抓取网页新闻(存储到存储池（word2vec），如何识别文本中不容易识别的字？)
　　抓取网页新闻，全部留下，存储到存储池（word2vec），构建mlp模型当文本的语义复杂程度超过了一定水平时，使用二分类，将复杂信息抽取到相应输入，
　　与其问这个问题，
　　看到过这个问题，还是贴过来吧internetrecognition,fromscratch，教给我们诸如“词袋”等一些思路来识别一些文本中不容易识别的字，很有趣的一个提问，和周董一起回答吧，哈哈~下面说一下准备过程，或者按照这个顺序来：1，收集文本和网页本身，这个依赖于自己想在生活中分析什么。不过大概是先要熟悉内容内容源，比如，最早的搜狐内容源是否是文档等。
　　2，爬虫爬取，理论是保持最低程度最好不要重复爬取。因为保存在word2vec中，会有很多你自己规则会显示错误的字词，一定要确认是否显示错误。并且一些比较突出的字词一定要拿过来做不可变性处理。3，转为word2vec（搜狐本身有公开接口）你可以自己封装一下，用一个有效的词向量代替即可，网上有很多是用one-hot词向量方法，可以跑一下没什么问题。
　　当然，代码用的spacy必须解决目前容量大小的问题，用vcforward的话，一般只能跑到c++里。4，textmodel这就看你自己如何构建语义表示了，可以到网上找到很多博客和相关资料，下面我的代码参考如下。libword-model用的是wordnews的2000w句子词向量，但是可以根据自己的需要加入一些定制需求，比如你需要把邮件显示文字长度等信息。
　　这里可以看到我特别弄了一个词向量。同时去掉了名字，可以有效去除一些歧义，看看下图。注：封装好的text也可以直接把句子拼成自己需要的形式，这个需要根据网页的特性来选择封装的形式。做到前面的三步，你就可以用自己准备好的代码，拼接成一个word2vec的模型了。更多内容，欢迎关注ai有道微信公众号，有的放矢。 查看全部

　　抓取网页新闻(优米站长平台题主可以使用agentwangs吗？-八维教育)
　　抓取网页新闻->切换到http模式，用正则表达式对新闻的源url进行搜索->找到所有新闻并统计其时间等信息。因为网站经常会搬家，
　　/
　　把单独采访一篇新闻的那篇的链接复制出来，再新开一个帖子对那篇进行采访。
　　techweb:searchtechcompanies,recommendsstartups,lookforfindingsomewheretobebusinessinsiders,groups,andsharethoughts
　　everythinginoneworld
　　，然后http.page的带个.，一般的新闻，google就好了。
　　不知道，我只看三点钟无眠区间。无中文翻译。
　　google
　　很喜欢我的工作职责，想听听大家对新闻采编有什么经验。目前从事的工作是：1.报纸期刊软文的广告推广；2.tb网站的服务（不只是新闻编辑推荐了，包括搜索seo，首页关键词策划，搜索引擎策划等等）；3.北京三环以内住宅市场的数据报告。发现报纸广告变得越来越贵，线上平台的表现却不尽如人意。所以想请教业内人士，提升下传统意义上广告宣传渠道的效果。希望各位多指教。
　　via:优米站长平台
　　题主可以使用agentwangs！我接触这个一年多了，主要还是基于：1.会通过站长网站收集新闻，2.把收集的新闻上传到pc站，3.每天发布到站长平台，4.每天会不断上传新的新闻，集中在周一和周三。个人经验， 查看全部

　　抓取网页新闻(网上冲浪时幸运地找到了合自己胃口的音乐或者视频)
　　如果你有幸在网上冲浪时找到了合你胃口的音乐或视频，相信你会有保存的冲动，网站经常下载网络媒体资源的链接，以便保存运营成本 除了封装，这些封装方式五花八门，有的随机给出一次性链接，有的只是简单的用Flash封装，访问者在客户端基本无法破解真正的下载链接。
　　我们也有很多工具可以嗅探和抓取这些媒体资源，但是这些方法往往费时费力，并且无法保证资源的准确性。下面是飓风软件园介绍的一种简单方便的方法。学了之后，你就完全可以舍弃那些所谓的下载工具了。
　　IE浏览器会把你浏览过的网页资源保存在这个文件夹：C:\Documents and Settings\Administrator\Local Settings\Temporary Internet Files, css, js, sfw 等网页文件，假设我们要保存这个视频来自优酷的《风惜雨-阳光雨》：
　　
　　在弹出的设置选项框中选择“查看文件”：
　　
　　选择“详情”的查看方式：
　　
　　因为这里的文件太多，而且没有明确的名称信息，我们无法一一查看，所以这里需要使用文件大小和文件类型排序来搜索，通常媒体文件比较大，超过 1MB 左右，点击文件夹视图选项中的“文件大小”栏，将文件按从大到小的顺序排列，然后通过比较类型很容易找到几个可能的文件。一般视频文件格式为 flv 和 rmvb ，Rm、avi、swf，音频文件为 mp3 和 wma 格式。
　　我们需要在这里找到上面播放的视频“冯希雨-晴雨”。按照这个方法，编辑器会很快确定是第二个视频。
　　
　　怎么样？是不是很简单？如果您刚刚点击了视频，现在可以尝试在 IE 缓存中找到该文件。 查看全部

　　抓取网页新闻(前几天非常的好（网络爬虫基本原理二）(组图))
　　前几天做数据库实验的时候，总是手动添加少量的固定数据到数据库中，所以想知道如何将大量的动态数据导入到数据库中？我在互联网上了解了网络爬虫。它可以帮助我们完成这项工作。关于网络爬虫的原理和基础知识有很多相关的介绍。 （网络爬虫基本原理一、网络爬虫基本原理二）.
　　本博客以采集博客园首页的新闻版块为例。本例使用MVC直观简单的将采集接收到的数据展示在页面上（其实有很多小网站是利用爬虫技术在网上抓取自己需要的信息，然后做相应的应用程序）。另外在实际爬取过程中可以使用多线程爬取来加速采集。
　　先来看看博客园的首页，做相关分析：
　　
　　采集 后的结果：
　　
　　爬取的原理：先获取对应url页面的html内容，然后找出你要爬取的目标数据的html结构，看看这个结构有没有一定的规律，然后使用regular rules 来匹配这条规则，匹配到之后就可以采集出来了。我们可以先查看页面的源码，我们可以找到新闻版块的规则：位于id="post_list"
　　的那个
　　之间
　　
　　这样，我们就可以得到对应的正则表达式了。
　　”
　　\\s*.*\\s*.*\\s*.*\\s*.*\\s*.*\\s*.*\\s*.*\\s*
　　\\s*.*)\"\\s*target=\"_blank\">(?.*).*\\s*
　　\\s*(?.*)\\s*
　　”
　　原理很简单。下面我将给出源码：创建一个空的MVC项目，在Controller文件下添加一个控制器HomeController，并为控制器添加一个视图索引
　　HomeController.cs 代码的一部分：
　　
　　using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Net;
using System.Text.RegularExpressions;
using System.Web.Mvc;
namespace WebApplication1.Controllers
{
public class HomeController : Controller
{
///
/// 通过Url地址获取具体网页内容 发起一个请求获得html内容
///
///
///
public static string SendUrl(string strUrl)
{
try
{
WebRequest webRequest = WebRequest.Create(strUrl);
WebResponse webResponse = webRequest.GetResponse();
StreamReader reader = new StreamReader(webResponse.GetResponseStream());
string result = reader.ReadToEnd();
return result;
}
catch (Exception ex)
{
throw ex;
}
}
public ActionResult Index()
{
string strPattern = "\\s*.*\\s*.*\\s*.*\\s*.*\\s*.*\\s*.*\\s*.*\\s*\\s*(?.*)</a>.*\\s*\\s*(?.*)\\s*";
List list = new List();
Regex regex = new Regex(strPattern, RegexOptions.IgnoreCase | RegexOptions.Multiline | RegexOptions.CultureInvariant);
if (regex.IsMatch(SendUrl("http://www.cnblogs.com/")))
{
MatchCollection matchCollection = regex.Matches(SendUrl("http://www.cnblogs.com/"));
foreach (Match match in matchCollection)
{
List one_list = new List();
one_list.Add(match.Groups[2].Value);//获取到的是列表数据的标题
one_list.Add(match.Groups[3].Value);//获取到的是内容
one_list.Add(match.Groups[1].Value);//获取到的是链接到的地址
list.Add(one_list);
}
}
ViewBag.list = list;
return View();
}
}
}</p>
　　部分索引视图代码：
　　
　　@{
Layout = null;
}

Index

#customers {
font-family: "Trebuchet MS", Arial, Helvetica, sans-serif;
width: 100%;
border-collapse: collapse;
outline: #00ff00 dotted thick;
}
#customers td, #customers th {
font-size: 1em;
border: 1px solid #98bf21;
padding: 3px 7px 2px 7px;
}
#customers th {
font-size: 1.1em;
text-align: left;
padding-top: 5px;
padding-bottom: 4px;
background-color: #A7C942;
color: #ffffff;
}




标题
内容
链接

@foreach (var a in ViewBag.list)
{
int count = 0;

@foreach (string b in a)
{
if (++count == 3)
{
@HttpUtility.HtmlDecode(b)@*使转义符正常输出*@
}
else if(count==1)
{
@HttpUtility.HtmlDecode(b)
}
else
{
@HttpUtility.HtmlDecode(b)
}
}

}


　　
　　如博客所写，可以运行一个完整的MVC项目，但是我只采集一页，我们也可以在博客园首页采集下翻页部分（即pager_buttom）采集
　　p>
　　
　　，只需要添加实现分页的方法，这里就不贴代码了，自己试试吧。但是，如果要将信息导入到数据库中，则需要创建相应的表，然后根据表中的属性从html中一一采集提取所需的相应信息。另外，我们不应该将采集添加到每个新闻条目对应的页面的源代码中，而每个新闻条目对应的链接都应该存储在数据库中。原因是下载大量新闻页面需要花费大量时间。佩服采集的效率，在数据库中存放大量的新闻页面文件会占用大量内存，影响数据库性能。
　　posted @ 2017-11-28 14:06 Pooh Bear 320 Reading (254)评论(0)Edit) 查看全部

　　抓取网页新闻(写爬虫你一定要关注以下5个方面：1.如何抽象整个互联网)
　　在编写爬虫时，必须注意以下5个方面：
　　1.如何抽象整个互联网
　　抽象为无向图，网页是节点，网页中的链接是有向边。
　　2.Fetching 算法
　　采用优先队列调度，区别于纯BFS。为每个网页设置一定的抓取权重，优先抓取权重较高的网页。对于权重设置，考虑的因素有：1.是否属于热门网站2.链接长度3.链接到网页的权重4.网页被指向的次数，等等。
　　进一步考虑，对于流行的网站，无限制爬取是不可能的，所以需要二次调度。先调度哪个网站要爬取，然后选择要爬取的网站后，调度在那个网站爬取哪些网页。这样做的好处是非常礼貌地限制了单个网站的抓取，同时也给了一些抓取其他网站网页的机会。
　　3.网络模型
　　分别考虑单机抓取和分布式抓取。对于Windows单机，可以使用IOCP完成端口进行异步爬取。这种网络接入方式可以最大限度地利用闲置资源。因为网络访问需要等待，如果简单地同时打开多个线程，计算机会花费大量时间在线程之间切换，处理获取的结果的时间会非常少。 IOCP可以达到用几个线程同步抓取几十个线程的效果。对于多机爬取，需要考虑机器的分布。比如爬亚洲的网站，用亚洲的电脑等等。
　　4.实时性能
　　新闻页面的爬取一般是由单独的爬虫来完成的。新闻网页抓取的爬虫的权重设置会与普通爬虫不同。首先，我们需要筛选新闻来源。有两种方法。一种是手动设置新闻源，比如新浪首页，第二种方式是通过机器学习。新闻源可以定义一个具有大量链接和频繁变化的链接内容的网页。从新闻源网页开始，向下爬取给定限制级别的网页，然后根据网页中的时间戳信息判断，即可添加新闻网页。
　　5.网页更新
　　如果一个网页被抓到，有些网页会继续变化，有些则不会。这里需要为网页爬取设置一些活力信息。当一个新的网页链接被发现时，其生命力时间戳信息应该是被发现的时间，表示需要立即抓取。一个网页被爬取后，其生命力时间戳信息可以设置为x分钟，以后再经过x分钟，可以根据这个时间戳判断该网页是否需要立即重新爬取。网页第二次抓取后，需要与之前的内容进行比较。如果内容相同，则下次抓取时间会延长，比如抓取前2x分钟，直到达到限制长度，比如半年或三年。月数（此值取决于您的爬网程序的能力）。如果是更新，时间需要缩短，例如x/2分钟才取。 查看全部

　　抓取网页新闻(数据抓取方法仅为技术理论可行性研究技术)
　　数据采集方法只是技术理论可行性研究，不鼓励任何人进行现实世界的采集。
　　先分享一下资源吧~我整理了2019年全年的成绩单：
　　/s/1sN6YXjVeJBNf_2OPMkTpLQ 提取码：2438
　　接下来分享一下实现代码的思路：首先确定数据的来源。其实网上有一些网站聚合新闻网文稿，有的结构比较清晰，容易掌握。但是为了追求词的准确，我选择了官网，而不是二道。
　　接下来分析页面结构。 /lm/xwlb/
　　我们可以在页面上看到一个日历控件。点击相应日期后，下方会显示当天的新闻列表。一般来说，列表中的第一个是当天的整条新闻，下面是单个新闻，点击进入每个新闻页面，你会找到“相关文章”的内容。
　　
　　
　　打开 F12 调试并单击不同的日期以在 XHR 选项卡中查找以前的请求。可以发现唯一的变化就是链接地址中的日期字符串。
　　这决定了我们的想法。根据更改日期→获取当天新闻列表→循环保存新闻文章内容
　　之后的工作就是非常基础的爬虫操作。唯一的技术内容是如何生成日期列表。比如我们要爬取2019年全年的新闻，需要生成20190101到20191231之间的365个日期的列表。 之前我们写过文章日期列表的生成介绍，使用datetime库，这次我们用pandas来实现。
　　剩下的就不多说了，自己看代码吧~
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime
import os
import pandas as pd
import time
headers = {
&#39;Accept&#39;: &#39;text/html, */*; q=0.01&#39;,
&#39;Referer&#39;: &#39;http://tv.cctv.com/lm/xwlb/&#39;,
&#39;X-Requested-With&#39;: &#39;XMLHttpRequest&#39;,
&#39;User-Agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36&#39;,
}
def href(date):
"""
用于获取某天新闻联播各条新闻的链接
:param date: 日期，形如20190101
:return: href_list: 返回新闻链接的列表
"""
href_list = []
response = requests.get(&#39;http://tv.cctv.com/lm/xwlb/day/&#39; + str(date) + &#39;.shtml&#39;, headers=headers)
bs_obj = BeautifulSoup(response.text, &#39;lxml&#39;)
lis = bs_obj.find_all(&#39;li&#39;)
for each in lis:
href_list.append(each.find(&#39;a&#39;)[&#39;href&#39;])
return href_list
def news(url):
print(url)
response = requests.get(url, headers=headers, )
bs_obj = BeautifulSoup(response.content.decode(&#39;utf-8&#39;), &#39;lxml&#39;)
if &#39;news.cctv.com&#39; in url:
text = bs_obj.find(&#39;div&#39;, {&#39;id&#39;: &#39;content_body&#39;}).text
else:
text = bs_obj.find(&#39;div&#39;, {&#39;class&#39;: &#39;cnt_bd&#39;}).text
return text
def datelist(beginDate, endDate):
# beginDate, endDate是形如‘20160601’的字符串或datetime格式
date_l = [datetime.strftime(x, &#39;%Y%m%d&#39;) for x in list(pd.date_range(start=beginDate, end=endDate))]
return date_l
def save_text(date):
f = open(str(date) + &#39;.txt&#39;, &#39;a&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;)
for each in href(date)[1:]:
f.write(news(each))
f.write(&#39;\n&#39;)
f.close()
for date in datelist(&#39;20200101&#39;, &#39;20200101&#39;):
save_text(date)
time.sleep(3)
　　最后，祝大家2020年新年快乐~希望大家在新的一年里有所收获，有所收获，实现每一个小目标。 查看全部