真实的情况:为何不用别人开发的爬虫呢？简历直接送过去不是更有用？
　　抓取网页新闻平台公布的收入数据，爬虫然后与淘宝、阿里大数据等网站的数据对比，看哪个数据更权威。发现百度引擎采集收入数据的漏洞。定向爬虫针对爱奇艺、腾讯、优酷三大视频平台，爬取后用于校园招聘网站的爬虫校招反爬虫-leetcode实战培训，或者推荐爬虫相关的网站及公司，类似大街网、拉勾网等。
　　
　　为何不用别人开发的爬虫呢？简历直接送过去不是更有用？毕竟简历先创建好再提交，
　　资料很重要，三遍要看自己找到的工作能给你带来多少资金收入，要看你的工作自身发展前景，要看自己理想中的工作环境（住宿、平均交通、办公环境、员工数量等）。
　　
　　如果你是今年毕业，正在纠结应该去校招还是实习的话，我的建议是两个都去，因为大型企业和创业型企业都招聘爬虫工程师，其中校招就有阿里、腾讯、京东等，如果你要和同类竞争，前者可能面试机会更多一些，但是收获大小因人而异。如果没有想留在大企业的打算，找一个小的创业型企业，能学习到比大企业更多的工作方法和技巧，同时小公司有机会学习到一些非技术类的东西。
　　其实我对于大小企业差别并不是特别大
　　去大企业做前端，收获不一定比在小公司低。人生不同阶段做的不同选择是必要的，没有一成不变的好坏。建议仔细考虑。 查看全部

　　新闻里那些「死掉」的超链接，是如何被灰产给占用的？
　　
　　本文来自「全媒派」（ID：quanmeipai），作者法夏，爱范儿经授权转载。在网页新闻中，超链接时常作为一种补充资料出现，用户能够点击超链接阅读媒体所引用的资料原文。但随着信息数据的不断堆积，网络上的许多超链接其实已经失效了，比如有时候点击一个十几年前的文章链接，会反馈一个类似于「页面已消失」的提示。大部分用户并不会特别关注一个超链接是否还有效，但在网络上，有一些人却像盗墓者一般搜寻着这些沉睡已久的超链接并用其牟利。超链接怎么了？谁在利用那些已经「死去」的超链接？
　　
　　超链接之「死」
　　根据哈佛大学法学院一个团队对于《纽约时报》的调查，他们发现在该报 553,693 篇文章中的一百七十多万个深度链接（Deeplink）已经有 25%完全无法使用。当用户点击这些深度链接，曾经的页面已经变成一片空白。这样的情形被称为链接无效（linkrot），页面会出现「404」的提示。
　　
　　深度链接是指能够导向外部网站页面的渠道，使用者能够通过该链接进入某个特定的外部页面。如果没有采用深度链接技术，则使用者需要自行搜寻相关的内容。深度链接大大缩短了用户的使用路径，在图文内容消费场景里，基本上可以将深度链接理解为我们更为熟悉的超链接。而超链接变无效链接，主要原因则是原有内容消失、变更或者位置改变，这使得服务器无法返回有效的页面。如《好莱坞报道》曾为前华特·迪士尼 CEO 罗伊·迪士尼的妻子发表一篇讣告，并附上了一个纪念网站的链接，读者可以在该网站中向慈善机构捐款以纪念逝者。之后，其家人关闭了该网站。尽管网站不复存在，但《好莱坞报道》所引用的超链接依然能够跳转，这样的超链接就成了无效链接。
　　
　　微信公众号中的超链接呈现形式无效的情况会随着超链接年份的累积变得更为普遍，因为随着时间的流逝，当初所引用的大量网站都可能已经不再被使用。在对《纽约时报》的这项调查结果显示，发表于 2018 年的文章有 6%的超链接已经无效；而 2008 年的文章则有 43%的无效超链接；到了 1998 年，这一指标竟达到 72%之高。在整体上，53%的文章中至少存在一个无效的超链接，也就是两篇文章中至少有一篇文章有一个无效的链接。超链接的失效也与文章类型有关，不同板块的文章在无效链接的比例上也存在差异。例如，健康板块的无效比例最低，比平均的超链接无效比例低17个百分点；而旅游板块的无效比例则是最高的，比平均比例还要高出17个百分点。其实话说回来，这种超链接失效的情形在网络生活中并不少见。全媒派往期文章探讨过「数字仓鼠」的现象，即很多网友喜欢把各种资料囤着，这其中也包括各种链接。你一定也有过这样的经历，当你打开自己所收藏的文章时，其中总有一些已经被作者或者平台删除。在微博中，这一现象更为常见，笔者惊奇地发现自己曾经点赞或转发的内容几乎一半以上都已经成为无效的链接，只显示「此微博已被删除」。
　　
　　「抱歉，此微博已被作者删除。」另一种与链接无效相似的情形是内容转移（Content Drift）。当一个超链接的内容被转移则意味着，当用户点击该超链接，服务器所返回的页面并非原本所连接的内容。同样，内容转移的情况也会随着文章时间愈渐久远而变得更为频繁。调查中提到，在 2019 年所发表的文章中，仅有 4%的超链接内容发生了变化；而 2009 年的文章中则有四分之一的超链接内容发生了变化。这样的情况是否仅为个例？尽管该团队仅对《纽约时报》这一家机构长达 13 年的文章进行调查，但素以存档专业而著称的《纽约时报》，其所属文章超链接失效或内容转移的情况都如此普遍，其他规模更小的新闻机构中的情况恐怕更不乐观。保存新闻并不只是保留原有的新闻文本或者音视频资料，因为这些内容往往都保存于新闻机构自己的服务器中，相比之下，更为棘手的是保留文章中所引用的外部信息，也就是超链接。超链接所导向的外部网站并不受相关新闻机构的管理，这些网站的内容能够被第三方所修改或者删除。其带来的后果不只是新闻失去参考的信息来源或者新闻情境丧失，更严重的影响是，这些超链接可能会被用来导向无关的内容，或被用于一些不正当的牟利行为。凯瑟琳·汉森和诺拉·保罗在他们《给未来的新闻：保留历史的第一稿》中表现出对于当前新闻存档现状深深的担忧。在他们看来，新闻所发挥的作用远不仅仅只是传递当下的信息，更为重要的是完整表现出时代的特征和人们的生活。但随着新闻行业数字化进程不断深入，新闻业大力推进革新向前进的同时却忽视了往后面看一看。
　　
　　占用「死去」的超链接成灰色产业
　　超链接之「死」暴露出两个问题：一是新闻的储存无法得到百分百妥善处理，另一方面则是超链接背后隐藏着巨大的地下市场。因为版权问题，新闻网站需要用超链接标注所引用的资料来源，但这使得新闻网站对于超链接所指向的内容缺乏控制，这就为投机者利用无效超链接埋下了隐患。基于内容转移等原理，非法供应商可以将原本失效的超链接进行偷换，重新连接到新的网站中，以此来吸引流量、谋取利益。储存新闻的困境相较于报纸、录像带等传统的信息储存形式，电子新闻的储存无疑更加具有便利性。那为什么新闻储存在电子时代反而会成为一个问题？要回答这个问题，我们必须首先了解在传统媒体时代新闻是如何进行储存的。在数字化流行之前，新闻的主要形式是报纸、广播以及电视。广播和电视节目主要由新闻机构自行进行储存，一般媒体都会设有专职人员对这些新闻原件进行归档，其作用类似于图书管理员。报纸的保存则涉及到更为复杂的过程。由于各种机构和个人都会订阅报纸，人们在购买报纸的过程中也同时保留了新闻原件。虽然个人可能出于兴趣保存有一定量的报纸，但这样的行为往往也并不具有系统性。主要的第三方保存机构是大大小小的图书馆。图书馆具有更为宽敞的空间以及专业的图书管理员，因此可以相对更为完整地保存报纸。可以说，报纸的储存更为弥散化，除了新闻机构本身，第三方机构也会有所参与。
　　
　　图片来源：视觉中国但随着新闻业数字化程度不断提高，互联网成为新闻传播的重要途径。电子化的新闻似乎不再需要归档，因为它原本就被安放在服务器的不同文件夹中。但实体的文档和数字文档毕竟存在差异，一份报纸一旦发行就难以再做改动，而数字文档则始终保持着可变动性。尤其是诸如超链接等导向外部网站的渠道，其是否进行修改或删除取决于第三方机构，媒体无法对其进行直接管理。另一方面，对于新闻归档的忽视也显示出新闻业整体的发展趋势——追求速度。正如周睿鸣老师在论文中指出那样，新闻业陷入与自我赛跑的泥淖，新闻生产成为不断提速的过程。在这样不断往前看的过程中，重视过去的新闻似乎有些不合时宜。尽管人们开始意识到问题所在，但对于新闻机构而言，完整、独立地保存新闻依然存在诸多问题，版权问题无疑位于核心。如何既能够尊重第三方资料来源的版权，同时又能够防止其不被居心叵测者所利用，这成为解决问题的关键。一种可能的处理方式是备份第三方机构的超链接页面，如果无法一比一复制，还可以考虑截图的形式。但这可能赋予新闻媒体过大的权力，使其能够直接复制其他内容来源；再者，这也促成了独立、封闭的网络生态体系的形成，使得流量始终在新闻网站内部循环。第三方机构一般不会允许媒体借用它们所生产的内容来增强媒体的用户黏性。而一旦超链接导向外部网站，媒体就无法对其内容进行控制。因此，这一切处理起来并不容易。超链接背后的灰色市场如果媒体发布文章中的超链接导向的是一个完全无法控制的网站，那对于媒体公信力而言是存在风险的，美国的媒体正饱受这种无效超链接被篡改之苦，而这背后就有一片巨大的灰色市场。通常这些超链接的地址会被导向某些具有盈利性质的网站，大多类似于广告引流。其运作逻辑大致如下：正如前文提到的，新闻网站中大量的超链接内容已然失效，但这些链接依然存在且可点击；某些供应商则将此作为契机，寻找到新闻网站中的无效链接，将其替换成为客户所需要的网站内容。这些被篡改的外部网站大多具有广告性质，诸如推销廉价酒店、在线咨询、在线支付甚至包括网络赌博等。
　　
　　图片来源：视觉中国虽然人们对于过去新闻的兴趣会逐渐下降，但互联网中的新闻并不会因此完全被遗忘。通过搜索引擎，用户能够随时调用过去的新闻报道。当过去的「记忆」被唤醒时，伴随着这些旧新闻一起重建天日的还有那些已经被偷偷掉包的超链接。当用户第一次发现超链接被篡改为毫无相关的广告时，他也许只会感慨互联网中的广告真是无孔不入。但第二次、第三次呢？他可能就会对新闻网站的专业性产生质疑了。更何况无效超链接的比例如此之高，谁也不知道下一个被点开的链接是否是其原本的内容。BuzzFeed 新闻对于美国各大主要新闻网站以及 BBC 的调查发现，这些新闻网站都深受超链接内容篡改之苦，其中福布斯新闻所受影响尤其明显。福布斯发言人在一次公开声明中表示，网站已经删除这些被修改内容的超链接，并且积极寻找能够规避超链接被篡改的措施。BBC则在其网站上发布免责声明，称其对外部网站的内容不承担任何责任。提供这些篡改服务的供应商大多避开了来自美国或欧洲国家的直接监管，其服务费往往十分高昂，替换一条超链接内容的服务费从 200 到 500 美金不定。替换超链接的行为是诸多黑帽 SEO 技术中的一种。SEO（Search Engine Optimization）指的是搜索引擎最优化技术，它主要用于分析搜索引擎如何进行排名的规律，通过了解搜索引擎如何抓取互联网页面、怎样确定特定关键词等技术来提高网页在搜索引擎中的排名已增加浏览量。而黑帽 SEO 则是通过作弊的方式来提高网站的浏览量，以图谋取短期、快速的经济效益。为了以假乱真，供应商有时甚至会模仿原有网站发布者的身份以图迷惑用户。例如，位于德里的一家 SEO 机构曾替换了福布斯网站中梅根·梅森（Megan Mason）于 2015 年所发表文章中的某些无效链接。替换者用梅根·马特（Megan Matt）的名义重新发布了一篇文章，并将其连接到圣地亚哥一家地毯清洁公司的网站。新闻网站并非这些非法牟利者的唯一受害者，各大搜索引擎网站也饱受其苦，毕竟黑帽 SEO 会使得搜索结果无法满足用户的需求。当用户在搜索引擎中搜索某个关键词所返回的都是无关的广告甚至垃圾信息，用户势必会对搜索引擎所能提供的服务产生质疑。
　　
　　规避风险亦不可因噎废食
　　从大大小小的灰色产业服务商到他们为篡改超链接内容所提出的高额报酬，看似不起眼的无效超链接背后潜藏着巨大的利益空间。那为何不索性取消超链接？这样就能从根本上遏制投机者用非法的渠道进行牟利。首先依然是版权问题。超链接存在之初便是为了媒体能够合法地使用外部网站中的内容，使用超链接不但能够标注资料的出处，还能够用最便捷的方式寻找到原初的资料。尽管通过增加尾注或者其他方式也能够注明版权，但超链接无疑是更合适的方式。被篡改的超链接也折射出媒体对于版权的重视。即使深受黑帽 SEO 之扰，多数媒体也并没有想要取消超链接，而是试图用技术弥补当前存在的不足。其次也折射出媒体对于网络生态的态度。正如笔者在前文中指出，没有超链接的文章形成了封闭的网络生态，用户只能在网站中浏览该媒体内部的信息，不同网站之间也没有任何联系。而超链接恰恰提供了连接的可能，只需要轻轻一点，用户即可浏览其他渠道的页面。不同新闻之间，甚至不同新闻网站之间都能通过超链接进行关联。这样带来的一个好处是，不同媒体之间依靠内容质量来吸引受众，技术本身并不成为壁垒，甚至双方都乐见对方生产更加优质的内容。总而言之一句话，尽管失效超链接背后潜藏着巨大的灰色市场，尽管第三方投机者的行为给新闻网站带来了棘手的问题，但行业也并没因噎废食，媒体机构依旧试图通过提升技术手段来降低潜在风险。被篡改的超链接也提醒我们，尽管互联网不是法外之地，但是试图钻技术和规则漏洞的投机者依然大有人在。如《纽约时报》这些在内容存储上相对专业的新闻媒体所引用的超链接都有可能被第三方所盗用，其他网站中可能存在的「陷阱」无疑会更多。而这些，都有待平台、媒体和相关监管机构合力形成更严密的预防和处理机制。
　　
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　　基于的哈希算法生成一个唯一的等价函数哈希
　　抓取网页新闻，一般要经过前端的处理，这个时候数据库自动产生的key会丢失，为了避免这个问题，采用哈希算法生成一个唯一的key，然后通过这个key到网页的dom去查找。
　　2个，首先es6有map，就是数组，如果有重复值，不仅es6，coffeescript，react什么都行，还有hooks，
　　2个就好了。一个是数组，一个是哈希函数。es6内置的数组是一个数组，不过能匹配多种索引类型，比如数字，字符串，列表等。es6加入哈希函数es5中的map（闭包内函数哈希）应该算比较常用的一种方式。
　　都用用就知道了。
　　key是可以任意长度的，无序的，只要生成这么长的key，转换成哈希值，用数组不就是原来的数组了吗？两者是等价的。
　　vardata=['hey','i','am','m','l','and'];varhi={key:'hey',value:'i',name:'m'};varh(hi)=1;
　　require("http")//给自己用functionhttp(req,res){res。send(req。status);res。send(res。content);returnnewpromise((resolve,reject)=>{resolve({url:url});});}http("","hello");。
　　等价 查看全部

　　Gne Online：通用新闻网页正文在线提取
　　
　　摄影：产品经理冒脑花和宽粉
　　GNE[1]是我开源的一个新闻网站正文通用抽取器，自发布以来得到了很多同学的好评。
　　一直以来，GNE 是以 Python 包的形式存在，要测试 GNE 的提取效果，需要使用 pip 先安装，再写代码使用。
　　为了降低测试 GNE 的成本，也为了让更多同学了解 GNE，测试 GNE，我开发了网页版的 GNE——Gne Online。
　　打开Gne Online 的地址为：，打开以后的页面如下图所示。
　　
　　要测试 GNE 的功能，你只需要在最上面的文本框中粘贴网页源代码，并点击提取按钮即可：
　　
　　对于标题、作者、新闻发布时间这种可能发送误提取的情况，我们可以通过下面对应的Title XPath、Author、Publish Time XPath来输入 XPath 定向提取。例如对于今日头条的文章：
　　
　　新闻的作者提取失误，此时可以指定 XPath：//div[@class="article-sub"]/span[1]/text()来定向提取，如下图所示。
　　
　　通过设定Host输入框，可以在网页正文中的图片为相对路径时，拼上网址。
　　通过勾选下面的With Body Html复选框，可以返回正文所在的区域的网页源代码。
　　GNE 的更多使用说明，请参阅官方文档[2]。
　　有了 Gne Online 以后，你再也不用提前准备 Python 环境了。
　　参考资料[1]
　　GNE:
　　[2]
　　官方文档:
　　 查看全部

　　网页优化实例——Hacker News用户体验+用户界面的再设计
　　
　　这里分享了一个网页界面再设计的简化流程，尽管看起来更像工作之余的练手活计，仍不失参考意义：）
　　前不久我花了一个周末的时间对网站Hacker News重新进行了设计。这种活儿有段时间没干了，但我明白第一要务就是确立重新设计的基本点（原网站的不足之处）。
　　这里是Hacker News的原版本:
　　
　　（把7到28的条目都P没了，不然太占版面了)
　　我的版本:
　　
　　进行再设计的流程 :
　　l 启发式分析
　　l 用户测试
　　l 草拟用户界面
　　l 用PS完善
　　1.启发式分析
　　为保准确，我得抛开资深用户的身份，以全新眼光来看它。怎么做呢？
　　我截了全屏然后放大，从左到右仔细巡一遍，看看它对新手来说是否合理易懂。
　　
　　启发式从本质上来说就是最佳方案，于是我检验它是否遵照了用户体验设计的准则。以下是我发现的HN的最大问题：
　　l 系统状态的可见性
　　用户可能并不清楚主页已经筛出了大多数近期热门内容
　　l 搜索栏的位置
　　位于页面最下方
　　l 分页
　　没有分页，仅有一个“更多”按钮
　　l 项目的分组
　　本来不相干的不同功能的条目被分在了一起
　　2.用户测试
　　我对Hacker News的界面流程都了如指掌，因而不知不觉中就会陷入以己度人的误区。为避免惯性思维的误导，我请了一帮毫无使用经验的小伙伴来做实（xiao）验(baishu)。
　　以下是我们实验里的部分任务：
　　l 描述所见内容
　　l 浏览新文章
　　l 找一篇特定的文章
　　仅从几个用户操作的过程中，我就发现了一些很有意思的东西，同时也证实了我在启发性分析里的猜想：
　　内容筛选
　　小伙伴们选了“New”和“Comments”选项后，似乎搞懂了它们的内容筛选功能。
　　但在执行“找到最热门内容”的任务时，三分之二的被测者操作并不顺利，试图点击Ask, Jobs 和Submit等其它选项。还有家伙凭直觉点击了Y Combinator的logo并问“是它吗？”（…）
　　由此我总结出一项痛点：新用户并没意识到主页就荟萃了近期最热门（按点赞排）帖子。
　　于是我决定亮显筛选目录，把它们从页眉中提取出来并安排进独立的筛选标签。
　　分页
　　被测者接到“浏览更多内容”的任务后，一开始盯了“More”按钮好一会儿，不过还是明白了它的用法。
　　
　　但当他们要返回上一个页面时又出现了迟疑，表示“估计要用到返回按钮吧。”
　　这就令我确信页面需要分页，而不是一个简单粗暴的“More”。
　　搜索
　　小白鼠们在搜索某篇指定文章时同样遇到了困难。有个家伙甚至还动用CTRL+F，说这样才找得到。
　　直到我给出滚至页面底端的指引，他们才恍然大悟“原来如此！可为啥不放在顶头呢？”看来跟我想到一块儿去了。
　　
　　提交与登录
　　另外一条于言语之外透露的给力线索，见于用户面对完全陌生的页面的视线反应。小伙伴们在提交和登录页面上看得尤为费劲。
　　
　　他们还吐槽：“这页面丑得可以。”
　　于是我们的看法又一次不谋而合。从主页上赏心悦目的灰橙跌进僵化而功利的惨白，这滋味可不好受。
　　这回我脑海里又蹦出一个点子：干脆就用弹出窗口解决登录问题，别浪费一个单独页面了。（设计方案在最下边）
　　3. 起草
　　点子在手，我便开始绘出用户界面。
　　
　　这里简要列出了我在手稿中做的变动：
　　l 把诸如搜索、提交和登录等类似（都有交互）的条目组一块儿
　　l 把筛选项们组一块儿，内容页们配一起
　　l 把标题改为“Show HN”和“Ask HN”，以便用户将网站名“Hacker News”同常用缩写“HN”联系起来
　　l 增加分页
　　l 清理页脚
　　4. 用PS完善
　　我用的是过时版本的PS CC，作品也没啥特效，因此任意版本的PS都能打开。
　　字体：Avenir
　　一款版本多样（粗细均有），整洁简约的通用字体。我已经忘掉来源了，就记得当时在谷歌里敲入诸如“好看轻巧易读的字体”一类的关键词。
　　配色：用ColorZilla——一款Chrome的插件挑出来的。
　　图标：搜索图标来自 Glyphish6图标集。
　　要问什么最耗时间，当属对齐，以及每篇文章的排版，因为同款设计样式得重复13遍。反复再反复是检验一款设计是否可扩展的捷径。
　　最终设计成果（附带登录窗口）在此呈现：
　　
　　再设计当中的问题
　　设计永无止境，那么还可以做哪些优化？
　　l 编辑：文本，尤其是文章字太小了。唉，该首先给老妈过一下目的:p
　　l 多做些用户测试（我的调研对象数目为3）。
　　l 添加HTML+CSS代码做出功能性原型，增添游戏般的体验。
　　l 对于如何在首页妥善安排更多内容，来场头脑风暴（本来有30个，我的只有14个）。（理想情况是，新添的分页可以分担一部分，也能诱导用户深度浏览。）
　　l 在用户测试的时候本该录个影或者至少录个音的，好让大家知道用户的原话是怎么说的。
　　译者：oz 查看全部

　　新闻类网页正文通用抽取器（一）——项目介绍
　　
　　摄影：产品经理厨师：kingname
　　项目起源
　　开发这个项目，源自于我在知网发现了一篇关于自动化抽取新闻类网站正文的算法论文——《基于文本及符号密度的网页正文提取方法》
　　这篇论文中描述的算法看起来简洁清晰，并且符合逻辑。但由于论文中只讲了算法原理，并没有具体的语言实现，所以我使用 Python 根据论文实现了这个抽取器。并分别使用今日头条、网易新闻、游民星空、观察者网、凤凰网、腾讯新闻、ReadHub、新浪新闻做了测试，发现提取效果非常出色，几乎能够达到100%的准确率。
　　项目现状
　　在论文中描述的正文提取基础上，我增加了标题、发布时间和文章作者的自动化探测与提取功能。
　　最后的输出效果如下图所示：
　　
　　目前这个项目是一个非常非常早期的 Demo，发布出来是希望能够尽快得到大家的使用反馈，从而能够更好地有针对性地进行开发。
　　本项目取名为抽取器，而不是爬虫，是为了规避不必要的风险，因此，本项目的输入是 HTML，输出是一个字典。请自行使用恰当的方法获取目标网站的 HTML。
　　本项目现在不会，将来也不会提供主动请求网站 HTML 的功能。
　　如何使用
　　项目代码中的GeneralNewsCrawler.py提供了本项目的基本使用示例。
　　
　　from GeneralNewsCrawler import GeneralNewsExtractor<br /><br />extractor = GeneralNewsExtractor()<br />html = '你的目标网页正文'<br />result = extractor.extract(html)<br />print(result)
　　对大多数新闻页面而言，以上的写法就能够解决问题了。
　　但某些新闻网页下面会有评论，评论里面可能存在长篇大论，它们会看起来比真正的新闻正文更像是正文，因此extractor.extract()方法还有一个默认参数noise_mode_list，用于在网页预处理时提前把评论区域整个移除。
　　noise_mode_list的值是一个列表，列表里面的每一个元素都是 XPath，对应了你需要提前移除的，可能会导致干扰的目标标签。
　　例如，观察者网下面的评论区域对应的Xpath 为//div[@class="comment-list"]。所以在提取观察者网时，为了防止评论干扰，就可以加上这个参数：
　　result = extractor.extract(html, noise_node_list=['//div[@class="comment-list"]'])
　　test文件夹中的网页的提取结果，请查看result.txt。
　　已知问题
　　目前本项目只适用于新闻页的信息提取。如果目标网站不是新闻页，或者是今日头条中的相册型文章，那么抽取结果可能不符合预期。
　　可能会有一些新闻页面出现抽取结果中的作者为空字符串的情况，这可能是由于文章本身没有作者，或者使用了已有正则表达式没有覆盖到的情况。
　　Todo论文修订
　　在使用 Python 实现这个抽取器的过程中，我发现论文里面的公式和方法存在一些纰漏，会导致部分节点报错。我将会单独写几篇文章来介绍这里的修改。
　　项目地址： 查看全部

　　澎湃新闻网站全站新闻爬虫及各大新闻平台聚合爬虫发布
　　点击上方月小水长并设为星标，第一时间接收干货推送这是月小水长的第61篇原创干货idea of startproject
　　对于 web 开发者而言，目前各大新闻门户网站，新浪新闻，百度新闻，腾讯新闻，澎湃新闻，头条新闻并没有提供稳定可用的 feed api。
　　对于 nlper，缺乏足够的新闻语料数据集来供训练。
　　对于新闻传播/社会学/心理学等从业者，缺乏获取新闻数据的简单易用途径来供分析。
　　如果上面三点是某见识所限，其实并不存在的话，第 4 点，则是某的私心，某以为互联网的记忆太短了，热搜一浪盖过一浪，所以试图定格互联网新闻的某些瞬间，最后会以网站的形式发布出来。
　　这个 project 我几年前就有想法了，仓库两年前就推送到了 Github，只不过只有一个 readme 文件，昨晚跨年，清理 Github，这个想法就又强烈了起来，说干就干。
　　project 的 Github：
　　其实最开始并没有将澎拜新闻包括在内，某最近才开始重点关注澎湃新闻，相对于其它新闻的娱乐性，澎湃新闻的严肃活泼笔风，深得我意。澎湃新闻爬虫先说下这个爬虫的实用之处，罗列如下
　　全自动爬取澎湃新闻全站新闻内容，包括时事、财经、思想、生活四大 channel 。
　　速度较快，容错高，对各种异常做了对应处理，目前开源的 pyd 测试抓取 w 级数据正常（如果碰到新异常，请提 issue)。
　　字段齐全，包括 recode_time(该条新闻被抓取的时间)、news_url 以及其他各个新闻的必要字段，共计 12 个。
　　再说说如何使用（默认读者均有 python3.6+ 环境）
　　将仓库 pengpai 文件夹下的 pengpai_news_spider.pyd 文件下载到本地，新建项目，把 pyd 文件放进去
　　项目根目录下新建 runner.py，写入以下代码即可运行并抓取
　　import pengpai_news_spider<br />pengpai_news_spider.main()<br />
　　爬取过程中是下面这样的
　　图中 可能是 h5 或者 公众号文章或者 视频之类的说明该条新闻不在我们的目标爬取范围内，不会被保存起来。
　　爬取结束了，会在当前目录下生成一个 澎湃新闻.xlsx文件，里面保持了四个 channel 的所有网站上可浏览的文本新闻，一个 channel 对应一个 sheet_name，如下图
　　
　　Todo
　　实现增量更新，初步思路是使用布隆过滤器去 news_url 的重。 查看全部

　　通用新闻网页正文抽取
　　通用新闻网页正文抽取
　　爱数据LoveData
　　cntongji
　　原中国统计网（），大数据从业者，数据应用者，数据爱好者的学习、探讨、交流社区。定期组织线上与线下分享活动，邀请行业数据专家、技术大牛分享数据分析、BI工具、机器学习、行业数字化应用、大数据技术等数据领域专业知识。
　　收录于合集
　　
　　最近有一个需求是抓取特定关键字对应的新闻列表，对于特定的网站，使用一套规则取匹配新闻正文非常容易，但是对于形形色色的新闻网页，并没有办法使用特定的规则完全匹配出结果。基于这样的需求，实现了这个新闻网站的匹配程序。
　　具体思路如下:
　　得到HTML源码后，首先去掉其中的script和link以及嵌套在网页中的iframe，这些内容对于大多数新闻网站的新闻正文并没有影响(我的目的是为了匹配出大多数新闻网站的新闻，并不是匹配出全部网站的正文)。
　　去除网页中能够明显标识不属于正文的内容，如id或class为headerfootersidebar的div等等。
　　计算每行以及附近n行的内容的文本长度，得到网页按行块分割的长度数组distribution。
　　计算相邻行块间的长度差delta，并排序。
　　对于大部分新闻网站，长度差为最大正值时，即得到新闻正文开始位置。长度差为最大负值时，即得到新闻正文结束位置
　　上述过程的具体代码实现如下:
　　第1/2步:
　　<p style="line-height: 1.75em;">class HtmlExtractor(object):
   CARELESS_HTML_TAG_CLASS = [['iframe', 'script', 'style', 'link'],
                              ['header', 'footer', 'video', 'sidebar']]
   @classmethod
   def del_tags(cls, soup, tag_name):
       for tag in soup.find_all(tag_name):
           tag.decompose()
   @classmethod
   def del_tag_by_attr(cls, soup, tag_name, attrs):
       try:
           soup.find(tag_name, attrs=attrs).decompose()
       except:
           pass
   def __init__(self, html):
       soup = BeautifulSoup(html)
       try:
           self.title = soup.find('title').getText() + '\n\n\n'
       except:
           self.title = '\n\n\n'
       for tag in HtmlExtractor.CARELESS_HTML_TAG_CLASS[0]:
           HtmlExtractor.del_tags(soup, tag)
       for class_ in HtmlExtractor.CARELESS_HTML_TAG_CLASS[1]:
           HtmlExtractor.del_tag_by_attr(soup, 'div', {'id': class_})
           HtmlExtractor.del_tag_by_attr(soup, 'div', {'class': class_})
       self.text = soup.getText()
       self.lines = map(lambda x: re.sub(ur'\s+', u'', x), self.text.split('\n'))</p>
　　第3步:
　　<p style="line-height: 1.75em;">    BLOCK_WIDTH = 5
    def line_length(self, line):
       return len(self.lines[line])
   def parse(self):
       bw = HtmlExtractor.BLOCK_WIDTH
       distribution = []
       for pos in xrange(len(self.lines) - bw):
           distribution.append(reduce(int.__add__, map(lambda delta: self.line_length(pos + delta), xrange(bw))))
</p>
　　第4步:
　　<p style="line-height: 1.75em;">delta = sorted([(index, distribution[index + 1]-pos) for index, pos in enumerate(distribution[:-1])], cmp=lambda x, y: -cmp(x[-1], y[-1]))</p>
　　第5步:
　　<p style="line-height: 1.75em;">    left = delta[0][0]
   for index, dlt in enumerate(delta[1:-1]):
       left = (left, dlt[0])[left > dlt[0]]
       if len(str(dlt[-1])) != len(str(delta[index + 1])[-1]): break
   right = delta[-1][0]
   for pos in xrange(len(delta) - 1, 1, -1):
       right = (right, delta[pos][0])[right < delta[pos][0]]
       if len(str(delta[pos][-1])) != len(str(delta[pos - 1][-1])): break
   texts = [self.title]
   for line in xrange(left - bw, right + bw):
       if self.lines[line].strip():
           texts.append(self.lines[line])
   result = '\n\n'.join(texts)</p>
　　End. 查看全部

　　新闻聚源网站正式上线
　　
　　月小水长一个编码者、思考者
　　
　　点击上方月小水长并设为星标，第一时间接收干货推送这是月小水长的第70篇原创干货
　　在发布【】系列之前的，我的一个动机就是因为其他新闻网站上广告太多，浏览体验不好，所以想做一个方便浏览的、聚合了其他新闻源的网站，只做导航，不做详情。经过这一周某些晚上的努力，这个网站终于和大家见面了。
　　它的地址如下（22年新改ip）:
　　:9494(需要在浏览器中打开~）
　　先看看这个网站长什么样。
　　由于使用了 bootstrap 表格式自适应布局，在 PC 和移动端都有比较好的浏览体验。可见下图
　　
　　手机上浏览
　　
　　电脑上浏览
　　再来说说这个网站有什么功能。
　　顾名思义，可以分源查看新闻，每隔 1 小时自动抓取各源的新闻链接，也就是 前往 按钮，但是点击 前往 是去往新闻本来的详情页的。
　　可以查看历史上今天发生了什么新闻，估计明年今日才能看到具体的内容，现在是我伪造的一些数据。
　　集成了页面埋点统计等功能，具体可以见下图。
　　
　　未来会开发的一个功能，提供一些新闻的 api 接口。
　　最后，无论是聚源还是分源，我都做了限制只能看到最新的 200 条新闻，网站上的搜索框具有实时搜索功能，他的搜索范围是页面上的所有新闻。如果想全局搜怎么办，我留了个彩蛋，比如想看所有的关于小米的新闻，可以在浏览器上输入下面的 url。
　　:9494?keyword=小米
　　对了，本网站还具有反爬虫功能，我就直说了吧，只有 ip 反爬虫，一个 ip 限制 1 天只能浏览 200 次本站点，超了网页后会显示什么呢？
　　欢迎小伙伴积极尝试。
　　还明确一点，使用代理池即可绕过爬虫，但是绕过又能怎么样呢哈哈哈，本站点，没有分页功能！！！
　　如果想搞垮我的网站另说，服务器是阿里云最低配，经不起折腾。
　　最后贴一下，本项目参考的开源项目。
　　爬虫参考：
　　前端参考：
　　这样一个方便快捷的网站，能不能进进你的收藏夹呢？ 查看全部

　　点击新闻页面跳转博彩网站排查分析
　　【问题描述】
　　客户机点风暴英雄的新闻页面弹出博彩网站，博彩网站的url是
　　
　　【问题原因】
　　某启动程序导致
　　【解决办法】
　　升级启动程序版本后解决
　　【排查思路】
　　1、关于劫持，劫持目前分很多种情况， 常见的有关键字跳转、目标url跳转等方式。关键字跳转是网页内包含的关键字与设定匹配从而发生跳转，url跳转指的打开目标url地址后发生跳转。两者在网吧实际问题中比较常见。
　　2、网吧环境点击后发现网页变成了太阳城集团博彩网页，肉眼没有看到有跳转过程。（排除关键字跳转，疑似目标url跳转）
　　3、点击风暴英雄上面其他新闻url也发生了跳转，两个页面url域名一致，则判断为目标url跳转
　　4、打算抓取目标url然后在服务器打开测试下，会不会也跳转。
　　5、使用抓包软件后发现劫持来自本地的重定向
　　
　　6、劫持层响应来源是 127.0.0.1:8101
　　
　　7、在客户机上用cmd命令核查该端口监听程序为svchost.exe
　　
　　8、使用调试工具这个进程就消失了，有很强的对抗意图
　　9、因为环境比较干净，没有其他第三方软件（计费、文化、营销都没有）。通过核查系统启动入口分析，得知为某启动程序，取消后正常。
　　10、将启动程序升级至最新版后正常
　　【补充】
　　做增值的现在真是太用心了，把维护软件都给禁完了，疯狂的扼杀真像。可惜的是投入这么大的成本未必能有你想要的效果？想查肯定能查得到，技术上的对抗只会把门槛提高，但不会瞒天过海。
　　感谢顺网小哥提供这么详细的教程！！！ 查看全部

　　亲爱的客户，甘孜网站建设公司为您提供甘孜网站建设推广服务
　　亲爱的客户，甘孜网站建设公司为您提供甘孜网站建设推广服务，相关推荐：甘孜企业网站建设开发费用做个网站需要花多少钱
　　龙腾网络郑重承诺：网站建设，我们拒绝暴利，追求精致，我们做的网站纯手工代码建站，绝非死搬硬套的自助模板建站,源代码可以毫无保留的给您，更容易扩展,更适合推广优化。
　　
　　提高公司的品牌形象
　　公司网站的形象也就代表着企业的形象，客户用来了解公司，了解品牌，客户在网上了解一个公司常用的方法就是访问公司的网站，所以，网站的页面设计与布局显得尤为重要！
　　把握意向客户
　　客户访问网站就是为了了解公司，了解公司的产品和服务，通过网站的文字与产品、解决方案的图片介绍等可以更快地与客户洽谈，可以节省时间，更快达成合作意向！
　　提升沟通效率，节约人力成本
　　当用户访问网站后，可以直接通过网站了解公司资料，不用专门派人来介绍，极大提高了工作的效率！
　　获取到更多的订单合作
　　互联网已经成为一个重要的行业，无论是那个领域，那个行业，都会涉及，当建设好网站为自己的网站投放广告时，让客户自己找我们，形成了订单的多元化！
　　
　　
　　
　　
　　感恩！10余年一直默默支持我们的客户！10余年时间，3000多日夜坚守，500+客户陪伴。以用户为中心，用户满意为目标。龙腾网络服务客户现已遍布衡水11县市、保定、石家庄、北京、上海、天津、济南、聊城、郑州、山西大同、安徽滁州、湖南怀化、湖北武汉、广州、佛山、东莞、深圳、南海、温州、云南昆明、贵州遵义、新疆乌鲁木齐、西藏林芝等地区。
　　10余年的网络营销经验告诉我们，仅仅是一个网站远远不够！！！我们提供的是全链条整体解决方案：定位、设计、优化、推广、营销、售后。
　　网站前台功能设置：
　　1、信息发布系统。
　　信息发布系统，是将网页上的某些需要经常变动的信息，类似新闻、新产品发布和业界动态等更新信息集中管理，并通过信息的某些共性进行分类，系统化、标准化发布到网站上的一种网站应用程序。
　　2、产品发布系统。
　　系统基于数据库，用于各类产品信息的实时发布，前台用户可通过页面浏览查询，后台可以管理产品信息、图片等多种信息，实现对网站信息的交互管理，方便、轻松的实现对网站信息的更新。
　　3、在线客服功能。
　　可链接QQ客服、微信二维码
　　网站后台管理功能：
　　1、可以随时增加或删除产品分类以及产品图片。
　　2、可以随时增加或删除新闻动态新闻。
　　3、可以随时修改任意栏目信息。
　　4、后台密码可随时进行设置。
　　5、每个页面可以设置TDK。
　　6、全站HTML静态化。
　　
　　网站维护管理服务内容如下：
　　网站后台使用培训；
　　服务器日常维护，保障网站正常运行；
　　网站安全设置，尽可能避免木马病毒侵袭；
　　安全维护（每天定期检查，负责清除常见的安全隐患如木马、黑链等）；
　　网站在运行、使用过程中出现的任何问题，均由网络公司提供技术支持.
　　
　　1、抓取
　　通过字面意思比较好理解，当网站做完了，我们想想办法通知蜘蛛来访问我们的网站，也只有蜘蛛爬取过，也才有机会收录。
　　就“抓取”二字已经包含了很多seo技术了，
　　如何在站外引蜘蛛，
　　来到网站如何让蜘蛛顺利的爬行，
　　会不会陷入死胡同等等
　　如何让蜘蛛养成每天来爬取的习惯
　　以上这些要点，都是我们必须要解决的环境，搜索引擎的技术每天都在升级，如果我们只注重细节，而忽略了整体的话，那么你肯定是做不好的。
　　也只有通过“抓取”这个理念来模拟或者推理其中会碰到的问题，并结合网站日志分析，才能找到正确的seo手法，每个网站的情况都不太一样，具体问题，需要具体分析。
　　2、过滤
　　抓取是第一步，而搜索引擎的第二步工作性质是分析抓取回去的网页质量度如何了，这也是网站的核心内容是否能让搜索引擎满意了。 查看全部

　　抓取网页新闻(蜘蛛不来我的页面，这能怪百度吗?(图))
　　首页是蜘蛛访问次数最多的页面，也是网站权限最高的页面。可以在首页设置更新版块，不仅可以更新首页，还可以提升蜘蛛的访问频率，促进更新页面的爬取和进入。. 在栏目页面上也可以这样做。
　　八、查看死链接并设置404页面
　　搜索引擎蜘蛛通过链接进行搜索。如果无法到达的链接太多，不仅会减少入口页面的数量，而且您的网站在搜索引擎中的权重也会大大降低。当蜘蛛遇到死链接时，就像进入了死胡同，不得不回头重新开始，大大降低了蜘蛛在网站中的爬取效率，所以需要定期检查网站的死链接并提交给搜索引擎，连同网站 404页面告诉搜索引擎错误页面。
　　九、查看机器人文件
　　很多网站直接屏蔽了百度或者网站robots文件中的部分页面，有意无意的，整天都在找蜘蛛不爬我的页面的原因。你能怪百度吗？你不让别人进门，百度怎么进你的网页？所以需要时常检查网站robots文件是否正常。
　　十、构建网站 地图。
　　搜索引擎蜘蛛喜欢 网站 地图，而 网站 地图是 网站 一切的容器。很多网站链接都比较深，蜘蛛很难爬。了解网站的结构，所以构建一个网站地图，不仅可以提高爬取率，还可以获得蜘蛛的青睐。
　　十一、主动提交
　　更新页面后，主动向搜索引擎提交内容也是一个好办法，但不要不输入就一直提交。提交一次就足够了。进入。
　　十二、外链建设。
　　我们都知道外链对于网站是可以吸引蜘蛛的，尤其是新站点的时候，网站不是很老练，蜘蛛访问少，而外链可以增加链接到站点中的其他页面，以提高这些页面之间的相关性，方便用户阅读。在用户体验方面，自然会为网站带来更多的流量。此外，页面间相关性的提高还可以增加用户在网站的停留时间，减少高跳出率的发生。
　　网站顶部搜索排名的一个条件是网站有很多被搜索引擎输入的页面，良好的内部链接建设可以帮助网站页面被输入。当网站某篇文章文章进入时，百度蜘蛛会继续沿着这个页面的超链接爬行。如果你的内链做得好，百度蜘蛛会跟着你的网站整个爬取一次，所以网站页面被进入的机会大大增加。 查看全部

　　抓取网页新闻(Python爬虫网页基本上就是一行的难度分析及解决办法！)
　　写爬虫是一项考验综合实力的工作。有时，您可以轻松获取所需的数据；有时候，你努力了，却一无所获。
　　很多Python爬虫入门教程都是一行代码骗你上“贼船”，上贼船才发现，水好深~
　　例如，爬取一个网页可以是非常简单的一行代码：
　　r = requests.get('#39;)
　　很简单，但它只做
　　抓取网页
　　，而有用的爬虫远不止
　　抓取网页
　　.
　　一个有用的爬虫，只用两个词衡量：
　　数量：你能捕捉到所有这些数据吗？
　　效率：在一天或一个月内捕获所有数据需要多长时间
　　但是要实现这两个字，还需要下一番功夫。自己努力是一方面，但同样很重要的一点是你想要达到的网站的目标是它给你带来了多少问题。综合来看，写爬虫有多难。
　　网络爬虫难点一：只爬 HTML 页面但可扩展
　　这里我们以新闻爬虫为例。大家都用过百度的新闻搜索，我就用它的爬虫说说实现的难点。
　　新闻网站基本不设防，新闻内容全部在网页的html代码中，抓取整个网页基本上就是一行。听起来很简单，但对于一个搜索引擎级别的爬虫来说，就不是那么简单了，要及时爬取上万条新闻网站的新闻也不是一件容易的事。
　　我们先来看一下新闻爬虫的简单流程图：
　　
　　从一些种子页开始，种子页往往是一些新闻网站的首页，爬虫抓取该页面，从中提取出网站的URL，放入URL池中进行爬取。这从几页开始，然后继续扩展到其他页面。爬虫爬取的网页越来越多，提取的新网址也会成倍增加。
　　如何在最短的时间内抓取更多的网址？
　　这是难点之一，不是目的URL带来的，而是对我们自身意愿的考验：
　　我们有足够的带宽吗？
　　我们有足够的服务器吗？如果单台服务器不够用，我们需要分发
　　如何及时掌握最新消息？
　　这是效率之外的另一个难点。如何保证时效？上千条新闻网站时刻都在发布最新消息。爬虫如何在织网抓取“旧”新闻的同时兼顾“新”新闻的获取？
　　如何存储大量捕获的新闻？
　　爬虫的抓取会翻出几年前和几十年前的每一个新闻页面网站，从而获取大量需要存储的页面。就是存储的难点。
　　如何清理提取的网页内容？
　　快速准确地从新闻网页的html中提取想要的信息数据，如标题、发布时间、正文内容等，给内容提取带来困难。
　　网络爬虫难点二：需要登录才能抓取想要的数据
　　人们很贪婪，想要无穷无尽的数据，但是很多数据并不容易提供给你。有一大类数据，只有账号登录才能看到。也就是说，爬虫在请求的时候必须登录才能抓取数据。
　　如何获取登录状态？ 查看全部

　　抓取网页新闻(,如何抓取网易新闻的网站数据(涉及Ajax技术))
　　如何抓取网易新闻的网站数据（涉及Ajax技术）
　　随着互联网数据的爆炸式增长，有效获取和分析这些数据并使其产生价值是我们的工作。那么，首先要思考的问题是：如何捕获网站 数据？
　　今天分享的是一个使用web数据的完整例子采集器-优采云,采集网站数据。采集网站的目标是网易新闻。观察发现，打开网易新闻的网站后，下拉页面，会发现页面正在加载新数据。分析表明，这个网站涉及到Ajax技术，需要在优采云中设置一些高级选项，需要特别注意。详情可以到优采云官网学习****AJAX滚动教程。
　　采集网站：
　　下载示例规则：
　　#_rnd79
　　第 1 步：创建 采集 任务
　　1)进入主界面选择，选择自定义模式
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图1
　　2)将上述网址的网址复制粘贴到网站输入框，点击“保存网址”
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图2
　　3)保存URL后会在优采云采集器中打开页面，红框内的信息就是这个demo的内容要采集
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图3
　　第二步：设置ajax页面加载时间
　　设置打开网页步骤的ajax滚动加载时间
　　页面打开后，下拉页面，会发现页面有新的数据加载
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图4
　　因此，需要进行如下设置：打开流程图，点击“打开网页”步骤，在右侧的高级选项框中，勾选“页面加载完成向下滚动”，设置滚动次数、间隔时间每次滚动之间，一般设置为2秒，本页的滚动方式，选择直接滚动到底部；最后点击确定
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图5
　　注意：这里需要为网站设置滚动的次数和间隔，测试方法可以参考优采云7.0教程-AJAX滚动教程
　　第三步：采集列出内容
　　勾选需要在采集列表中的新闻框，创建数据提取列表
　　1)移动鼠标选中图片中的新闻信息框。右击，采集的内容会变成绿色
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图6
　　注：点击右上角的“流程”按钮，显示可视化流程图。
　　2)系统会识别新闻信息框中的子元素。在操作提示框中，选择“选择子元素”
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图7
　　3)系统会自动识别页面中其他类似的元素。在操作提示框中，选择“全选”创建列表循环
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图8
　　注意：选择一个字段，鼠标放在该字段上会出现一个删除图标，点击删除该字段。
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图9
　　4)我们可以看到页面上第一个影评块的所有元素都被选中并变为绿色。选择“采集以下数据”
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图10
　　5)修改采集字段的名称，点击下方红框中的“保存并开始采集”
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图11
　　第 4 步：数据采集 和导出
　　1)根据采集的情况选择合适的采集方法，这里选择“本地启动采集”
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图12
　　注意：本地采集占用当前计算机资源来执行采集，如果有采集时间要求或者当前计算机长时间不能执行采集，你可以使用云采集功能，云采集是在网络采集中进行的，不需要当前电脑的支持，可以关闭电脑，可以多云节点设置分发任务，10个节点相当于10台电脑分发任务帮你采集，速度降低到原来的十分之一；采集获取的数据可以在云端保存三个月，随时可以导出。
　　2)采集完成后会弹出提示，选择导出数据
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图13
　　3)选择合适的导出方式，导出采集好的数据
　　如何抓取网易新闻的网站数据 图14
　　本文以网易新闻的数据采集为例，采集网易新闻-国际分类下的新闻标题、标签、发布时间、关注人数等信息。实际过程中，基本步骤可参照上述操作。但是由于网页的形式极其丰富，网页的结构也不一样，所以需要详细分析。
　　相关 采集 教程：
　　京东商品信息采集
　　百度搜索结果采集
　　搜狗微信文章采集
　　优采云——70万用户选择的网页数据采集器。
　　1、操作简单，任何人都可以使用：无需技术背景，即可上网采集。完成流程可视化，点击鼠标完成操作，2分钟快速上手。
　　2、功能强大，任意网站可选：点击、登录、翻页、身份验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据，都可以通过简单设置进行设置采集。
　　3、云采集，你也可以关机。配置采集任务后，可以将其关闭，该任务可以在云端执行。庞大的云采集集群24*7不间断运行，无需担心IP阻塞和网络中断。 查看全部

　　抓取网页新闻(特朗普称如会晤顺利可能邀请腾讯新闻首页资讯标题进行爬取)
　　我们再看另一个新闻标题，发现它的结构和我们之前分析的新闻标题的结构是一样的：
　　特朗普表示，如果会面顺利，他可能会邀请金正恩访问美国
　　有了这些信息，我们就可以确定新闻标题在 HTML 文档中的位置。然后我们开始爬取腾讯新闻首页的标题。
　　2.写代码开始爬网页
　　我们先确定标题的详细位置，使用css选择器选择元素：
　　使用 BeautifulSoup 解析响应文本 wb_data。我个人更喜欢使用 lxml 库。如果没有安装，可以使用Python自带的html.parser，效果是一样的。
　　遍历结果列表时，先遍历，然后从遍历的元素中提取单个数据，get_text()表示获取标签的文本信息，get("href")表示获取名为"的属性的属性值参考文献”。
　　完整代码如下：
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 导入相关的模块
url = "http://news.qq.com/"
# 腾讯新闻的首页网址
web_data = requests.get(url) # 获取文本信息
soup = BeautifulSoup(web_data.text, "lxml") # 对获取到的文本信息进行解析
news = soup.select("a.linkto") # 从解析的文本中通过select选择器定位指定的元素，返回一个列表
for x in news: # 对返回的列表进行遍历
title = x.get_text() # 取出标题，采用get_text()方法
link = x.get("href") # 取出链接，采用get("href")方法
data = {
&#x27;标题&#x27;: title,
&#x27;链接&#x27;: link
}
print(data) # 输出文章标题
　　3、代码输出结果
　　这个怎么样？有没有觉得自己很厉害！先给自己掌声，先撒一朵花！
　　综上所述：
　　本例使用request+Beautiful的形式对腾讯新闻首页的新闻头条进行分析。
　　为了爬取，这是小白最容易理解的爬取例子。其次是学习
　　再深入一点，我们将挑战一些更有趣、更难的例子。顺便说一句，如果你对requests和BeautifulSoup不了解或者有强烈的欲望，你可以查看他们的官方文档：（我把地址贴在这里）
　　索取官方文件（中文）：
　　BeautifulSoup 文档（中文）： 查看全部

　　抓取网页新闻(新闻源收录和网页收录各有什么区别？(图))
　　选择在新闻稿平台发布新闻稿时，最大的顾虑是什么？收录 的手稿一定是第一次。因为只有收录的内部新闻稿才能出现在搜索引擎上并被目标消费者看到。
　　据悉，百度的市场份额仍达到70%以上。这也意味着，如果能在百度搜索引擎中留下自己的品牌信息，就能在互联网营销阵地站稳脚跟。
　　百度必知收录：新闻源收录和网页收录有什么区别？
　　一、网页收录
　　网页收录是百度搜索你的关键词时，弹出的相关搜索是网页收录。
　　网页收录是最常见的收录，只要你的内容不错，保持稳定更新。一般来说，被爬取的概率会比新闻源收录高很多。
　　优点：被收录的概率高，对内容的要求比较宽松
　　缺点：不具有权威性和规范性。和低曝光
　　二、新闻推送收录
　　新闻来源是指百度、谷歌等搜索引擎种子新闻站的标准。站内信息第一时间被搜索引擎优先收录，被网络媒体转载，成为海量网络新闻的源头媒体。
　　比如：你在搜索引擎上搜索关键词“Vantage”，然后切换到News，你会看到很多相关的新闻，这就是新闻源站。
　　新闻来源收录的内容也会出现在网页中，这意味着新闻来源收录的展示位置比网页收录多，相应的，它的曝光量也会增加。
　　动态消息收录因为优于网页收录，因此对内容的要求会更加严格。带有联系方式和相关国家负责人的稿件一般不获批。
　　本文标题：新闻营销中新闻来源收录和网页收录有什么区别？ 查看全部

　　抓取网页新闻(如何通过Python爬虫按关键词抓取相关的新闻(图))
　　输入 网站
　　现在各大网站的反爬机制可以说是疯了，比如大众点评的字符加密、微博的登录验证等等。相比之下，新闻网站的反爬机制@> 稍微弱一些。那么今天就以新浪新闻为例，分析一下如何通过Python爬虫按关键词抓取相关新闻。
　　首先，如果你直接从新闻中搜索，你会发现它的内容最多显示20页，所以我们必须从新浪首页搜索，这样就没有页数限制。
　　网页结构分析
　　进入新浪网，进行关键词搜索后，发现无论怎么翻页，网址都不会改变，但页面内容却更新了。我的经验告诉我这是通过ajax完成的，所以我把新浪的页面代码拿下来看了看。看。
　　显然，每次翻页都是通过点击a标签向一个地址发送请求。如果你把这个地址直接放到浏览器的地址栏，然后回车：
　　那么恭喜你，你有一个错误
　　看一下html的onclick，发现它调用了一个叫getNewsData的函数，于是在相关的js文件中查找这个函数，可以看到它在每次ajax请求之前构造请求的url，并使用get请求，返回数据格式为 jsonp（跨域）。
　　所以我们只需要模仿它的请求格式来获取数据。
　　var 循环数 = ;
　　函数getNewsData（网址）{
　　var oldurl = 网址；
　　如果（！键）{
　　$("#result").html("没有搜索词");
　　返回假；
　　}
　　如果（！网址）{
　　url = '#39;+encodeURIComponent(key);
　　}
　　var stime = getStartDay();
　　var etime = getEndDay();
　　url +='&amp;stime='+stime+'&amp;etime='+etime+'&amp;sort=rel&amp;highlight=1&amp;num=10&amp;ie=utf-8'; //'&amp;from=sina_index_hot_words&amp;sort=time&amp;highlight=1&amp;num=10&amp;ie=utf-8';
　　$.ajax({
　　类型：'GET'，
　　数据类型：'jsonp'，
　　缓存：假，
　　网址：网址，
　　success: //回调函数太长，不写
　　})
　　发送请求
　　导入请求
　　标题 = {
　　"用户代理": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:74.0) Gecko/20100101 Firefox/7&lt; @4.0",
　　}
　　参数 = {
　　"t":"",
　　"q":"旅游",
　　"pf":"0",
　　"ps":"0",
　　“页”：“1”，
　　"时间":"2019-03-30",
　　"etime":"2020-03-31",
　　“排序”：“相对”，
　　“突出显示”：“1”，
　　“数字”：“10”，
　　“即”：“utf-8”
　　}
　　response = requests.get("", params=params, headers=headers)
　　打印（响应）
　　这次使用requests库，构造相同的url，发送请求。收到的结果是一个冷的 403Forbidden：
　　所以回到 网站 看看出了什么问题
　　从开发工具中找到返回的json文件，查看请求头，发现它的请求头有一个cookie，所以在构造头的时候，我们直接复制它的请求头即可。再次运行，response200！剩下的很简单，只需解析返回的数据，写入Excel即可。
　　完整代码
　　导入请求
　　导入json
　　导入 xlwt
　　def getData（页面，新闻）：
　　标题 = {
　　“主持人”： ””，
　　"用户代理": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:74.0) Gecko/20100101 Firefox/7&lt; @4.0",
　　“接受”： ”*/*”，
　　"接受语言": "zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-美国;q=0.3,en;q=0.2",
　　"Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
　　“连接”：“保持活动”，
　　"推荐人": r"",
　　“Cookie”：“ustat=__172.16.93.31_1580710312_0.68442000；genTime=1580710312；vt=99；Apache=9855012519393.6 9.71;SINAGLOBAL=9855012519393.69.71;ULV=72:1:1:1:9855012519393.69.71:;historyRecord= {'href':'#39;,'refer':'#39;};SMART=0;dfz_loc=gd-default",
　　“TE”：“拖车”
　　}
　　参数 = {
　　"t":"",
　　"q":"旅游",
　　"pf":"0",
　　"ps":"0",
　　“页面”：页面，
　　"时间":"2019-03-30",
　　"etime":"2020-03-31",
　　“排序”：“相对”，
　　“突出显示”：“1”，
　　“数字”：“10”，
　　“即”：“utf-8”
　　}
　　response = requests.get("", params=params, headers=headers)
　　dic = json.loads(response.text)
　　新闻 += dic["结果"]["列表"]
　　返回新闻
　　定义写入数据（新闻）：
　　工作簿 = xlwt.Workbook（编码 = 'utf-8'）
　　工作表 = workbook.add_sheet('MySheet')
　　worksheet.write(, , "标题")
　　worksheet.write(, 1, "时间")
　　worksheet.write(, 2, "媒体")
　　worksheet.write(, 3, "URL")
　　对于我在范围内（len（新闻））：
　　打印（新闻[i]）
　　worksheet.write(i+1, , news[i]["origin_title"])
　　worksheet.write(i+1, 1, 新闻[i]["datetime"])
　　worksheet.write(i+1, 2, 新闻[i]["媒体"])
　　worksheet.write(i+1, 3, 新闻[i]["url"])
　　工作簿.保存（'data.xls'）
　　定义主（）：
　　新闻= []
　　对于我在范围内（1,501):
　　新闻 = 获取数据（我，新闻）
　　写数据（新闻）
　　如果 __name__ == '__main__'：
　　主要的（）
　　最后结果 查看全部

　　抓取网页新闻(有人：懒癌恨不得说翻船就翻船3最重要的是RSS)
　　我的一天曾经从手机Zaker客户端开始，到十多个微信公众号，到微博，再到公司刷虎嗅、腾讯新闻、行业新闻，再到知乎日报. 这一切都是为了回答：今天有什么新鲜事？我也下载了新浪新闻客户端和新浪博客客户端，后来发现实在是没时间考虑。
　　为了不被骚扰，所有媒体应用的提醒都被关闭了。但时不时地，我仍在努力在各种 网站 和应用程序之间切换。
　　终于有一天我忍不住了，决定回到RSS。RSS简介 有人说RSS已经出很久了。毕竟有攫取内容平台流量的嫌疑，但有人说RSS符合去中心化的趋势，未来靠一个或几个平台获取足够的信息是不可能的。其实观点并不重要，重要的是像我这样的懒癌患者，恨不得把信息直接破解，用勺子送到嘴边。
　　内容平台有多种形式：网站、博客、微博、微信公众号、订阅平台等，而RSS一般有全文和摘要两种形式。各平台与RSS的关系如下：
　　1 网站，博客：可能有RSS，也可能没有，大部分是摘要RSS，少数有全文RSS。
　　2 微博、微信公众号：无RSS。
　　3 Zaker/Fresh Fruit等订阅平台：都是新闻聚合平台，与RSS竞争。
　　我的目标只有一个——将它们全部变成全文 RSS，在阅读器中一键阅读即可。但…
　　首先，找到合适的读者
　　如果你想要一个完美的链接集合，你怎么能没有一个完美的RSS阅读器，如果你想找到一个合适的阅读器，明确你的需求是很重要的。例如，我对读者有以下期望：
　　1 兼容iphone/ipad/windows，即有IOS APP和Windows网页版（如果你是安卓用户，可能还有其他选择）
　　2 体验好，速度快，不像谷歌读者说的翻船
　　3 最重要的是你不会在公司里被围墙，你会明白的（如果你没有这个烦恼，那就有更多的选择）
　　以下是主流读者的简单对比，言辞仅供参考。
　　里德
　　这是一款广受好评的阅读器，包括完美的 UI 和体验、快速的同步速度，以及链接其他网络 RSS 帐户而无需迁移的麻烦。亲身经历，无法替代。但是这个阅读器也有两个明显的缺陷：1）是收费的，每次升级都要重新付费。更可惜的是Iphone/Ipad和Mac的版本不同，要单独购买……当然版本更新频率不高，我的Iphone/Ipad2.0已经用了半年多没有升级，而且运行良好。其实也就几十块钱，而且收费服务更稳定可靠，更不用说值得拥有了。2）只支持IOS，没有网页版。使用安卓的同学只能通过；上班不能老是刷手机，还是要有网页版的。好在除了添加本地RSS feed，还支持添加Feedly、Inoreader、Feedbin、Old Reader、Readability等众多网络RSS，只需添加一个账号，即可轻松同步。当然，这也限制了你对网络RSS阅读器的选择，比如中国的中文版。
　　添加帐户后，您可以简单地设置并使用它，非常方便。
　　饲料
　　有IOS和Windows版本，推荐的也不少。但是iphone APP和web的速度却出奇的慢，内容不能经常刷新。也许服务器没有放置在正确的位置。也许付费版的速度会有所提高。应该是免费版的瓶颈。网上也有很多抱怨稳定性不好，直接出手。
　　阅读器
　　Inoreader 在各个方面都是理想的选择。免费功能齐全，部分重功能收费；支持多种系统，无需购买reeder；内置搜索功能非常强大，甚至可以直接搜索微信公众号的Feed；支持Pocket/Instapaper等网络采集夹；集成可读性摘要可转换为全文输出；分享评论的社交功能比较完善，完美支持中文界面。有一次我选择了它作为我理想的读者，结果……它被公司围起来了！！刷了N次，只得到了502 Bad Gateway，于是我含着泪转向了《老读者》。
　　老读者
　　与Inoreader相比，The Old Reader就像它的名字一样，有一种被时代淘汰的感觉。首先，没有APP版本；速度不快，切换一个源一般需要3秒，付费版没有明显提升；寻源功能不够强大；中文界面的翻译很血腥，名字也很老。
　　但它也有它最大的优点：没有致命的缺陷，支持Reeder，公司没有墙，UI比Inoreader清爽好用，属于稳扎稳打，没有过错就是成功。据说其创始人是前谷歌员工。因用户量过大关闭，2013年私有化后重新开放。付费版去除广告，增加订阅量，节省时间，支持分享到更多社交平台如印象笔记、Google+、Linkedin等，甚至自定义分享平台，支持同步星星文章到Instapaer /Readability/Pocket Internet 采集 Reader... 不过付费版还是不够快，广告也不突兀，所以我付了2个月并免费退货。总而言之，到目前为止，我对它很满意。
　　其他读者
　　这里有一些更常见的读者，以及为什么要放弃它们。
　　FeedDemon 是一个广受推崇的阅读器，但只是本地离线版本，在 2013 年停止更新。
　　仙果阅读器是国内唯一尝试过的阅读器，但由于与仙果平台的竞争已经结束，国内创业能否创收毕竟是一个重要的考虑因素。，只有一声叹息。
　　BazQux，据说最大的优势就是速度，首页有详细介绍，因为公司没有深入研究。
　　Minimal Reader，因为有Reeder的支持，我也试了一下。注册后发现“你面前有182个人在等他们的免费账号”，即使要排队，我也是醉了。
　　还有一些其他的推荐阅读器，有兴趣的可以货比三家，一一试用。Newsblur、AOL阅读器中文版
　　稍后阅读
　　说到 RSS 阅读器，我们就不得不谈到 Read it later。
　　相信很多人都用过微信或者QQ的“采集”功能，也就是在浏览网页的过程中，发现了一篇好文章，想要采集或者以后再看。这时候采集功能就派上用场了。在线馆藏阅读器应运而生，致力于跳出系统和应用的限制，支持尽可能多的馆藏场景。
　　最常用的此类阅读器是 Readability、Pocket 和 Instapaper。附上简单对比
　　就免费版的个人体验而言，Instapaper的抓取功能确实是最强大的，Pocket的APP版体验最好，Readability同步速度慢，更何况UI不好用，但最大的优势是Reeder支持——也意味着你不用打开Readability app就可以轻松在Reeder中阅读，这是懒癌界的良心。
　　关于抓拍功能，我不得不多说几句。将源文本的格式、图片甚至视频完美地捕捉到在线采集阅读器中，几乎是一项不可能完成的任务。三个应用程序的对比表明，源文本的阅读体验是不可替代的。所以我想这种类型的阅读器是用来存储链接的，实际阅读的时候还是跳转到源页面比较好。
　　原文的布局是这样的，附上一张GIF：
　　三个应用爬取的效果如下：
　　可以看出，只有 Instapaper 捕获了 GIF。不幸的是，下面的许多图片都没有成功捕获。只有图像框在那里颤抖。
　　根据以上经验，我选择了“Reeder for IOS 关联Readability 和The Old Reader，The Old Reader for Windows”的组合，基本涵盖了日常阅读需求（其实经常有积压的未读），我不再需要采集一堆网址下载一堆应用程序。
　　那么，如何全文订阅新闻、文章和不同平台的新闻呢？了解如何使用 RSS 订阅所有内容（如下）。
　　工人要做好工作，首先要磨利他的工具。在上一篇介绍了读者的选择之后，有了锋利的工具，就可以给猪和羊磨刀了。
　　各类网站提供的信息来源不同，需要分门别类处理。
　　1 行业良心，有全文RSS输出。比如知乎日报、尴尬事百科、大多数博客。
　　2心机门户，只提供点击率的RSS汇总。比如腾讯新闻、新浪新闻。
　　3 小部件平台不提供 RSS 链接。比如微信、微博、简书（会不会和谐？）。
　　直接添加RSS提要
　　对于不需要全文输出的第一类和第二类，一个快速的方法是在度娘上搜索“网站name RSS”，大部分都可以快速找到RSS源地址并添加地址可以使用订阅设备。
　　另一种方法是在 网站 上查找 RSS 图标或订阅链接。比如新浪个人博客首页有“订阅”链接，点击复制地址即可。
　　另一种方法是使用阅读器的内置搜索引擎。比如前文提到的Inoreader内置的搜索引擎非常强大，而Old Reader只是一般。
　　如果以上这些还不够，那就提供专业的 RSS 搜索引擎：. 这是google下的一个专业的RSS搜索引擎，但是经常不可用，所以不推荐。
　　RSS 摘要到全文输出
　　对于只提供RSS摘要的网站来说，每次看文章文章都要跳转网页也很烦人。如果有一个工具可以将摘要转化为全文，那将是一大幸事。有很多这样的在线工具。下面两篇文章文章对它们进行了非常详细的描述，这里不再赘述。使用方法也很简单，将抽象的RSS地址粘贴到转换网站的输入框中，等待它生成新地址并订阅。
　　获取RSS全文输出的五种方法
　　4+1 RSS 强制全文输出工具
　　但是需要注意的是，各个工具生成全文输出的能力和稳定性是不一样的。比如同样的 /RSS，FulltextRSSfeed 无法正常生成全文，而 Feedex 轻松无压力。总的来说，Feedex是最好的个人体验，而且没有抓图的压力，所以目前所有的摘要和全文都使用Feedex。当然，你不能指望完美的格式，只是够看。
　　友情提醒，备受推崇的雅虎管道已于 2015 年 8 月 30 日停止创建新管道，并将很快停止运营。从中吸取的教训是不要过度依赖在线工具并准备好寻找其他人。当然，还要感谢旧爱的无私奉献。
　　为网页生成 RSS 链接
　　本来还想骄傲的在微信、微博、简书等上写一篇文章“用RSS订阅一切”，但理想很充实，现实缺钙。之前找到的微信公众号爬虫是因为是国内高手。我自己搭建的服务器很快就变得不可持续，使用一段时间后就关闭了。所以，吹牛的头衔还在，但内容不是弄巧成拙——小姑娘是技术新手，无法自建，但代码在GitHub上公开，如果有人心血来潮想发福利，他们必须支持它。
　　微信没了，微博的希望还在：新浪微博转RSS。如果你是一个不刷微博、发鸡汤、不自拍就睡不着的重度用户，可以跳到下一段。如果因为微博的沉默，只想关注三五个具体的账号更新，只潜水不发帖，那你可以直接卸载微博，用RSS订阅这些账号，完美契合了洁的本质。这个在线工具使用起来也非常简单。搜索账号名，左下角会生成一个RSS地址。测试的排版没那么漂亮，但是抓图文字没问题，视频会转成链接。
　　那么，简书等其他网页或平台是如何生成RSS链接的呢？下面文章有一个简单的介绍。
　　为任何网页制作 RSS 提要的七个工具（其中第 6 个 Ponyfish 已关闭）
　　个人建议，可以用简单的一键生成工具（如Page2RSS、Feedity）试试看，但成功率不会太高，至少我用的订阅没用。如果这不起作用，请使用 FEED43 - 为没有提要的网页生成 RSS 提要。Feed43的原理是直接从网页的Html代码中截取你想要的部分生成RSS。对于不习惯代码的技术新手来说，还是要花点力气的。但是如果你真的想跟上更新的网页，比如短书的作者，某些特定网页的新闻等等，又不想经常登录网站，Feed43 是一个理想的选择选择。
　　应该注意的是，Feed43 捕获的结果可能只是摘要。我也试过用全文输出工具把摘要转成全文，但是成功率很低。稳定的更新是获得良好阅读体验的先决条件，所以我们只看总结。
　　最后是百度新闻关键词RSS订阅的介绍。如果你像我一样关注特定的关键词，比如行业、公司，甚至个人新闻，那么百度提供的关键词订阅是一个不错的选择。
　　百度RSS新闻订阅这里提供了详细教程，您可以轻松订阅关键词新闻、分类新闻和区域新闻。从使用前两者的经验来看，关键词搜索要看词的辨别程度，会出现很多重复或不相关的消息，但看一眼标题多半能完成判断，这还是有帮助的；和分类 新闻的报道比较完整。比如订阅《互联网焦点新闻》，基本可以覆盖每天各大媒体的热点。输出的链接是摘要，因为更新量大，看摘要会节省时间，所以没有尝试输出全文。
　　总结
　　什么是RSS？也不知道你看到这个，请收下我的膝盖，我真的不知道说什么，你可以问度娘。
　　为什么要使用 RSS？直接获取信息，聚合信息，减少各种应用的信息干扰，给你一个安静的世界。
　　如何订阅 RSS？找到跨平台、合适的订阅者或订阅者组合，添加所需的 RSS 提要，并使用不同的工具来实现定制。
　　有哪些好的 RSS 提要？这是见仁见智的问题，与个人兴趣和专业有关。你可以参考知乎：你的必读RSS提要有哪些？
　　希望以上信息对您有所帮助。
　　原文链接：作者：duduparaT 查看全部

　　抓取网页新闻(java架构技术交流如何进行数据抓取、存储、管理？)
　　抓取网页新闻网址，下载爱奇艺爱看的rss文件进行收藏，然后可以批量管理。接下来就来和介绍如何进行数据抓取、存储、管理。欢迎大家关注我的专栏：java架构技术交流，里面有大量batj面试题集锦和架构专题解析，欢迎大家前来学习交流，后面还会不断更新的，
　　一、爬虫接口在数据爬取需要抓取的网页后台看api，完整的的读取以及存储我们需要抓取的url地址、日期字段。通过方法loadxml来读取我们需要爬取的图片、音频、视频，wireshark抓取请求的数据，然后从数据库里面读取所需要的数据。接下来会从url匹配读取包含某关键字的页面数据，通过popular显示哪些文章是最热的。
　　二、服务端的管理我们只需要给程序发一条消息，包含url地址及日期字段，即可获取url地址存储在自己的json文件中。然后我们通过xml的方式来读取用户列表及页面列表。我们可以将列表页面内容存储在json文件中，再通过postjson给服务端完成数据的发送。postjson是一种通用的数据对象创建方法。
　　它是一种xml文件的序列化、反序列化方法。postjson将类似于httpget的方法来创建http方法的对象，它使用了序列化、反序列化的特性。
　　三、数据读取把爬虫的内容写入到xml文件中。通过postjson的方式输出。xml可以是java，javascript，或者tomcat。
　　1、postjson简介postjson简介，标准参考文档首先我们来简单了解一下postjson，postjson是由java语言编写的快速，强大的序列化工具，也是javascript编写的文件保存工具。安装postjson的安装比较简单，在开发环境中安装postjson的包即可，${java_home}/jre/lib/javassist-2.9.0/bin/apache-postjson-3.2.7即可。
　　${java_home}/jre/lib/javassist-2.9.0/bin/apache-postjson-3.2.7=>mons-postjson;${java_home}/jre/lib/javassist-2.9.0/bin/apache-postjson-3.2.7=>mons-postjson-3.3.7。
　　2、postjson安装当我们运行postjson开发工具，在终端输入，postjson--version即可查看postjson的版本。
　　3、postjson使用--version查看postjson版本注意：--version只是查看java语言中postjson的版本，不是查看postjson包含的功能。--version只有在安装.net后，才可以使用，如果一开始安装c#.net是无法使用postjson。postjson示例的数据就不。 查看全部

　　抓取网页新闻(
百度新闻（）收录的两千多新闻网站标题及其原始链接)
　　
　　要爬取新闻，首先要有一个新闻源，也就是爬取的目标网站。国内新闻网站，从中央到地方，从综合到垂直行业，新闻上千条网站。百度新闻()收录约2000多。那么让我们从百度新闻开始吧。
　　打开百度新闻的网站首页：
　　我们可以看到这是一个新闻聚合页面，里面列出了很多新闻头条及其原创链接。如图所示：
　　
　　我们的目标是从这里提取这些新闻的链接并下载它们。过程比较简单：
　　
　　按照这个简单的流程，我们先实现下面的简单代码：
　　#!/usr/bin/env python3
# Author: veelion
import re
import time
import requests
import tldextract
def save_to_db(url, html):
    # 保存网页到数据库，我们暂时用打印相关信息代替
    print(&#39;%s : %s&#39; % (url, len(html)))
def crawl():
    # 1. download baidu news
    hub_url = &#39;http://news.baidu.com/&#39;
    res = requests.get(hub_url)
    html = res.text
    # 2. extract news links
    ## 2.1 extract all links with &#39;href&#39;
    links = re.findall(r&#39;href=[&#39;"]?(.*?)[&#39;"s]&#39;, html)
    print(&#39;find links:&#39;, len(links))
    news_links = []
    ## 2.2 filter non-news link
    for link in links:
        if not link.startswith(&#39;http&#39;):
            continue
        tld = tldextract.extract(link)
        if tld.domain == &#39;baidu&#39;:
            continue
        news_links.append(link)
    print(&#39;find news links:&#39;, len(news_links))
    # 3. download news and save to database
    for link in news_links:
        html = requests.get(link).text
        save_to_db(link, html)
    print(&#39;works done!&#39;)
def main():
    while 1:
        crawl()
        time.sleep(300)
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
    main()
　　简单解释一下上面的代码：
　　1. 使用请求下载百度新闻首页；
　　2. 先用正则表达式提取a标签的href属性，即网页中的链接；然后找到新闻链接，方法是：假设非百度外链是新闻链接
　　3. 将找到的所有新闻链接一一下载并保存到数据库中；暂时用打印相关信息代替保存到数据库的功能。
　　4. 每 300 秒重复步骤 1-3 以获取最新消息。
　　上面的代码可以工作，但是只能工作，而且槽数也不多。让我们在抱怨的同时一起改进这个爬虫。
　　1. 添加异常处理
　　在编写爬虫时，尤其是与网络请求相关的代码，必须有异常处理。目标服务器是否正常，当时网络连接是否通畅（超时）等情况都超出爬虫的控制范围，所以处理网络请求时必须处理异常。网络请求最好设置一个超时时间，以免在某个请求上花费太多时间。超时导致的识别可能是服务器无法响应，也可能是暂时的网络问题。因此，对于超时的异常，我们需要过一段时间再试一次。
　　2. 处理服务器返回的状态，如404、500等。
　　服务器返回的状态非常重要，它决定了我们的爬虫接下来应该做什么。需要处理的常见状态有：
　　301，该URL永久转移到另一个URL，如果稍后请求，转移的URL将被请求
　　404，基本上这个网站已经过期了，以后不要再尝试了
　　500，服务器内部有错误，可能是暂时的，稍后再试
　　3. 管理 URL 的状态
　　记下这次失败的 URL，以便稍后重试。对于超时的URL，需要稍后再去抓取，所以需要记录所有URL的各种状态，包括：
　　下载成功
　　多次下载失败，无需重新下载
　　下载
　　下载失败，重试
　　增加了对网络请求的各种处理，使得爬虫更加健壮，不会随时异常退出，给后续的运维带来了很大的工作量。
　　Python爬虫知识点
　　本节我们使用Python的几个模块，它们在爬虫中的作用如下：
　　1. 请求模块
　　它用于发出 http 网络请求和下载 URL 内容。与 Python 自带的 urllib.request 相比，requests 更容易使用。GET、POST 触手可及：
　　import requests
res = requests.get(url, timeout=5, headers=my_headers)
res2 = requests.post(url, data=post_data, timeout=5, headers=my_headers)
　　get() 和 post() 函数有很多可选参数。以上用于设置超时和自定义标头。更多参数请参考requests文档。
　　无论是get()还是post()，requests都会返回一个Response对象，通过这个对象获取下载的内容：
　　res.content 为获取的二进制内容，类型为字节；
　　res.text 是二进制内容内容解码后的str内容；
　　它首先从响应标头中找到编码。如果没有找到，则通过chardet自动判断编码，赋值给res.encoding，最后将二进制内容解密为str类型。
　　In [1]: import requests
In [2]: r = requests.get(&#39;http://epaper.sxrb.com/&#39;)
In [3]: r.encoding
Out[3]: &#39;ISO-8859-1&#39;
In [4]: import chardet
In [5]: chardet.detect(r.content)
Out[5]: {&#39;confidence&#39;: 0.99, &#39;encoding&#39;: &#39;utf-8&#39;, &#39;language&#39;: &#39;&#39;}
　　以上是使用 ipython 交互解释器的演示（强烈推荐使用 ipython，比 Python 自带的解释器好很多）。打开的网址是山西日报数字新闻，网页源码手动编码为utf8，chardet获取的编码也是utf8。而requests本身判断的编码是ISO-8859-1，那么返回文本的中文文本也会出现乱码。
　　requests 的另一个有用特性是 Session，它部分类似于浏览器并保存 cookie。之后，需要登录并与cookies相关的爬虫可以使用它的session来实现它。
　　2. 重新模块
　　正则表达式主要用于提取html中的相关内容，例如本例中的链接提取。对于更复杂的 html 内容提取，推荐使用 lxml。
　　3. tldextract 模块
　　这是一个第三方模块，需要 pip install tldextract 才能安装。即Top Level Domain extract，即顶级域名提取。前面我们讲过URL的结构，叫做host，是注册域名的子域，com是顶级域名TLD。它的结果是这样的：
　　In [6]: import tldextract
In [7]: tldextract.extract(&#39;http://news.baidu.com/&#39;)
Out[7]: ExtractResult(subdomain=&#39;news&#39;, domain=&#39;baidu&#39;, suffix=&#39;com&#39;)
　　返回结构由三部分组成：子域、域、后缀
　　4. 时间模块
　　时间是我们在程序中经常用到的一个概念，比如在循环中暂停一段时间，获取当前时间戳等。时间模块就是提供时间相关功能的模块。At the same time, there is another module, datetime, which is also time-related, and can be appropriately selected and used according to the situation. 查看全部