本篇内容介绍了“怎么用Python代码实现新闻爬虫”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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新闻源:Reddit
我们可以通过Reddit提交新闻链接并为之投票,因此Reddit是个很好的新闻来源。但接下来的问题是:怎样才能获取每天最流行的新闻?在考虑抓取之前,我们应该先考虑目标网站有没有提供API。因为使用API完全合法,更重要的是它能提供机器可读的数据,这样就无需再分析HTML了。幸运的是Reddit提供了API。我们可以从API列表中找到所需的功能:/top。该功能可以返回Reddit或指定subreddit上最流行的新闻。接下来的问题是:这个API怎么用?仔细阅读了Reddit的文档之后,我找到了最有效的用法。第一步:在Reddit上创建一个应用。登录之后前往“preferences → apps”页面,底部有个名为“create another app...”的按钮。点击后创建一个“script”类型的应用。我们不需要提供“about url”或“redirect url”,因为这个应用不对公众开放,也不会被别人使用。
应用创建之后,可以在应用信息里找到App ID和Secret。
下个问题是如何使用App ID和Secret。由于我们只需获取指定SubReddit上最流行的新闻,而无需访问任何与用户相关的信息,所以理论上来说我们无需提供用户名或密码之类的个人信息。Reddit提供了“Application Only OAuth”的形式,通过这种方式,应用可以匿名访问公开的信息。运行下面这条命令:
$ curl -X POST -H 'User-Agent: myawesomeapp/1.0' -d grant_type=client_credentials --user 'OUR_CLIENT_ID:OUR_CLIENT_SECRET' https://www.reddit.com/api/v1/access_token
该命令会返回access token:
{"access_token": "ABCDEFabcdef0123456789", "token_type": "bearer", "expires_in": 3600, "scope": "*"}
太好了!有了access token之后就可以大展拳脚了。最后,如果不想自己写API的访问代码的话,可以使用Python客户端:https://github.com/praw-dev/praw先做一下测试,从/r/Python获取最流行的5条新闻:
>>> import praw >>> import pprint >>> reddit = praw.Reddit(client_id='OUR_CLIENT_ID', ... client_secret='OUR_SECRET', ... grant_type='client_credentials', ... user_agent='mytestscript/1.0') >>> subs = reddit.subreddit('Python').top(limit=5) >>> pprint.pprint([(s.score, s.title) for s in subs]) [(6555, 'Automate the boring stuff with python - tinder'), (4548, 'MS is considering official Python integration with Excel, and is asking for ' 'input'), (4102, 'Python Cheet Sheet for begineers'), (3285, 'We started late, but we managed to leave Python footprint on r/place!'), (2899, "Python Section at Foyle's, London")]
成功了!
抓取新闻页面
下一步的任务是抓取新闻页面,这其实很简单。通过上一步我们可以得到Submission对象,其URL属性就是新闻的地址。我们还可以通过domain属性过滤掉那些属于Reddit自己的URL:
subs = [sub for sub in subs if not sub.domain.startswith('self.')]
我们只需要抓取该URL即可,用Requests很容易就可以做到:
for sub in subs: res = requests.get(sub.url) if (res.status_code == 200 and 'content-type' in res.headers and res.headers.get('content-type').startswith('text/html')): html = res.text
这里我们略过了content type不是text/html的新闻地址,因为Reddit的用户有可能会提交直接指向图片的链接,我们不需要这种。
提取新闻内容
下一步是从HTML中提取内容。我们的目标是提取新闻的标题和正文,而且可以忽略其他不需要阅读的内容,如页首、页脚、侧边栏等。这项工作很难,其实并没有通用的完美解决办法。虽然BeautifulSoup可以帮我们提取文本内容,但它会连页首页脚一起提取出来。不过幸运的是,我发现目前网站的结构比以前好很多。没有表格布局,也没有和和 标出了标题和每个段落。而且绝大部分网站会把标题和正文放在同一个容器元素中,比如像这样: Paragraph 1 Paragraph 2 这个例子中顶层的 找到 找到 ; 重复第2步,直到找到一个包含足够多 的父元素,或到达 的父元素,则该父元素就是正文的容器。如果在找到足够的 之前遇到了 这个算法虽然非常简陋,并没有考虑任何语义信息,但完全行得通。毕竟,算法运行失败时只需要忽略掉那篇文章就行了,少读一篇文章没什么大不了的……当然你可以通过解析 s. root = h2 while root.name != 'body' and len(root.find_all('p')) < 5: root = root.parent if len(root.find_all('p')) < 5: return None # find all the content elements. ps = root.find_all(['h3', 'h4', 'h5', 'h6', 'h7', 'p', 'pre']) 这里我利用len(root.find_all('p')) < 5作为正文过滤的条件,因为真正的新闻不太可能少于5个段落。大家可以根据需要调整这个值。 转换成易于阅读的格式 最后一步是将提取出的内容转换为易于阅读的格式。我选择了Markdown,不过你可以写出更好的转换器。本例中我只提取了和 、 完整的代码 跑一下试试: 抓取的新闻文件: “怎么用Python代码实现新闻爬虫”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
,整个文章页面清晰地用和
Page Title
作为标题。出于SEO的目的,通常页面上只会有一个
;
的父元素,检查该父元素是否包含足够多的
soup = BeautifulSoup(text, 'html.parser') # find the article title h2 = soup.body.find('h2') # find the common parent for
and all
,所以简单的函数就能满足要求:
ps = root.find_all(['h3', 'h4', 'h5', 'h6', 'h7', 'p', 'pre']) ps.insert(0, h2) # add the title content = [tag2md(p) for p in ps] def tag2md(tag): if tag.name == 'p': return tag.text elif tag.name == 'h2': return f'{tag.text}\n{"=" * len(tag.text)}' elif tag.name == 'h3': return f'{tag.text}\n{"-" * len(tag.text)}' elif tag.name in ['h4', 'h5', 'h6', 'h7']: return f'{"#" * int(tag.name[1:])} {tag.text}' elif tag.name == 'pre': return f'```\n{tag.text}\n```'
Scraping /r/Python... - Retrieving https://imgs.xkcd.com/comics/python_environment.png x fail or not html - Retrieving https://thenextweb.com/dd/2017/04/24/universities-finally-realize-java-bad-introductory-programming-language/#.tnw_PLAz3rbJ => done, title = "Universities finally realize that Java is a bad introductory programming language" - Retrieving https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/neps/dropping-python2.7-proposal.rst x fail or not html - Retrieving http://www.thedurkweb.com/sms-spoofing-with-python-for-good-and-evil/ => done, title = "SMS Spoofing with Python for Good and Evil" ...
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