爬虫机试题-爬取新闻网站

之前投简历时遇到了这样的一个笔试。本以为会是数据结构算法之类的没想到直接发了一个word直接提需求,感觉挺有意思就写了这篇文章,感兴趣的朋友可以看看。

拿到urllist

通过分析页面结构我们得以知道,这个页面本身没有新闻信息,是由js代码执行后才将信息插入到html中的,因此我们request拿到的代码是js执行前的代码,我们需要通过解析js代码来拿到想要的信息。

python 复制代码
response = requests.get(url)
response.encoding = 'utf-8'
html_content = response.text
# print(html_content)
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
tag = soup.findAll('script')
# print(tag[9].text)
# 使用正则表达式匹配JavaScript代码中的item数组内容
pattern = re.compile(r"item[\d+]=new title_array('([^']+)','([^']+)','([^']+)');")
# 提取item数组中的数据
matches = pattern.findall(tag[9].text)
# 处理前15个匹配项
for i, match in enumerate(matches[:15], 1):
    url, title, date = match
    print("URL:", url)
    print("Title:", title)
    print("Date:", date)

这段代码用于从首页提取新闻标题、链接和日期信息。它首先发送HTTP请求获取网页内容,然后使用BeautifulSoup库解析HTML文档。接着,通过正则表达式匹配JavaScript代码中的新闻数据,提取出匹配项,包括URL、标题和日期。最后,使用循环遍历这些匹配项,并打印输出每一条新闻的URL、标题和日期。

之后再进入详情页去拿到具体的内容。

获取详情页内容

在详情页中可以看出来,所有的正文信息都在p标签中,因此只需拿到p标签中的信息再进行筛选即可。

python 复制代码
def get_detailed(url,title,date):
    response = requests.get(url)
    response.encoding = 'utf-8'
    html_content = response.text
    # print(html_content)
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    # 使用CSS选择器定位元素
    element = soup.findAll("p")
    # 输出找到的元素
    # print(element[15:])
    data=''
    data=data+title+'\n'+date+'\n'
    for i in element[15:]:
        data=i.text+data
    print(data)

这个函数用于获取新闻的详细内容。它接收新闻的URL、标题和日期作为参数,并通过发送HTTP请求获取新闻页面的HTML内容。然后,使用BeautifulSoup库解析HTML文档,定位到新闻内容所在的段落元素。接着,将标题和日期添加到数据字符串中,并遍历段落元素,将每个段落的文本内容添加到数据字符串中。最后,将完整的新闻内容打印输出。

代码

python 复制代码
# Author: 冷月半明
# Date: 2024/4/4
# Description: This script does XYZ.
import re

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_detailed(url,title,date):
    response = requests.get(url)
    response.encoding = 'utf-8'
    html_content = response.text
    # print(html_content)
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    # 使用CSS选择器定位元素
    element = soup.findAll("p")
    # 输出找到的元素
    # print(element[15:])
    data=''
    data=data+title+'\n'+date+'\n'
    for i in element[15:]:
        data=i.text+data
    print(data)

url = '*************************'
response = requests.get(url)
response.encoding = 'utf-8'
html_content = response.text
# print(html_content)
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
tag = soup.findAll('script')
# print(tag[9].text)
# 使用正则表达式匹配JavaScript代码中的item数组内容
pattern = re.compile(r"item[\d+]=new title_array('([^']+)','([^']+)','([^']+)');")
# 提取item数组中的数据
matches = pattern.findall(tag[9].text)
# 处理前15个匹配项
for i, match in enumerate(matches[:15], 1):
    url, title, date = match
    print("URL:", url)
    print("Title:", title)
    print("Date:", date)
    # 调用get_detailed函数
    get_detailed(url, title,date)
相关推荐
傻啦嘿哟1 天前
高德地图POI爬虫:爬取商户与景点数据,做LBS应用
爬虫
weixin199701080162 天前
官方授权通道和灰色爬虫,做数据服务该选哪条路(附 python 源码)
c++·爬虫·python
正飞信息技术3 天前
llms.txt部署指南:给AI爬虫一张清晰的网站地图
人工智能·爬虫
NeoGressAI外贸数字化4 天前
外贸独立站robots.txt怎么写:6个AI爬虫放行规则
人工智能·爬虫
OnlineProxy4 天前
移动应用数据爬取:通过模拟器与流量嗅探对 API 进行逆向工程
爬虫·python·httpx
傻啦嘿哟4 天前
分布式爬虫架构:Redis+Scrapy打造企业级爬虫系统
分布式·爬虫·架构
梯度下降者5 天前
零基础入门Python 爬虫
爬虫·python·数据分析·入门指南·webcrawler
2601_967979125 天前
0 到 1 学爬虫:用 Python 爬取网页数据指南一(附实战案例)
爬虫·python·实战案例·html解析·网页数据
姚瑞南5 天前
【PRD】招投标商机雷达爬虫系统
人工智能·经验分享·笔记·爬虫·产品运营·产品经理
嫂子的姐夫6 天前
055-wasm:爬虫练习网spa15(token 纯算还原)
爬虫·wasm