python爬虫实战(1)--爬取新闻数据

想要每天看到新闻数据又不想占用太多时间去整理，萌生自己抓取新闻网站的想法。

1. 准备工作

使用python语言可以快速实现，调用BeautifulSoup包里面的方法

安装BeautifulSoup

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pip install BeautifulSoup

完成以后引入项目

2. 开发

定义请求头，方便把请求包装成正常的用户请求，防止被拒绝

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headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.83 Safari/537.36"
}

定义被抓取的url，并请求加上请求头

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    response = requests.get(url=url, headers=headers)

BeautifulSoup解析

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    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

分析网站需要提取数据的标签! $在这里插入图片描述$ (https://img-blog.csdnimg.cn/b687fdc39a0d4f1999a5492b70fda4a5.png![在这里插入图片描述](https://file.jishuzhan.net/article/1689653626621923329/6ac7c0e8b79343e0a39bcdeb7a7d0b42.png)

因为获取的对象是li标签的第一个，即

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        divs = soup.find(class_="js-item item")

这样默认就是第一个，如果需要获取全部，则需要find_all，遍历集合

防止获取到的新闻是当天的做一个日期判断

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        a = first_div.find(class_="title")
        if a.getText().__contains__(datetime.date.today().strftime("%#m月%#d日")):

日期存在title里面所以为了判断单独取一下信息

然后要取到最新日期的新闻自己的url，并get请求这个url

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            b = a.get('href')
            response = requests.get(url=b, headers=headers)
            soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

打开新的网址后分析网站标签信息

取这个标签，获取到p标签的值

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            body = soup.find(class_="post_body")
            p = body.find_all('p')

获取到的是个数组，去掉第一个元素，从第二个开始即是我们需要的结果

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            p_id_tag = p[1].__str__()

输出的信息带有元素标记，使用正则处理一下

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            raw_text = re.findall(r'<p[^>]*>(.*?)</p>', p_id_tag).__str__()
            # 去掉 HTML 标签并换行显示
            clean_text = raw_text.replace('<br/>', '\n').replace('<p>', '').replace('</p>', '').replace("']",
                                                                                                        "").replace(
                "['", "").replace(r"\u200b", "")

然后把抓取的信息写入txt

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            file = open("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\每日新闻" + '.txt',
                        'w', encoding='utf-8')
            file.write(clean_text)
            file.close()

最后使用定时任务每天定时抓取，这样就可以每天更新了

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    schedule.every().day.at("08:00").do(getNews)
    while True:
        schedule.run_pending()
        time.sleep(1)

运行效果