Python爬虫实战教程：爬取网易新闻

前言

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作者： Amauri

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此文属于入门级级别的爬虫，老司机们就不用看了。

本次主要是爬取网易新闻，包括新闻标题、作者、来源、发布时间、新闻正文。

首先我们打开163的网站，我们随意选择一个分类，这里我选的分类是国内新闻。然后鼠标右键点击查看源代码，发现源代码中并没有页面正中的新闻列表。这说明此网页采用的是异步的方式。也就是通过api接口获取的数据。

那么确认了之后可以使用F12打开谷歌浏览器的控制台，点击Network，我们一直往下拉，发现右侧出现了："... special/00804KVA/cm_guonei_03.js? .... "之类的地址，点开Response发现正是我们要找的api接口。在这里插入图片描述

可以看到这些接口的地址都有一定的规律：“cm_guonei_03.js”、 “cm_guonei_04.js”，那么就很明显了：

http://temp.163.com/special/0...*).js

上面的连接也就是我们本次抓取所要请求的地址。

接下来只需要用到的python的两个库：

requests
json
BeautifulSoup

requests库就是用来进行网络请求的，说白了就是模拟浏览器来获取资源。

由于我们采集的是api接口，它的格式为json，所以要用到json库来解析。BeautifulSoup是用来解析html文档的，可以很方便的帮我们获取指定div的内容。

下面开始编写我们爬虫：

第一步先导入以上三个包：

import json
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

接着我们定义一个获取指定页码内数据的方法：

 1 def get_page(page):
 2     url_temp = 'http://temp.163.com/special/00804KVA/cm_guonei_0{}.js'
 3     return_list = []
 4     for i in range(page):
 5         url = url_temp.format(i)
 6         response = requests.get(url)
 7         if response.status_code != 200:
 8             continue
 9         content = response.text  # 获取响应正文
10         _content = formatContent(content)  # 格式化json字符串
11         result = json.loads(_content)
12         return_list.append(result)
13     return return_list

这样子就得到每个页码对应的内容列表：

在这里插入图片描述

之后通过分析数据可知下图圈出来的则是需要抓取的标题、发布时间以及新闻内容页面。

在这里插入图片描述

既然现在已经获取到了内容页的url，那么接下来开始抓取新闻正文。

在抓取正文之前要先分析一下正文的html页面，找到正文、作者、来源在html文档中的位置。

我们看到文章来源在文档中的位置为：id = "ne_article_source" 的 a 标签。作者位置为：class = "ep-editor" 的 span 标签。正文位置为：class = "post_text" 的 div 标签。

下面试采集这三个内容的代码：

 1 def get_content(url):
 2     source = ''
 3     author = ''
 4     body = ''
 5     resp = requests.get(url)
 6     if resp.status_code == 200:
 7         body = resp.text
 8         bs4 = BeautifulSoup(body)
 9         source = bs4.find('a', id='ne_article_source').get_text()
10         author = bs4.find('span', class_='ep-editor').get_text()
11         body = bs4.find('div', class_='post_text').get_text()
12     return source, author, body

到此为止我们所要抓取的所有数据都已经采集了。

那么接下来当然是把它们保存下来，为了方便我直接采取文本的形式来保存。下面是最终的结果：

在这里插入图片描述

格式为json字符串，“标题” ： [ ‘日期’， ‘url’， ‘来源’， ‘作者’， ‘正文’ ]。

要注意的是目前实现的方式是完全同步的，线性的方式，存在的问题就是采集会非常慢。主要延迟是在网络IO上，可以升级为异步IO，异步采集。

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