分析,得出相关结论,做出正确的决策,所以爬虫对于数据分析来说是很重要的取数环节.不过需要提醒的是并不是网络上任何信息都可随你任意爬取,一定要在法律允许的范围内爬取公开的数据,而且爬取到的数据不可以用于非法操作,最重要的是不要由于自己的爬虫造成别人损失,比如系统崩溃,服务器宕机...总的来说就是合法适当.
如何实现爬虫
废话不多说,直接上代码.今天就使用Python的Requests库实现网页信息的获取,在信息大爆炸的今天,新闻报道的成本越来越底,在自媒体的时代,人人都是自己的代言人,都是一个行走的流量品牌,新闻的数量越来越多,新闻信息里面的包含了许多话题,简直目不暇接,因此新闻的获取对于舆情工作者来说十分重要,所以本文以爬取新浪新闻为例展开
Requests的安装
如果你安装了Anaconda，requests就已经可用了,若没有安装,可通过下面的命令进行安装:
pip install requests本文还用到BeautifulSoup库来解析网页信息,BeautifulSoup是一个从文件中提取数据的Python库,广泛应用爬虫之中,其中最常用的搜索方法是find_all()比如:
soup.find_all("a")#还可以简写soup("a")#两句代码是等价的 a是html中的a标签BeautifulSoup库的安装命令如下:
pip install beautifulsoup4具体的使用我们到实例中去感受
实现爬取流程
代码实现
导入所需模块
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport timefrom random import randomimport pandas as pd使用requests获取网页信息,并获取每个分页地址
页面地址:travel.sina.cn/itinerary/
接口地址:travel.sina.cn/interface/2018_feed.d.json?target=3&page=xx
def get_news_urls(page_url): """获取每个分页的所有新闻的url，并返回""" _urls = [] headers = { # 浏览器请求头 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.97 Safari/537.36' } res = requests.get(page_url, headers=headers) if res.status_code != 200: # 验证是否爬取成功,成功状态码为200 print('url acquisition failed！ ： ' + page_url) return None res_content = res.json().get('cards') if res_content: # 返回数据是否有数据 for item in res_content: _urls.append('travel.sina.cn/interface/2018_feed.d.json?target=3&page={}' all_news_urls = [] all_data = [] # 循环每一页，获取所有新闻的url for i in range(1, page_num + 1): print('========开始爬取第{}页========='.format(i)) page_url = base_url.format(i) news_urls = get_news_urls(page_url) if news_urls: for news_url in news_urls: # 循环所有新闻的url，获取新闻的 print(news_url) data = get_one_news(news_url) if data: all_data.append(data) print('总共获得新闻', len(all_data), '条！') save_to_csv(all_data) # 保存到本地文件执行结果如下:
csv文件截图
实现爬虫的注意事项
最后再托付一句:一定要在法律允许的范围内爬取公开的数据,不可以非法爬取他人网站信息,而且爬取到的数据不可以用于非法操作