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抓取网页新闻(拓展（）系统服务没加上及一堆问题 )

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-01-31 07:19 • 来自相关话题

抓取网页新闻(拓展（）系统服务没加上及一堆问题
)
　　做了一些扩展（也可以扩展，我们从首页获取tele中间路径，然后用地图给用户选择）：
　　#这里可以再改进，进行扩展，自行输入时间（貌似都一样，正则还是可以用）
#doc = urlopen("http://roll.tech.sina.com.cn/t ... 6quot;).read()
newsYear = raw_input("Please input the year likes 2012: ")
newsMouth = raw_input("Please input the mouth likes 03: ")
newsDay = raw_input("Please input the day likes 02: ")
doc = urlopen("http://roll.tech.sina.com.cn/tele/" + \
newsYear + "-" + \
newsMouth + "-" + \
newsDay + \
".shtml").read()
　　我接触的网页和网络相关的知识不多，然后就用了没上手的Python。下面的程序曲折多，bug多，但勉强爬网新闻。 win系统服务没有添加，还有很多问题，待续...
# -*- coding: cp936 -*-
import win32serviceutil
import win32service
import win32event
from urllib import urlretrieve
from urllib import urlopen
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.MIMEMultipart import MIMEMultipart
from email.Header import Header
#这个正则库感觉很棒
import re
import os
import xlrd
doc = urlopen("http://roll.tech.sina.com.cn/t ... 6quot;).read()
#分别寻找链接和新闻标题
def extract_url(info):
rege = "<a href=\"(.*)\" target=_blank>"
url = re.findall(rege, info)
return url
def extract_title(info):
pat = "\" target=_blank>(.*)</a> 查看全部

抓取网页新闻(拓展（）系统服务没加上及一堆问题
)
　　做了一些扩展（也可以扩展，我们从首页获取tele中间路径，然后用地图给用户选择）：
　　#这里可以再改进，进行扩展，自行输入时间（貌似都一样，正则还是可以用）
#doc = urlopen("http://roll.tech.sina.com.cn/t ... 6quot;).read()
newsYear = raw_input("Please input the year likes 2012: ")
newsMouth = raw_input("Please input the mouth likes 03: ")
newsDay = raw_input("Please input the day likes 02: ")
doc = urlopen("http://roll.tech.sina.com.cn/tele/" + \
newsYear + "-" + \
newsMouth + "-" + \
newsDay + \
".shtml").read()
　　我接触的网页和网络相关的知识不多，然后就用了没上手的Python。下面的程序曲折多，bug多，但勉强爬网新闻。 win系统服务没有添加，还有很多问题，待续...
# -*- coding: cp936 -*-
import win32serviceutil
import win32service
import win32event
from urllib import urlretrieve
from urllib import urlopen
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.MIMEMultipart import MIMEMultipart
from email.Header import Header
#这个正则库感觉很棒
import re
import os
import xlrd
doc = urlopen("http://roll.tech.sina.com.cn/t ... 6quot;).read()
#分别寻找链接和新闻标题
def extract_url(info):
rege = "<a href=\"(.*)\" target=_blank>"
url = re.findall(rege, info)
return url
def extract_title(info):
pat = "\" target=_blank>(.*)</a>

抓取网页新闻(新闻网站多如牛毛，我们该如何去爬呢？从哪里开爬呢？)

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 63 次浏览 • 2022-01-31 07:19 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(新闻网站多如牛毛，我们该如何去爬呢？从哪里开爬呢？)
　　越来越多的人使用python编写爬虫，这也说明用python编写爬虫比其他语言更方便。很多新闻网站没有反爬策略，所以抓取新闻网站的数据比较方便。然而，消息网站铺天盖地，我们怎么爬呢？从哪里开始攀登？是我们需要考虑的第一个问题。
　　你需要的是异步IO来实现一个高效的爬虫。
　　
　　让我们看看 Python3 的基于 asyncio 的新闻爬虫，以及我们如何高效地实现它。
　　从 Python3.5 开始，新增了一个语法，async 和 await 这两个关键字，asyncio 也成为了标准库，对我们编写异步 IO 的程序来说是一个很好的补充，让我们轻松实现一个用于有针对性的新闻抓取的异步爬虫。
　　
　　1. 异步爬虫依赖的模块
　　asyncio：一个标准的异步模块，实现了python的异步机制；uvloop：C语言开发的异步循环模块，大大提高了异步机制的效率；aiohttp：用于下载网页的异步http请求模块；urllib.parse：解析url 网站的模块；logging：记录爬虫日志；leveldb：谷歌的Key-Value数据库，记录url的状态；farmhash：对url进行hash计算，作为url的唯一标识；sanicdb：封装了aiomysql，更方便的数据库mysql操作；2.异步爬虫实现流程2.1 消息源列表
　　本文要实现的异步爬虫是一个定向抓取新闻网站的爬虫，所以需要管理一个定向源列表，里面记录了很多我们要抓取的新闻网站的URL , 这些url指向的网页称为hub网页，它们具有以下特点：
　　Hub 网页是爬取的起点，爬虫从中提取新闻页面的链接，然后进行爬取。Hub URL可以存储在MySQL数据库中，运维可以随时添加或删除这个列表；爬虫会定期读取这个列表来更新目标爬取任务。这需要爬虫中的循环来定期读取中心 URL。
　　2.2 网址池
　　异步爬虫的所有过程都不是一个循环就能完成的，它是由多个循环（至少两个循环）交互完成的。它们之间的桥梁是“URL 池”（用 asyncio.Queue 实现）。
　　这个URL池就是我们比较熟悉的“生产者-消费者”模型。
　　一方面，hub URL会间隔进入URL池，爬虫从网页中提取的新闻链接也进入URL池，也就是产生URL的过程；
　　另一方面，爬虫需要从URL池中取出URL进行下载，这个过程就是消费过程；
　　两个进程相互配合，不断有url进出URL池。
　　2.3 数据库
　　这里使用了两个数据库：MySQL 和 Leveldb。前者用于保存中心 URL 和下载的网页；后者用于存储所有URL的状态（是否爬取成功）。
　　很多从网页中提取出来的链接可能已经被爬取过，不需要再次爬取，所以在进入URL池之前要进行检查，leveldb可以快速查看它们的状态。
　　3. 异步爬虫实现细节
　　前面爬虫过程中提到了两个循环：
　　周期 1：定期更新 hub网站列表
　　async def loop_get_urls(self,):
print('loop_get_urls() start')
while 1:
await self.get_urls() # 从MySQL读取hub列表并将hub url放入queue
await asyncio.sleep(50)
　　循环 2：用于抓取网页的循环
　　async def loop_crawl(self,):
print('loop_crawl() start')
last_rating_time = time.time()
asyncio.ensure_future(self.loop_get_urls())
counter = 0
while 1:
item = await self.queue.get()
url, ishub = item
self._workers += 1
counter += 1
asyncio.ensure_future(self.process(url, ishub))
span = time.time() - last_rating_time
if span > 3:
rate = counter / span
print('\tloop_crawl2() rate:%s, counter: %s, workers: %s' % (round(rate, 2), counter, self._workers))
last_rating_time = time.time()
counter = 0
if self._workers > self.workers_max:
print('====== got workers_max, sleep 3 sec to next worker =====')
await asyncio.sleep(3)
　　4. 异步要点：
　　阅读 asyncio 的文档，了解它的运行过程。以下是您在使用它时注意到的一些事项。
　　(1）使用loop.run_until_complete(self.loop_crawl())启动整个程序的主循环；
　　(2）使用asyncio.ensure_future()异步调用一个函数，相当于gevent的多进程fork和spawn()，具体可以参考上面的代码。
　　文章首发于我的技术博客猿人学习Python基础教程查看全部

　　抓取网页新闻(新闻网站多如牛毛，我们该如何去爬呢？从哪里开爬呢？)
　　越来越多的人使用python编写爬虫，这也说明用python编写爬虫比其他语言更方便。很多新闻网站没有反爬策略，所以抓取新闻网站的数据比较方便。然而，消息网站铺天盖地，我们怎么爬呢？从哪里开始攀登？是我们需要考虑的第一个问题。
　　你需要的是异步IO来实现一个高效的爬虫。
　　

　　让我们看看 Python3 的基于 asyncio 的新闻爬虫，以及我们如何高效地实现它。
　　从 Python3.5 开始，新增了一个语法，async 和 await 这两个关键字，asyncio 也成为了标准库，对我们编写异步 IO 的程序来说是一个很好的补充，让我们轻松实现一个用于有针对性的新闻抓取的异步爬虫。
　　

　　1. 异步爬虫依赖的模块
　　asyncio：一个标准的异步模块，实现了python的异步机制；uvloop：C语言开发的异步循环模块，大大提高了异步机制的效率；aiohttp：用于下载网页的异步http请求模块；urllib.parse：解析url 网站的模块；logging：记录爬虫日志；leveldb：谷歌的Key-Value数据库，记录url的状态；farmhash：对url进行hash计算，作为url的唯一标识；sanicdb：封装了aiomysql，更方便的数据库mysql操作；2.异步爬虫实现流程2.1 消息源列表
　　本文要实现的异步爬虫是一个定向抓取新闻网站的爬虫，所以需要管理一个定向源列表，里面记录了很多我们要抓取的新闻网站的URL , 这些url指向的网页称为hub网页，它们具有以下特点：
　　Hub 网页是爬取的起点，爬虫从中提取新闻页面的链接，然后进行爬取。Hub URL可以存储在MySQL数据库中，运维可以随时添加或删除这个列表；爬虫会定期读取这个列表来更新目标爬取任务。这需要爬虫中的循环来定期读取中心 URL。
　　2.2 网址池
　　异步爬虫的所有过程都不是一个循环就能完成的，它是由多个循环（至少两个循环）交互完成的。它们之间的桥梁是“URL 池”（用 asyncio.Queue 实现）。
　　这个URL池就是我们比较熟悉的“生产者-消费者”模型。
　　一方面，hub URL会间隔进入URL池，爬虫从网页中提取的新闻链接也进入URL池，也就是产生URL的过程；
　　另一方面，爬虫需要从URL池中取出URL进行下载，这个过程就是消费过程；
　　两个进程相互配合，不断有url进出URL池。
　　2.3 数据库
　　这里使用了两个数据库：MySQL 和 Leveldb。前者用于保存中心 URL 和下载的网页；后者用于存储所有URL的状态（是否爬取成功）。
　　很多从网页中提取出来的链接可能已经被爬取过，不需要再次爬取，所以在进入URL池之前要进行检查，leveldb可以快速查看它们的状态。
　　3. 异步爬虫实现细节
　　前面爬虫过程中提到了两个循环：
　　周期 1：定期更新 hub网站列表
　　async def loop_get_urls(self,):
print('loop_get_urls() start')
while 1:
await self.get_urls() # 从MySQL读取hub列表并将hub url放入queue
await asyncio.sleep(50)
　　循环 2：用于抓取网页的循环
　　async def loop_crawl(self,):
print('loop_crawl() start')
last_rating_time = time.time()
asyncio.ensure_future(self.loop_get_urls())
counter = 0
while 1:
item = await self.queue.get()
url, ishub = item
self._workers += 1
counter += 1
asyncio.ensure_future(self.process(url, ishub))
span = time.time() - last_rating_time
if span > 3:
rate = counter / span
print('\tloop_crawl2() rate:%s, counter: %s, workers: %s' % (round(rate, 2), counter, self._workers))
last_rating_time = time.time()
counter = 0
if self._workers > self.workers_max:
print('====== got workers_max, sleep 3 sec to next worker =====')
await asyncio.sleep(3)
　　4. 异步要点：
　　阅读 asyncio 的文档，了解它的运行过程。以下是您在使用它时注意到的一些事项。
　　(1）使用loop.run_until_complete(self.loop_crawl())启动整个程序的主循环；
　　(2）使用asyncio.ensure_future()异步调用一个函数，相当于gevent的多进程fork和spawn()，具体可以参考上面的代码。
　　文章首发于我的技术博客猿人学习Python基础教程

抓取网页新闻(针对开源中国新闻列表新版重新写代码抓取(抓取))

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2022-01-28 22:12 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(针对开源中国新闻列表新版重新写代码抓取(抓取))
　　最近看了几篇之前写的关于网络数据采集的博文，朋友们纷纷私信交流，想重新整理一下。有时间我会继续更新这个系列的博客。
　　对于新版开源中国新闻榜，重新编写代码进行爬取。
　　网址：
　　jar包：jsoup.1.7.2.jar
　　项目源代码：
　　
　　Elements items = document.select("#all-news .item");
System.out.println(items.size());
　　注意：因为有两个类，item和box，并且因为Jsoup选择器中需要写两个select，所以这里可以使用一个进行精确匹配。看：
　　String title = item.select("a").first().text();
String title_href = item.select("a").first().attr("href");
if(!title_href.startsWith("https://")){
title_href = host + title_href;
}
　　注意：爬取的时候打印链接，发现有的链接是完整的，有的域名是自己拼接的，所以这里加上判断。
　　String desc = item.select("div[class=sc sc-text text-gradient wrap summary]").text();
　　当一个属性有多个值时，除了使用某个值或使用上面提到的多个select选择器外，还可以使用div[class=xx yy zz]模式匹配（推荐）。
　　String author_image = item.select("img[class=avatar]").attr("src");
　　或者
　　String author_image = item.select("img").first().attr("src");
　　不是获得它的唯一方法
　　Element mr = item.select(".from .mr").get(0);
//作者
String author = mr.select("a").text();
// 从span[class=mr]中移除a标签，输出的即为发布时间
mr.select("a").remove();
String published = mr.text();
　　String number = item.select(".from .mr").last().text();
　　至此，我们可以完整获取当前页面的新闻数据。
　　注：新闻列表数据收录一条广告数据
　　
　　//过滤广告
if(!item.attr("data-tracepid").isEmpty()){
continue;
}
　　库：
　　代码目录：Spider/src/xyz/geekfly/oschina/News.java 查看全部

　　抓取网页新闻(针对开源中国新闻列表新版重新写代码抓取(抓取))
　　最近看了几篇之前写的关于网络数据采集的博文，朋友们纷纷私信交流，想重新整理一下。有时间我会继续更新这个系列的博客。
　　对于新版开源中国新闻榜，重新编写代码进行爬取。
　　网址：
　　jar包：jsoup.1.7.2.jar
　　项目源代码：
　　

　　Elements items = document.select("#all-news .item");
System.out.println(items.size());
　　注意：因为有两个类，item和box，并且因为Jsoup选择器中需要写两个select，所以这里可以使用一个进行精确匹配。看：
　　String title = item.select("a").first().text();
String title_href = item.select("a").first().attr("href");
if(!title_href.startsWith("https://";)){
title_href = host + title_href;
}
　　注意：爬取的时候打印链接，发现有的链接是完整的，有的域名是自己拼接的，所以这里加上判断。
　　String desc = item.select("div[class=sc sc-text text-gradient wrap summary]").text();
　　当一个属性有多个值时，除了使用某个值或使用上面提到的多个select选择器外，还可以使用div[class=xx yy zz]模式匹配（推荐）。
　　String author_image = item.select("img[class=avatar]").attr("src");
　　或者
　　String author_image = item.select("img").first().attr("src");
　　不是获得它的唯一方法
　　Element mr = item.select(".from .mr").get(0);
//作者
String author = mr.select("a").text();
// 从span[class=mr]中移除a标签，输出的即为发布时间
mr.select("a").remove();
String published = mr.text();
　　String number = item.select(".from .mr").last().text();
　　至此，我们可以完整获取当前页面的新闻数据。
　　注：新闻列表数据收录一条广告数据
　　

　　//过滤广告
if(!item.attr("data-tracepid").isEmpty()){
continue;
}
　　库：
　　代码目录：Spider/src/xyz/geekfly/oschina/News.java

抓取网页新闻(网络爬虫的基本原理策略抓取策略(一)(图))

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-01-28 22:11 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(网络爬虫的基本原理策略抓取策略(一)(图))
　　网络爬虫定义
　　网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，更常被称为网页追逐者）是根据一定规则自动爬取万维网上信息的程序或脚本。
　　可以理解的更形象：网络相当于一张巨大的蜘蛛网，每条蜘蛛丝的交集就是一个资源（URI）。.
　　网络爬虫的原理
　　网络爬虫的基本原理可以用一张经典图来概括：
　　
　　多线程下载器功能：从互联网上抓取网页信息。其中，下载队列调度器用于通过一定的时间或调度机制进行下载，将下载的目标资源存储在一个多内存（DB）中。
　　网络爬虫抓取策略
　　爬取策略是网络爬虫系统中最重要的部分。爬取策略是爬虫系统按照一定的方法/方法对目标资源进行爬取。目前比较常见的爬取策略有：深度优先、广度优先、最佳优先。还有一些爬取策略：反向链接数策略、Partial PageRank 策略、OPIC 策略、大站点优先策略等。
　　深度优先
　　深度优先搜索策略从起始页面开始，选择一个URL进入，分析该页面中的URL，选择一个进入。这样的链接被逐个链接地获取，直到在处理下一个路由之前处理了一个路由。深度优先策略设计相对简单。虽然门户网站网站倾向于提供最有价值的链接并具有较高的 PageRank，但页面价值和 PageRank 会随着每个级别的深入而相应降低。这意味着重要的页面通常更靠近种子，而爬得太深的页面价值较低。同时，该策略的抓取深度直接影响抓取命中率和抓取效率，而抓取深度是该策略的关键。与其他两种策略相比。这种策略很少使用。
　　广度优先
　　广度优先搜索策略是指在爬取过程中，完成当前一级搜索后，再进行下一级搜索。该算法的设计和实现比较简单。目前，为了覆盖尽可能多的网页，一般采用广度优先搜索方式。也有许多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫。其基本思想是距初始 URL 一定链接距离内的网页具有较高的主题相关性概率。另一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术相结合，首先采用广度优先策略抓取网页，然后过滤掉不相关的页面。这些方法的缺点是随着爬取的网页数量的增加，
　　最好的第一
　　最佳优先级搜索策略是根据一定的网页分析算法预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关度，选择评价最好的一个或几个URL进行爬取。它只访问页面分析算法预测为“有用”的页面。一个问题是爬虫爬取路径上的许多相关网页可能会被忽略，因为最佳优先策略是局部最优搜索算法。因此，需要将最佳优先级与具体应用结合起来进行改进，从而跳出局部最优点。在第 4 节中，将结合网页分析算法进行详细讨论。
　　反向链接计数策略
　　反向链接数是指从其他网页指向一个网页的链接数。反向链接的数量表示网页内容被他人推荐的程度。因此，在很多情况下，搜索引擎的爬取系统会使用这个指标来评估网页的重要性，从而确定不同网页的爬取顺序。在真实的网络环境中，由于广告链接和作弊链接的存在，反向链接的数量并不能完全等同于他人的重要性。因此，搜索引擎倾向于考虑一些可靠的反向链接计数。
　　部分PageRank策略
　　Partial PageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于下载的网页，与待爬取的URL队列中的URL一起形成一组网页，计算每个页面的PageRank值. URL 按 PageRank 值排序，并按该顺序抓取页面。如果每次爬取一个页面都重新计算一次PageRank值，一个折中的方案是每次爬取K个页面都重新计算一次PageRank值。但是这种情况还是有一个问题：对于下载页面中分析的链接，也就是我们前面提到的未知网页部分，暂时没有PageRank值。为了解决这个问题，给这些页面一个临时的PageRank值：把这个网页所有传入链接传入的PageRank值聚合起来，
　　OPIC 战略战略
　　该算法实际上为页面分配了一个重要性分数。在算法开始之前，所有页面都会获得相同的初始现金。当某个页面P被下载时，P的现金分配给从P分析的所有链接，P的现金被清空。根据现金数量对待爬取URL队列中的所有页面进行排序。
　　大网站优先策略
　　所有待爬取的URL队列中的网页都按照它们所属的网站进行分类。网站需要下载的页面较多，请先下载。这种策略也称为大站点优先策略。
　　总结：在实际运营过程中，往往不是单独选择某一种策略，而是结合多种策略的优势，去糟粕，为业务实现相应的功能。
　　网络爬虫还有一个重要的部分就是进行网页分析，具体方法有：拓扑分析算法、网页分析算法等。这里的重点是如何实现爬取动作，我们不需要关心在大范围的网页爬取中获取想要的目标网页，这里不做详细分析。
　　参考：
　　百度百科
　　博客花园博客
　　... ...下一篇将执行爬取腾讯新闻RSS网页的原理。请注意。查看全部

　　抓取网页新闻(网络爬虫的基本原理策略抓取策略(一)(图))
　　网络爬虫定义
　　网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，更常被称为网页追逐者）是根据一定规则自动爬取万维网上信息的程序或脚本。
　　可以理解的更形象：网络相当于一张巨大的蜘蛛网，每条蜘蛛丝的交集就是一个资源（URI）。.
　　网络爬虫的原理
　　网络爬虫的基本原理可以用一张经典图来概括：
　　

　　多线程下载器功能：从互联网上抓取网页信息。其中，下载队列调度器用于通过一定的时间或调度机制进行下载，将下载的目标资源存储在一个多内存（DB）中。
　　网络爬虫抓取策略
　　爬取策略是网络爬虫系统中最重要的部分。爬取策略是爬虫系统按照一定的方法/方法对目标资源进行爬取。目前比较常见的爬取策略有：深度优先、广度优先、最佳优先。还有一些爬取策略：反向链接数策略、Partial PageRank 策略、OPIC 策略、大站点优先策略等。
　　深度优先
　　深度优先搜索策略从起始页面开始，选择一个URL进入，分析该页面中的URL，选择一个进入。这样的链接被逐个链接地获取，直到在处理下一个路由之前处理了一个路由。深度优先策略设计相对简单。虽然门户网站网站倾向于提供最有价值的链接并具有较高的 PageRank，但页面价值和 PageRank 会随着每个级别的深入而相应降低。这意味着重要的页面通常更靠近种子，而爬得太深的页面价值较低。同时，该策略的抓取深度直接影响抓取命中率和抓取效率，而抓取深度是该策略的关键。与其他两种策略相比。这种策略很少使用。
　　广度优先
　　广度优先搜索策略是指在爬取过程中，完成当前一级搜索后，再进行下一级搜索。该算法的设计和实现比较简单。目前，为了覆盖尽可能多的网页，一般采用广度优先搜索方式。也有许多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫。其基本思想是距初始 URL 一定链接距离内的网页具有较高的主题相关性概率。另一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术相结合，首先采用广度优先策略抓取网页，然后过滤掉不相关的页面。这些方法的缺点是随着爬取的网页数量的增加，
　　最好的第一
　　最佳优先级搜索策略是根据一定的网页分析算法预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关度，选择评价最好的一个或几个URL进行爬取。它只访问页面分析算法预测为“有用”的页面。一个问题是爬虫爬取路径上的许多相关网页可能会被忽略，因为最佳优先策略是局部最优搜索算法。因此，需要将最佳优先级与具体应用结合起来进行改进，从而跳出局部最优点。在第 4 节中，将结合网页分析算法进行详细讨论。
　　反向链接计数策略
　　反向链接数是指从其他网页指向一个网页的链接数。反向链接的数量表示网页内容被他人推荐的程度。因此，在很多情况下，搜索引擎的爬取系统会使用这个指标来评估网页的重要性，从而确定不同网页的爬取顺序。在真实的网络环境中，由于广告链接和作弊链接的存在，反向链接的数量并不能完全等同于他人的重要性。因此，搜索引擎倾向于考虑一些可靠的反向链接计数。
　　部分PageRank策略
　　Partial PageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于下载的网页，与待爬取的URL队列中的URL一起形成一组网页，计算每个页面的PageRank值. URL 按 PageRank 值排序，并按该顺序抓取页面。如果每次爬取一个页面都重新计算一次PageRank值，一个折中的方案是每次爬取K个页面都重新计算一次PageRank值。但是这种情况还是有一个问题：对于下载页面中分析的链接，也就是我们前面提到的未知网页部分，暂时没有PageRank值。为了解决这个问题，给这些页面一个临时的PageRank值：把这个网页所有传入链接传入的PageRank值聚合起来，
　　OPIC 战略战略
　　该算法实际上为页面分配了一个重要性分数。在算法开始之前，所有页面都会获得相同的初始现金。当某个页面P被下载时，P的现金分配给从P分析的所有链接，P的现金被清空。根据现金数量对待爬取URL队列中的所有页面进行排序。
　　大网站优先策略
　　所有待爬取的URL队列中的网页都按照它们所属的网站进行分类。网站需要下载的页面较多，请先下载。这种策略也称为大站点优先策略。
　　总结：在实际运营过程中，往往不是单独选择某一种策略，而是结合多种策略的优势，去糟粕，为业务实现相应的功能。
　　网络爬虫还有一个重要的部分就是进行网页分析，具体方法有：拓扑分析算法、网页分析算法等。这里的重点是如何实现爬取动作，我们不需要关心在大范围的网页爬取中获取想要的目标网页，这里不做详细分析。
　　参考：
　　百度百科
　　博客花园博客
　　... ...下一篇将执行爬取腾讯新闻RSS网页的原理。请注意。

抓取网页新闻(上的网页主要分为四类)

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 60 次浏览 • 2022-01-26 02:00 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(上的网页主要分为四类)
　　从搜索引擎的角度来看，互联网上的网页主要分为四类，即爬取页面、爬取内容、可爬取页面和暗网。
　　四类网页，熟悉网页分类
　　顾名思义，爬取的网页是蜘蛛已经爬取的网页内容。待爬取的页面未被爬取，但已进入等待列表。爬网是尚未发现但已经存在的网页。暗网是搜索引擎通过自爬无法找到链接，需要手动提交的网页。
　　通常我们分析的页面爬取主要是非暗网中的页面爬取。每个搜索引擎都有自己独特的算法来爬取暗网。我们不做太多分析。
　　搜索引擎主要有两种策略收录，广度优先策略和深度优先策略。
　　大多数页面除了自己的链接外，还会有很多链接，比如相关新闻、相关案例等详细页面的链接。当搜索引擎访问一个页面时，会将页面上的所有链接按顺序存储和排列，然后对找到的页面进行遍历和爬取，然后将新发现的URL放入存储并进行逻辑排列等待爬取，爬取是广度优先策略。让我们通过图片和文字了解自己。
　　
　　从搜索引擎的角度分析网络蜘蛛抓取内容的类别和过程
　　基于一个页面的一个链接，我们可以逐层爬取，直到到达链接的末尾，然后回到初始位置，以同样的方式爬取其余的链接，这是一种深度优先策略.
　　无论是广度优先还是深度优先，搜索引擎只要有足够的时间就可以抓取所有的页面，但是优先考虑搜索引擎的爬取能量，不能保证爬取页面的全面性。由于搜索引擎受到自身资源的限制，不能忽视获取页面优先级的问题。还有另外两种抢夺策略。
　　判断网页的重要性，搜索引擎主要从自身的质量和权重来判断。另一个重要因素是传入链接的数量。例如，首页的传入链接必须以页数开头，因此首页具有较高的优先级。
　　显然，big网站的优先级是一组搜索者对 big网站有偏好，并且他们自己的权重比较高。这里不仅仅是公关，还有信任。并不是说人们有很大的权力和重量，搜索引擎喜欢它。很多B2B网站的内容很多，但是搜索引擎不擅长爬取页面内容。相对来说，更好的网站可以有很好的主动性，所以消息可以增加主动性，发送到大站首页也可以收到两次。
　　总之，搜索引擎的资源是有限的。在搜索引擎资源有限的情况下，尽量依靠外链来引导蜘蛛，提高网站的权重，这是seo搜索引擎优化长期运作中非常重要的一件事. 查看全部

　　抓取网页新闻(上的网页主要分为四类)
　　从搜索引擎的角度来看，互联网上的网页主要分为四类，即爬取页面、爬取内容、可爬取页面和暗网。
　　四类网页，熟悉网页分类
　　顾名思义，爬取的网页是蜘蛛已经爬取的网页内容。待爬取的页面未被爬取，但已进入等待列表。爬网是尚未发现但已经存在的网页。暗网是搜索引擎通过自爬无法找到链接，需要手动提交的网页。
　　通常我们分析的页面爬取主要是非暗网中的页面爬取。每个搜索引擎都有自己独特的算法来爬取暗网。我们不做太多分析。
　　搜索引擎主要有两种策略收录，广度优先策略和深度优先策略。
　　大多数页面除了自己的链接外，还会有很多链接，比如相关新闻、相关案例等详细页面的链接。当搜索引擎访问一个页面时，会将页面上的所有链接按顺序存储和排列，然后对找到的页面进行遍历和爬取，然后将新发现的URL放入存储并进行逻辑排列等待爬取，爬取是广度优先策略。让我们通过图片和文字了解自己。
　　

　　从搜索引擎的角度分析网络蜘蛛抓取内容的类别和过程
　　基于一个页面的一个链接，我们可以逐层爬取，直到到达链接的末尾，然后回到初始位置，以同样的方式爬取其余的链接，这是一种深度优先策略.
　　无论是广度优先还是深度优先，搜索引擎只要有足够的时间就可以抓取所有的页面，但是优先考虑搜索引擎的爬取能量，不能保证爬取页面的全面性。由于搜索引擎受到自身资源的限制，不能忽视获取页面优先级的问题。还有另外两种抢夺策略。
　　判断网页的重要性，搜索引擎主要从自身的质量和权重来判断。另一个重要因素是传入链接的数量。例如，首页的传入链接必须以页数开头，因此首页具有较高的优先级。
　　显然，big网站的优先级是一组搜索者对 big网站有偏好，并且他们自己的权重比较高。这里不仅仅是公关，还有信任。并不是说人们有很大的权力和重量，搜索引擎喜欢它。很多B2B网站的内容很多，但是搜索引擎不擅长爬取页面内容。相对来说，更好的网站可以有很好的主动性，所以消息可以增加主动性，发送到大站首页也可以收到两次。
　　总之，搜索引擎的资源是有限的。在搜索引擎资源有限的情况下，尽量依靠外链来引导蜘蛛，提高网站的权重，这是seo搜索引擎优化长期运作中非常重要的一件事.

抓取网页新闻(贴吧总是被删百度分析数据，你想搜的地点)

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 52 次浏览 • 2022-01-25 10:01 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(贴吧总是被删百度分析数据，你想搜的地点)
　　抓取网页新闻，用“大姨吗”，然后提取房价，投资或自住的考虑看你想搜的地点，百度搜一下。其它数据可通过lbs来完成，
　　据我在贴吧收集的数据统计，靠用户实名注册找到某个行业某个类型的资源不是难事，最主要的是你应该有地理位置和一些关键的信息，比如邮编，用于提取手机号码，然后找同一地区的人，这样搜索的精准度就更高。当然现在除了注册后找人，贴吧还有个功能，就是搜地图。网上说的贴吧资源收集功能我没遇到过，题主可以试试。
　　贴吧总是被删
　　百度分析数据，来找这个找到那个，如果网站使用运营商服务。找行业投资人。
　　朋友，
　　一个专门做o2o的网站推荐的方法，这个网站每天都有找到外卖、找到打车、打到小黄车、订到快递、买到手机充值卡、会员卡充值、刷卡机绑定等数万条信息推送给你。
　　不用我教你了吧，有人做过这种统计，分析很久平均薪资了，然后发现每个人的平均收入都一样多，然后每个人的平均年龄和生活水平都差不多，自然大家的工资收入差不多就达到了一个水平的平均值。然后，随便找个普通的年轻人，找找这个圈子里面薪资水平最高最差的人，他的薪资最高，跳槽收入就最高。你可以重复这种数据。查看全部

　　抓取网页新闻(贴吧总是被删百度分析数据，你想搜的地点)
　　抓取网页新闻，用“大姨吗”，然后提取房价，投资或自住的考虑看你想搜的地点，百度搜一下。其它数据可通过lbs来完成，
　　据我在贴吧收集的数据统计，靠用户实名注册找到某个行业某个类型的资源不是难事，最主要的是你应该有地理位置和一些关键的信息，比如邮编，用于提取手机号码，然后找同一地区的人，这样搜索的精准度就更高。当然现在除了注册后找人，贴吧还有个功能，就是搜地图。网上说的贴吧资源收集功能我没遇到过，题主可以试试。
　　贴吧总是被删
　　百度分析数据，来找这个找到那个，如果网站使用运营商服务。找行业投资人。
　　朋友，
　　一个专门做o2o的网站推荐的方法，这个网站每天都有找到外卖、找到打车、打到小黄车、订到快递、买到手机充值卡、会员卡充值、刷卡机绑定等数万条信息推送给你。
　　不用我教你了吧，有人做过这种统计，分析很久平均薪资了，然后发现每个人的平均收入都一样多，然后每个人的平均年龄和生活水平都差不多，自然大家的工资收入差不多就达到了一个水平的平均值。然后，随便找个普通的年轻人，找找这个圈子里面薪资水平最高最差的人，他的薪资最高，跳槽收入就最高。你可以重复这种数据。

抓取网页新闻( 百度新闻收录对软文推广的意义和文章如何有机会)

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 60 次浏览 • 2022-01-24 06:13 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(
百度新闻收录对软文推广的意义和文章如何有机会)
　　
　　百度新闻收录对软文的推广意义
　　您可能熟悉百度的新闻搜索引擎。通常，您不需要去门户新闻频道观看新闻。一般是先关注百度风云榜上最新的热点事件是什么，然后直接去百度新闻搜索。或者特定的一天会关注一些人或公司的新闻。
　　在百度新闻搜索中，可以看到自己写的文章或公司的软文。如果我想被百度新闻收录发布，文章可以在百度新闻种子站前期发布。先给大家解释一下百度新闻种子站是什么，然后再讲一下百度新闻收录的意义和文章如何有机会成为百度新闻收录。
　　一：什么是百度新闻种子站
　　百度新闻种子站是业内的说法，百度百科也找不到相关的解释。可以在百度新闻中搜索到的网站与百度网页搜索中的网站有很大的不同。百度网页搜索的很多部分都是由蜘蛛自动抓取的。百度新闻种子站完全是人工干预，必须达到百度新闻种子站的标准，百度新闻搜索的蜘蛛才会抢到。而且百度新闻搜索的网页抓取频率会很高，一些新闻种子站新发布的文章，5秒就会是百度新闻收录。爬取频率高，也是新闻及时性的保证。
　　二：成为百度新闻的意义收录
　　1：交通便捷
　　百度新闻默认按时间排序，即无论是大新网站还是小新网站。只要您的文章是最新的，它将首先出现。
　　另外，百度新闻收录的文章在百度网页搜索中的权重一般都比较高，而收录速度很快，所以在网页搜索中很容易抢到更好的排名。
　　2：用户更有针对性
　　能用百度新闻搜索的用户属于比较高端的用户，他们使用关键词来寻找自己的兴趣文章。因此，文章更容易直接推送给对软文内容真正感兴趣的用户，用户更有针对性。从而发挥文章最大的沟通作用。
　　3：品牌价值，易于复制
　　对于很多网站的编辑来说，转载需要的文章就是通过百度新闻搜索。因为能出现在百度新闻搜索中的文章也能得到更多业内人士的认可，所以文章被转载的概率更大。能够被更多网站转载，意味着文章可以获得更多曝光。
　　三：百度新闻怎么报道收录
　　信息网站很难成为百度新闻种子，文章也很难成为百度新闻种子站收录。在前公司的时候，我还负责将公司的软文推送到各个新闻种子网站。因为没有公关费，完全靠个人关系和口头上的。
　　想要不花钱就被很多百度新闻种子收录发布，真的很难，但只要你用心去做，完全可以找到一颗百度新闻种子发布。查看全部

　　抓取网页新闻(
百度新闻收录对软文推广的意义和文章如何有机会)
　　

　　百度新闻收录对软文的推广意义
　　您可能熟悉百度的新闻搜索引擎。通常，您不需要去门户新闻频道观看新闻。一般是先关注百度风云榜上最新的热点事件是什么，然后直接去百度新闻搜索。或者特定的一天会关注一些人或公司的新闻。
　　在百度新闻搜索中，可以看到自己写的文章或公司的软文。如果我想被百度新闻收录发布，文章可以在百度新闻种子站前期发布。先给大家解释一下百度新闻种子站是什么，然后再讲一下百度新闻收录的意义和文章如何有机会成为百度新闻收录。
　　一：什么是百度新闻种子站
　　百度新闻种子站是业内的说法，百度百科也找不到相关的解释。可以在百度新闻中搜索到的网站与百度网页搜索中的网站有很大的不同。百度网页搜索的很多部分都是由蜘蛛自动抓取的。百度新闻种子站完全是人工干预，必须达到百度新闻种子站的标准，百度新闻搜索的蜘蛛才会抢到。而且百度新闻搜索的网页抓取频率会很高，一些新闻种子站新发布的文章，5秒就会是百度新闻收录。爬取频率高，也是新闻及时性的保证。
　　二：成为百度新闻的意义收录
　　1：交通便捷
　　百度新闻默认按时间排序，即无论是大新网站还是小新网站。只要您的文章是最新的，它将首先出现。
　　另外，百度新闻收录的文章在百度网页搜索中的权重一般都比较高，而收录速度很快，所以在网页搜索中很容易抢到更好的排名。
　　2：用户更有针对性
　　能用百度新闻搜索的用户属于比较高端的用户，他们使用关键词来寻找自己的兴趣文章。因此，文章更容易直接推送给对软文内容真正感兴趣的用户，用户更有针对性。从而发挥文章最大的沟通作用。
　　3：品牌价值，易于复制
　　对于很多网站的编辑来说，转载需要的文章就是通过百度新闻搜索。因为能出现在百度新闻搜索中的文章也能得到更多业内人士的认可，所以文章被转载的概率更大。能够被更多网站转载，意味着文章可以获得更多曝光。
　　三：百度新闻怎么报道收录
　　信息网站很难成为百度新闻种子，文章也很难成为百度新闻种子站收录。在前公司的时候，我还负责将公司的软文推送到各个新闻种子网站。因为没有公关费，完全靠个人关系和口头上的。
　　想要不花钱就被很多百度新闻种子收录发布，真的很难，但只要你用心去做，完全可以找到一颗百度新闻种子发布。

抓取网页新闻(大数据时代已然到来，抓取网页数据成为科研重要手段)

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 57 次浏览 • 2022-01-24 05:10 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(大数据时代已然到来，抓取网页数据成为科研重要手段)
　　爬网数据是指从互联网上获取数据，将获取的非结构化数据转换为结构化数据，最后将数据存储在本地计算机或数据库中的一种技术。
　　目前，全球网络数据的增长率约为每年 40%。根据IDC（互联网数据中心）的报告，2013年全球数据4.4ZB，2020年全球数据总量将达到40ZB。大数据时代已经到来，网络数据爬取已经成为进行竞争对手分析、业务数据挖掘和科学研究的重要手段。
　　
　　我们在做数据分析的时候会发现，大部分的参考数据都是从网上获取的。互联网上的原创数据往往不尽如人意，难以满足我们的个性化需求。因此，我们需要根据实际情况，有针对性地抓取网页数据。
　　网页操作
　　引用 Micorsoft Internet Controls 之后，我们可以对页面做任何我们想做的事情，但我们必须在主页上拥有一个页面，上帝说我们应该有一个页面！
　　1、打开网页
　　我们以百度搜索“chahu”关键词为例：
　　使用 CreateObject("internetexplorer.application")
　　.可见=真
　　.导航“废话”
　　'关闭页面
　　'。退出
　　结束于
　　代码很简单，先创建一个IE对象，然后赋值一些属性。Visible 是可见性，表示在操作网页时是否会看到该网页。熟练后，可以设置为False，这样不仅让程序运行起来感觉很神秘（其实不然），速度也快了一点。
　　
　　但是有一点要记住，这个网页我们打开后并没有关闭，也就是说程序结束后需要手动关闭。如果网页不可见，则无法手动关闭。代码的注释部分用于关闭网页。导航不用说就是URL。
　　我们必须等待网页完全加载后才能开始抓取网页数据。这时候，我们使用：（从这里开始，所有的代码都需要写在With代码块中）
　　而 .ReadyState 4 或 .Busy
　　做事件
　　文德
　　Busy是网页的忙碌状态，ReadyState是HTTP的五个就绪状态，对应如下：
　　: 请求没有被初始化（open() 没有被调用）。
　　1：请求已经建立，但是还没有发送（send()没有被调用）。
　　2：请求已发送并正在处理中（通常现在可以从响应中获取内容头）。
　　3：请求正在处理中；通常响应中有一些数据可用，但服务器尚未完成生成响应。
　　4：响应完成；您可以获取和使用服务器的响应。
　　
　　2、获取信息
　　我们先爬取网页数据，后面过滤掉有用的部分，然后慢慢的给爬取添加条件。
　　设置 dmt = .Document
　　对于 i = 0 到 dmt.all.Length - 1
　　设置 htMent = dmt.all(i)
　　使用 ActiveSheet
　　.Cells(i + 2, "A") = htMent.tagName
　　.Cells(i + 2, "B") = TypeName(htMent)
　　.Cells(i + 2, "C") = htMent.ID
　　.Cells(i + 2, "D") = htMent.Name
　　.Cells(i + 2, "E") = htMent.Value
　　.Cells(i + 2, "F") = htMent.Text
　　.Cells(i + 2, "G") = htMent.innerText
　　结束于
　　接下来我
　　这段代码有点类似于JS，需要从IE.Document.all中找出页面上的所有节点。这里还有一些其他的方法：
　　getElementById("IDName")：返回IDName里面第一个标签getElementsByName("a")：返回所有标签，返回值为一个集合getElementsByClassName("css")：返回所有样式名为css的标签，返回值是一个集合。
　　这些都是在爬取整个页面内容后方便用来帮助过滤有效信息的。查看全部

　　抓取网页新闻(大数据时代已然到来，抓取网页数据成为科研重要手段)
　　爬网数据是指从互联网上获取数据，将获取的非结构化数据转换为结构化数据，最后将数据存储在本地计算机或数据库中的一种技术。
　　目前，全球网络数据的增长率约为每年 40%。根据IDC（互联网数据中心）的报告，2013年全球数据4.4ZB，2020年全球数据总量将达到40ZB。大数据时代已经到来，网络数据爬取已经成为进行竞争对手分析、业务数据挖掘和科学研究的重要手段。
　　

　　我们在做数据分析的时候会发现，大部分的参考数据都是从网上获取的。互联网上的原创数据往往不尽如人意，难以满足我们的个性化需求。因此，我们需要根据实际情况，有针对性地抓取网页数据。
　　网页操作
　　引用 Micorsoft Internet Controls 之后，我们可以对页面做任何我们想做的事情，但我们必须在主页上拥有一个页面，上帝说我们应该有一个页面！
　　1、打开网页
　　我们以百度搜索“chahu”关键词为例：
　　使用 CreateObject("internetexplorer.application")
　　.可见=真
　　.导航“废话”
　　'关闭页面
　　'。退出
　　结束于
　　代码很简单，先创建一个IE对象，然后赋值一些属性。Visible 是可见性，表示在操作网页时是否会看到该网页。熟练后，可以设置为False，这样不仅让程序运行起来感觉很神秘（其实不然），速度也快了一点。
　　

　　但是有一点要记住，这个网页我们打开后并没有关闭，也就是说程序结束后需要手动关闭。如果网页不可见，则无法手动关闭。代码的注释部分用于关闭网页。导航不用说就是URL。
　　我们必须等待网页完全加载后才能开始抓取网页数据。这时候，我们使用：（从这里开始，所有的代码都需要写在With代码块中）
　　而 .ReadyState 4 或 .Busy
　　做事件
　　文德
　　Busy是网页的忙碌状态，ReadyState是HTTP的五个就绪状态，对应如下：
　　: 请求没有被初始化（open() 没有被调用）。
　　1：请求已经建立，但是还没有发送（send()没有被调用）。
　　2：请求已发送并正在处理中（通常现在可以从响应中获取内容头）。
　　3：请求正在处理中；通常响应中有一些数据可用，但服务器尚未完成生成响应。
　　4：响应完成；您可以获取和使用服务器的响应。
　　

　　2、获取信息
　　我们先爬取网页数据，后面过滤掉有用的部分，然后慢慢的给爬取添加条件。
　　设置 dmt = .Document
　　对于 i = 0 到 dmt.all.Length - 1
　　设置 htMent = dmt.all(i)
　　使用 ActiveSheet
　　.Cells(i + 2, "A") = htMent.tagName
　　.Cells(i + 2, "B") = TypeName(htMent)
　　.Cells(i + 2, "C") = htMent.ID
　　.Cells(i + 2, "D") = htMent.Name
　　.Cells(i + 2, "E") = htMent.Value
　　.Cells(i + 2, "F") = htMent.Text
　　.Cells(i + 2, "G") = htMent.innerText
　　结束于
　　接下来我
　　这段代码有点类似于JS，需要从IE.Document.all中找出页面上的所有节点。这里还有一些其他的方法：
　　getElementById("IDName")：返回IDName里面第一个标签getElementsByName("a")：返回所有标签，返回值为一个集合getElementsByClassName("css")：返回所有样式名为css的标签，返回值是一个集合。
　　这些都是在爬取整个页面内容后方便用来帮助过滤有效信息的。

抓取网页新闻(一个典型的新闻网页包括几个不同区域：html代码部分千差万别)

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 49 次浏览 • 2022-01-23 00:10 • 来自相关话题

抓取网页新闻(一个典型的新闻网页包括几个不同区域：html代码部分千差万别)
　　我们之前实现的新闻爬虫，运行后可以快速爬取大量新闻网页。网页的所有html代码都存储在数据库中，这不是我们想要的最终结果。最终结果应该是结构化数据，至少包括url、title、发布时间、body内容、来源网站等。
　　
　　提取网页正文的方法
　　所以爬虫不仅要做好下载的工作，还要做好数据的清洗和提取工作。所以，写爬虫是综合能力的体现。
　　一个典型的新闻页面由几个不同的区域组成：
　　
　　新闻页面区
　　我们要提取的新闻元素收录在：
　　导航栏区域和相关链接区域的文字不属于新闻元素。
　　新闻的标题、发布时间、正文内容一般都是从我们爬取的html中提取出来的。如果只是网站的新闻页面，提取这三个内容非常简单，写三个正则表达式就可以完美提取。但是，我们的爬虫会爬取数百个网站页面。为这么多不同格式的网页写正则表达式会很累，一旦网页稍作修改，表达式可能会失效，维护这些表达式也会很累。
　　当然，累死人的做法是想不通的，我们要探索一个好的算法来实现。
　　1. 标题提取
　　标题基本出现在html标签中，只是附加了频道名称、网站名称等信息；
　　标题也出现在网页的“标题区域”中。
　　那么在这两个地方，哪里更容易提取title呢？
　　网页的“header area”没有明确标识，不同网站的“header area”的html代码部分差异很大。所以这个区域不容易提取。
　　然后就只剩下标签了。这个标签很容易提取，不管是正则表达式还是lxml解析。不容易的是如何去除频道名称、网站名称等信息。
　　我们先来看看，标签中的附加信息是长什么样子的：
　　观察这些标题不难发现，新闻标题与频道名称和网站名称之间存在一些联系符号。然后我可以通过这些连接器拆分标题，发现最长的部分是新闻标题。
　　这个想法也很容易实现，所以这里就不写代码了，留给小猿作为思考练习自己实现吧。
　　2. 发布时间提取
　　发布时间是指页面在网站上启动的时间。一般会出现在文本标题下方——元数据区。从html代码来看，这个区域并没有什么特别的特征可供我们定位，尤其是面对大量的网站布局，几乎不可能定位到这个区域。这需要我们采取不同的方法。
　　和标题一样，我们来看看一些网站的发布时间是怎么写的：
　　这些写在网页上的发布时间有一个共同的特点，就是一个字符串代表时间，年、月、日、时、分、秒，无非就是这些元素。通过正则表达式，我们列出了一些具有不同时间表达式的正则表达式（只是几个），然后我们可以通过匹配从网页文本中提取发布时间。
　　这也是一个容易实现的想法，但是细节很多，表达方式要尽可能多的涵盖。编写这样一个函数来提取发布时间并不是那么容易。小猿们充分发挥动手能力，看看能写出什么样的函数实现。这也是对小猿猴的一种锻炼。
　　3. 提取文本
　　文字（包括新闻图片）是新闻网页的主要部分。它在视觉上占据中间位置，是新闻内容的主要文本区域。提取文本的方法很多，实现复杂简单。本文介绍的方法是基于老猿多年的实践经验和思考的一种简单快速的方法，称为“节点文本密度法”。
　　我们知道，网页的HTML代码是由不同的标签（tags）组成的，形成一棵树状的结构树，每个标签都是树的一个节点。通过遍历这个树形结构的每个节点，找到文本最多的节点，也就是文本所在的节点。按照这个思路，我们来实现代码。
　　3.1 实现源码
#!/usr/bin/env python3
#File: maincontent.py
#Author: veelion
import re
import time
import traceback
import cchardet
import lxml
import lxml.html
from lxml.html import HtmlComment
REGEXES = {
'okMaybeItsACandidateRe': re.compile(
'and|article|artical|body|column|main|shadow', re.I),
'positiveRe': re.compile(
('article|arti|body|content|entry|hentry|main|page|'
'artical|zoom|arti|context|message|editor|'
'pagination|post|txt|text|blog|story'), re.I),
'negativeRe': re.compile(
('copyright|combx|comment||contact|foot|footer|footnote|decl|copy|'
'notice|'
'masthead|media|meta|outbrain|promo|related|scroll|link|pagebottom|bottom|'
'other|shoutbox|sidebar|sponsor|shopping|tags|tool|widget'), re.I),
}
class MainContent:
def __init__(self,):
self.non_content_tag = set([
'head',
'meta',
'script',
'style',
'object', 'embed',
'iframe',
'marquee',
'select',
])
self.title = ''
self.p_space = re.compile(r'\s')
self.p_html = re.compile(r' 查看全部

　　抓取网页新闻(一个典型的新闻网页包括几个不同区域：html代码部分千差万别)
　　我们之前实现的新闻爬虫，运行后可以快速爬取大量新闻网页。网页的所有html代码都存储在数据库中，这不是我们想要的最终结果。最终结果应该是结构化数据，至少包括url、title、发布时间、body内容、来源网站等。
　　

　　提取网页正文的方法
　　所以爬虫不仅要做好下载的工作，还要做好数据的清洗和提取工作。所以，写爬虫是综合能力的体现。
　　一个典型的新闻页面由几个不同的区域组成：
　　

新闻页面区
　　我们要提取的新闻元素收录在：
　　导航栏区域和相关链接区域的文字不属于新闻元素。
　　新闻的标题、发布时间、正文内容一般都是从我们爬取的html中提取出来的。如果只是网站的新闻页面，提取这三个内容非常简单，写三个正则表达式就可以完美提取。但是，我们的爬虫会爬取数百个网站页面。为这么多不同格式的网页写正则表达式会很累，一旦网页稍作修改，表达式可能会失效，维护这些表达式也会很累。
　　当然，累死人的做法是想不通的，我们要探索一个好的算法来实现。
　　1. 标题提取
　　标题基本出现在html标签中，只是附加了频道名称、网站名称等信息；
　　标题也出现在网页的“标题区域”中。
　　那么在这两个地方，哪里更容易提取title呢？
　　网页的“header area”没有明确标识，不同网站的“header area”的html代码部分差异很大。所以这个区域不容易提取。
　　然后就只剩下标签了。这个标签很容易提取，不管是正则表达式还是lxml解析。不容易的是如何去除频道名称、网站名称等信息。
　　我们先来看看，标签中的附加信息是长什么样子的：
　　观察这些标题不难发现，新闻标题与频道名称和网站名称之间存在一些联系符号。然后我可以通过这些连接器拆分标题，发现最长的部分是新闻标题。
　　这个想法也很容易实现，所以这里就不写代码了，留给小猿作为思考练习自己实现吧。
　　2. 发布时间提取
　　发布时间是指页面在网站上启动的时间。一般会出现在文本标题下方——元数据区。从html代码来看，这个区域并没有什么特别的特征可供我们定位，尤其是面对大量的网站布局，几乎不可能定位到这个区域。这需要我们采取不同的方法。
　　和标题一样，我们来看看一些网站的发布时间是怎么写的：
　　这些写在网页上的发布时间有一个共同的特点，就是一个字符串代表时间，年、月、日、时、分、秒，无非就是这些元素。通过正则表达式，我们列出了一些具有不同时间表达式的正则表达式（只是几个），然后我们可以通过匹配从网页文本中提取发布时间。
　　这也是一个容易实现的想法，但是细节很多，表达方式要尽可能多的涵盖。编写这样一个函数来提取发布时间并不是那么容易。小猿们充分发挥动手能力，看看能写出什么样的函数实现。这也是对小猿猴的一种锻炼。
　　3. 提取文本
　　文字（包括新闻图片）是新闻网页的主要部分。它在视觉上占据中间位置，是新闻内容的主要文本区域。提取文本的方法很多，实现复杂简单。本文介绍的方法是基于老猿多年的实践经验和思考的一种简单快速的方法，称为“节点文本密度法”。
　　我们知道，网页的HTML代码是由不同的标签（tags）组成的，形成一棵树状的结构树，每个标签都是树的一个节点。通过遍历这个树形结构的每个节点，找到文本最多的节点，也就是文本所在的节点。按照这个思路，我们来实现代码。
　　3.1 实现源码
#!/usr/bin/env python3
#File: maincontent.py
#Author: veelion
import re
import time
import traceback
import cchardet
import lxml
import lxml.html
from lxml.html import HtmlComment
REGEXES = {
'okMaybeItsACandidateRe': re.compile(
'and|article|artical|body|column|main|shadow', re.I),
'positiveRe': re.compile(
('article|arti|body|content|entry|hentry|main|page|'
'artical|zoom|arti|context|message|editor|'
'pagination|post|txt|text|blog|story'), re.I),
'negativeRe': re.compile(
('copyright|combx|comment||contact|foot|footer|footnote|decl|copy|'
'notice|'
'masthead|media|meta|outbrain|promo|related|scroll|link|pagebottom|bottom|'
'other|shoutbox|sidebar|sponsor|shopping|tags|tool|widget'), re.I),
}
class MainContent:
def __init__(self,):
self.non_content_tag = set([
'head',
'meta',
'script',
'style',
'object', 'embed',
'iframe',
'marquee',
'select',
])
self.title = ''
self.p_space = re.compile(r'\s')
self.p_html = re.compile(r'

抓取网页新闻(学习机器学习算法，分为回归，分类，爬取一下 )

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 52 次浏览 • 2022-01-23 00:08 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(学习机器学习算法，分为回归，分类，爬取一下
)
　　作者简历地址：
　　Python爬虫一步步爬取文章后台
　　最近在学习机器学习算法，分为回归、分类、聚类等。在学习的过程中，没有数据可以练习。新闻进行分类预测。在这样的背景下，我的爬虫之旅开始了。
　　网站分析
　　国内重大新闻汇总网站（待续）：
　　搜狐新闻：
　　时政：http://m.sohu.com/cr/32/%3Fpag ... v%3D2
社会：http://m.sohu.com/cr/53/%3Fpag ... v%3D2
天下：http://m.sohu.com/cr/57/%3F_sm ... v%3D2
总的网址：http://m.sohu.com/cr/4/?page=4 第一个4代表类别，第二个4代表页数
　　网易新闻
　　推荐：http://3g.163.com/touch/articl ... .html 主要修改20-20
新闻：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
娱乐：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
体育：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
财经：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
时尚：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
军事：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
手机：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
科技：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
游戏：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
数码：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
教育：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
健康：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
汽车：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
家居：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
房产：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
旅游：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
亲子：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
　　待续。. .
　　爬取过程的第一步：简单爬取
　　在这个过程中，主要用到了urllib2和BeautifulSoup这两个包。以搜狐新闻为例，做了一个简单的爬取内容的爬虫，没有做任何优化等问题，所以会出现假死等情况。
　　# -*- coding:utf-8 -*-
'''
Created on 2016-3-15
@author: AndyCoder
'''
import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup
import socket
import httplib
class Spider(object):
"""Spider"""
def __init__(self, url):
self.url = url
def getNextUrls(self):
urls = []
request = urllib2.Request(self.url)
request.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; \
WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36')
try:
html = urllib2.urlopen(request)
except socket.timeout, e:
pass
except urllib2.URLError,ee:
pass
except httplib.BadStatusLine:
pass
soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
for link in soup.find_all('a'):
print("http://m.sohu.com" + link.get('href'))
if link.get('href')[0] == '/':
urls.append("http://m.sohu.com" + link.get('href'))
return urls
def getNews(url):
print url
xinwen = ''
request = urllib2.Request(url)
request.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; \
WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36')
try:
html = urllib2.urlopen(request)
except urllib2.HTTPError, e:
print e.code
soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
for news in soup.select('p.para'):
xinwen += news.get_text().decode('utf-8')
return xinwen
class News(object):
"""
source:from where 从哪里爬取的网站
title:title of news 文章的标题
time:published time of news 文章发布时间
content:content of news 文章内容
type:type of news 文章类型
"""
def __init__(self, source, title, time, content, type):
self.source = source
self.title = title
self.time = time
self.content = content
self.type = type
file = open('C:/test.txt','a')
for i in range(38,50):
for j in range(1,5):
url = "http://m.sohu.com/cr/" + str(i) + "/?page=" + str(j)
print url
s = Spider(url)
for newsUrl in s.getNextUrls():
file.write(getNews(newsUrl))
file.write("\n")
print "---------------------------"
　　第 2 步：遇到的问题
　　以上代码在运行过程中，会遇到一些问题，导致爬虫运行中断，运行缓慢。这里有几个问题：
　　第 3 步：解决方案
　　代理服务器
　　可以从网上找一些代理服务器，然后通过设置爬虫的代理解决IP问题。代码显示如下：
　　def setProxy(pro):
proxy_support=urllib2.ProxyHandler({'https':pro})
opener=urllib2.build_opener(proxy_support,urllib2.HTTPHandler)
urllib2.install_opener(opener)
　　关于状态问题，如果找不到网页，则直接丢弃，因为丢弃少量网页不会影响以后的工作。
　　def getHtml(url,pro):
urls = []
request = urllib2.Request(url)
setProxy(pro)
request.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; \
WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36')
try:
html = urllib2.urlopen(request)
statusCod = html.getcode()
if statusCod != 200:
return urls
except socket.timeout, e:
pass
except urllib2.URLError,ee:
pass
except httplib.BadStatusLine:
pass
return html
　　关于速度慢，爬取可以采用多进程的方式。解析完URL，就可以在Redis中使用有序集作为队列，既解决了URL重复的问题，也解决了多进程的问题。（尚未实现）
　　第 4 步：运行
　　昨晚试运行，爬取了搜狐新闻的部分网页，大概50*5*15=3750个网页，解析出2000多条新闻。在近1Mbps的网速条件下，花了我不少钱。1101s的时间约为18分钟。
　　查看全部

　　抓取网页新闻(学习机器学习算法，分为回归，分类，爬取一下
)
　　作者简历地址：
　　Python爬虫一步步爬取文章后台
　　最近在学习机器学习算法，分为回归、分类、聚类等。在学习的过程中，没有数据可以练习。新闻进行分类预测。在这样的背景下，我的爬虫之旅开始了。
　　网站分析
　　国内重大新闻汇总网站（待续）：
　　搜狐新闻：
　　时政：http://m.sohu.com/cr/32/%3Fpag ... v%3D2
社会：http://m.sohu.com/cr/53/%3Fpag ... v%3D2
天下：http://m.sohu.com/cr/57/%3F_sm ... v%3D2
总的网址：http://m.sohu.com/cr/4/?page=4 第一个4代表类别，第二个4代表页数
　　网易新闻
　　推荐：http://3g.163.com/touch/articl ... .html 主要修改20-20
新闻：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
娱乐：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
体育：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
财经：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
时尚：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
军事：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
手机：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
科技：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
游戏：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
数码：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
教育：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
健康：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
汽车：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
家居：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
房产：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
旅游：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
亲子：http://3g.163.com/touch/articl ... .html
　　待续。. .
　　爬取过程的第一步：简单爬取
　　在这个过程中，主要用到了urllib2和BeautifulSoup这两个包。以搜狐新闻为例，做了一个简单的爬取内容的爬虫，没有做任何优化等问题，所以会出现假死等情况。
　　# -*- coding:utf-8 -*-
'''
Created on 2016-3-15
@author: AndyCoder
'''
import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup
import socket
import httplib
class Spider(object):
"""Spider"""
def __init__(self, url):
self.url = url
def getNextUrls(self):
urls = []
request = urllib2.Request(self.url)
request.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; \
WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36')
try:
html = urllib2.urlopen(request)
except socket.timeout, e:
pass
except urllib2.URLError,ee:
pass
except httplib.BadStatusLine:
pass
soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
for link in soup.find_all('a'):
print("http://m.sohu.com" + link.get('href'))
if link.get('href')[0] == '/':
urls.append("http://m.sohu.com" + link.get('href'))
return urls
def getNews(url):
print url
xinwen = ''
request = urllib2.Request(url)
request.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; \
WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36')
try:
html = urllib2.urlopen(request)
except urllib2.HTTPError, e:
print e.code
soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
for news in soup.select('p.para'):
xinwen += news.get_text().decode('utf-8')
return xinwen
class News(object):
"""
source:from where 从哪里爬取的网站
title:title of news 文章的标题
time:published time of news 文章发布时间
content:content of news 文章内容
type:type of news 文章类型
"""
def __init__(self, source, title, time, content, type):
self.source = source
self.title = title
self.time = time
self.content = content
self.type = type
file = open('C:/test.txt','a')
for i in range(38,50):
for j in range(1,5):
url = "http://m.sohu.com/cr/" + str(i) + "/?page=" + str(j)
print url
s = Spider(url)
for newsUrl in s.getNextUrls():
file.write(getNews(newsUrl))
file.write("\n")
print "---------------------------"
　　第 2 步：遇到的问题
　　以上代码在运行过程中，会遇到一些问题，导致爬虫运行中断，运行缓慢。这里有几个问题：
　　第 3 步：解决方案
　　代理服务器
　　可以从网上找一些代理服务器，然后通过设置爬虫的代理解决IP问题。代码显示如下：
　　def setProxy(pro):
proxy_support=urllib2.ProxyHandler({'https':pro})
opener=urllib2.build_opener(proxy_support,urllib2.HTTPHandler)
urllib2.install_opener(opener)
　　关于状态问题，如果找不到网页，则直接丢弃，因为丢弃少量网页不会影响以后的工作。
　　def getHtml(url,pro):
urls = []
request = urllib2.Request(url)
setProxy(pro)
request.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; \
WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36')
try:
html = urllib2.urlopen(request)
statusCod = html.getcode()
if statusCod != 200:
return urls
except socket.timeout, e:
pass
except urllib2.URLError,ee:
pass
except httplib.BadStatusLine:
pass
return html
　　关于速度慢，爬取可以采用多进程的方式。解析完URL，就可以在Redis中使用有序集作为队列，既解决了URL重复的问题，也解决了多进程的问题。（尚未实现）
　　第 4 步：运行
　　昨晚试运行，爬取了搜狐新闻的部分网页，大概50*5*15=3750个网页，解析出2000多条新闻。在近1Mbps的网速条件下，花了我不少钱。1101s的时间约为18分钟。
　　

抓取网页新闻(大数据时代已然到来，抓取网页数据成为科研重要手段)

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 52 次浏览 • 2022-01-23 00:05 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(大数据时代已然到来，抓取网页数据成为科研重要手段)
　　抓取网页数据是指从互联网上获取数据，将获取的非结构化数据转换为结构化数据，最后将数据存储在本地计算机或数据库中的一种技术。
　　目前，全球网络数据的增长率约为每年 40%。根据IDC（互联网数据中心）的报告，2013年全球数据4.4ZB，2020年全球数据总量将达到40ZB。大数据时代已经到来，网络数据爬取已经成为进行竞争对手分析、业务数据挖掘和科学研究的重要手段。
　　
　　我们在做数据分析的时候会发现，大部分的参考数据都是从网上获取的。然而，互联网上的原创数据往往不尽如人意，难以满足我们的个性化需求。因此，我们需要根据实际情况，有针对性地抓取网页数据。
　　网页操作
　　引用 Micorsoft Internet Controls 之后，我们可以对页面做任何我们想做的事情，但我们必须在主页上拥有一个页面，上帝说我们应该有一个页面！
　　1、打开网页
　　我们以百度搜索“chahu”关键词为例：
　　使用 CreateObject("internetexplorer.application")
　　.可见=真
　　.导航“废话”
　　'关闭页面
　　'。退出
　　结束于
　　代码很简单，先创建一个IE对象，然后赋值一些属性。Visible 是可见性，表示在操作网页时是否会看到该网页。熟练后，可以设置为False，这样不仅让程序运行起来感觉很神秘（其实不然），速度也快了一点。
　　
　　但是有一点要记住，这个网页我们打开后并没有关闭，也就是说程序结束后需要手动关闭。如果网页不可见，则无法手动关闭。代码的注释部分用于关闭网页。导航不用说就是URL。
　　我们必须等待网页完全加载后才能开始抓取网页数据。这时候，我们使用：（从这里开始，所有的代码都需要写在With代码块中）
　　而 .ReadyState 4 或 .Busy
　　做事件
　　文德
　　Busy是网页的忙碌状态，ReadyState是HTTP的五个就绪状态，对应如下：
　　: 请求没有被初始化（open() 没有被调用）。
　　1：请求已经建立，但是还没有发送（send()没有被调用）。
　　2：请求已发送并正在处理中（通常现在可以从响应中获取内容头）。
　　3：请求正在处理中；通常响应中有一些数据可用，但服务器尚未完成生成响应。
　　4：响应完成；您可以获取和使用服务器的响应。
　　
　　2、获取信息
　　我们先爬取网页数据，后面过滤掉有用的部分，然后慢慢的给爬取添加条件。
　　设置 dmt = .Document
　　对于 i = 0 到 dmt.all.Length - 1
　　设置 htMent = dmt.all(i)
　　使用 ActiveSheet
　　.Cells(i + 2, "A") = htMent.tagName
　　.Cells(i + 2, "B") = TypeName(htMent)
　　.Cells(i + 2, "C") = htMent.ID
　　.Cells(i + 2, "D") = htMent.Name
　　.Cells(i + 2, "E") = htMent.Value
　　.Cells(i + 2, "F") = htMent.Text
　　.Cells(i + 2, "G") = htMent.innerText
　　结束于
　　接下来我
　　这段代码有点类似于JS，需要从IE.Document.all中找出页面上的所有节点。这里还有一些其他的方法：
　　getElementById("IDName")：返回IDName里面第一个标签getElementsByName("a")：返回所有标签，返回值为一个集合getElementsByClassName("css")：返回所有样式名为css的标签，返回值是一个集合。
　　这些都是在爬取整个页面内容后方便用来帮助过滤有效信息的。查看全部

　　抓取网页新闻(大数据时代已然到来，抓取网页数据成为科研重要手段)
　　抓取网页数据是指从互联网上获取数据，将获取的非结构化数据转换为结构化数据，最后将数据存储在本地计算机或数据库中的一种技术。
　　目前，全球网络数据的增长率约为每年 40%。根据IDC（互联网数据中心）的报告，2013年全球数据4.4ZB，2020年全球数据总量将达到40ZB。大数据时代已经到来，网络数据爬取已经成为进行竞争对手分析、业务数据挖掘和科学研究的重要手段。
　　

　　我们在做数据分析的时候会发现，大部分的参考数据都是从网上获取的。然而，互联网上的原创数据往往不尽如人意，难以满足我们的个性化需求。因此，我们需要根据实际情况，有针对性地抓取网页数据。
　　网页操作
　　引用 Micorsoft Internet Controls 之后，我们可以对页面做任何我们想做的事情，但我们必须在主页上拥有一个页面，上帝说我们应该有一个页面！
　　1、打开网页
　　我们以百度搜索“chahu”关键词为例：
　　使用 CreateObject("internetexplorer.application")
　　.可见=真
　　.导航“废话”
　　'关闭页面
　　'。退出
　　结束于
　　代码很简单，先创建一个IE对象，然后赋值一些属性。Visible 是可见性，表示在操作网页时是否会看到该网页。熟练后，可以设置为False，这样不仅让程序运行起来感觉很神秘（其实不然），速度也快了一点。
　　

　　但是有一点要记住，这个网页我们打开后并没有关闭，也就是说程序结束后需要手动关闭。如果网页不可见，则无法手动关闭。代码的注释部分用于关闭网页。导航不用说就是URL。
　　我们必须等待网页完全加载后才能开始抓取网页数据。这时候，我们使用：（从这里开始，所有的代码都需要写在With代码块中）
　　而 .ReadyState 4 或 .Busy
　　做事件
　　文德
　　Busy是网页的忙碌状态，ReadyState是HTTP的五个就绪状态，对应如下：
　　: 请求没有被初始化（open() 没有被调用）。
　　1：请求已经建立，但是还没有发送（send()没有被调用）。
　　2：请求已发送并正在处理中（通常现在可以从响应中获取内容头）。
　　3：请求正在处理中；通常响应中有一些数据可用，但服务器尚未完成生成响应。
　　4：响应完成；您可以获取和使用服务器的响应。
　　

　　2、获取信息
　　我们先爬取网页数据，后面过滤掉有用的部分，然后慢慢的给爬取添加条件。
　　设置 dmt = .Document
　　对于 i = 0 到 dmt.all.Length - 1
　　设置 htMent = dmt.all(i)
　　使用 ActiveSheet
　　.Cells(i + 2, "A") = htMent.tagName
　　.Cells(i + 2, "B") = TypeName(htMent)
　　.Cells(i + 2, "C") = htMent.ID
　　.Cells(i + 2, "D") = htMent.Name
　　.Cells(i + 2, "E") = htMent.Value
　　.Cells(i + 2, "F") = htMent.Text
　　.Cells(i + 2, "G") = htMent.innerText
　　结束于
　　接下来我
　　这段代码有点类似于JS，需要从IE.Document.all中找出页面上的所有节点。这里还有一些其他的方法：
　　getElementById("IDName")：返回IDName里面第一个标签getElementsByName("a")：返回所有标签，返回值为一个集合getElementsByClassName("css")：返回所有样式名为css的标签，返回值是一个集合。
　　这些都是在爬取整个页面内容后方便用来帮助过滤有效信息的。

抓取网页新闻(htmlunitjava页面分析工具的浏览器运行速度也迅速的应用 )

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 60 次浏览 • 2022-01-22 19:17 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(htmlunitjava页面分析工具的浏览器运行速度也迅速的应用
)
　　htmlunit 是一个开源的java页面分析工具。阅读完页面后，可以有效地使用htmlunit分析页面上的内容。该项目可以模拟浏览器的操作，称为java浏览器的开源实现。这个没有界面的浏览器运行速度非常快。相关文件下载地址：（依赖包稍微多一些
　　
　　)
　　我的要求是使用百度的高级新闻搜索来抓取指定时间段的新闻。手动搜索设置如图：
　　
　　通过htmlunit，可以方便的操作网页中的表单和各种输入控件，如HtmlSubmitInput、HtmlTextInput、HtmlRadioButtonInput、HtmlHiddenInput等，通过名称和值可以找到对应的DOM节点。一开始遇到的问题是，即使正确操作了radio Button，也无法得到正确时间段的结果。用chrome查看Http header后发现百度在表单中隐藏了两个参数。参数名称为bt和et，分别代表用户选择的两次begin_date和end_date之间的时间间隔，以及1970-1-1的时间戳。因此，需要手动添加这两个参数，才能得到对应时间段的结果。代码如下：
　　final WebClient webclient = new WebClient();
final HtmlPage htmlpage = webclient
.getPage("http://news.baidu.com/advanced_news.html");
webclient.setCssEnabled(false);
webclient.setJavaScriptEnabled(false);
// System.out.println(htmlpage.getTitleText());
final HtmlForm form = htmlpage.getFormByName("f");
final HtmlSubmitInput button = form.getInputByValue("百度一下");
final HtmlTextInput textField = form.getInputByName("q1");
textField.setValueAttribute(word);
final List radioButtons = form
.getRadioButtonsByName("s");
radioButtons.get(0).setChecked(false);
radioButtons.get(1).setChecked(true);// 选中限定时间段的radion button
final List titleButtons = form
.getRadioButtonsByName("tn");
titleButtons.get(0).setChecked(false);
titleButtons.get(1).setChecked(true); //选中“仅在新闻的标题中”的radion button
HtmlHiddenInput bt = form.getInputByName("bt");
bt.setValueAttribute("1167580800"); //2007-1-1的时间戳
HtmlHiddenInput et = form.getInputByName("et");
et.setValueAttribute("1199116799"); //2007-12-31的时间戳
final HtmlPage page2 = button.click();
String result = page2.asText();
Pattern pattern = Pattern.compile("找到相关新闻约(.*) 篇");
Matcher matcher = pattern.matcher(result);
webclient.closeAllWindows();
if (matcher.find())
return matcher.group(1)；查看全部

　　抓取网页新闻(htmlunitjava页面分析工具的浏览器运行速度也迅速的应用
)
　　htmlunit 是一个开源的java页面分析工具。阅读完页面后，可以有效地使用htmlunit分析页面上的内容。该项目可以模拟浏览器的操作，称为java浏览器的开源实现。这个没有界面的浏览器运行速度非常快。相关文件下载地址：（依赖包稍微多一些
　　

　　)
　　我的要求是使用百度的高级新闻搜索来抓取指定时间段的新闻。手动搜索设置如图：
　　

　　通过htmlunit，可以方便的操作网页中的表单和各种输入控件，如HtmlSubmitInput、HtmlTextInput、HtmlRadioButtonInput、HtmlHiddenInput等，通过名称和值可以找到对应的DOM节点。一开始遇到的问题是，即使正确操作了radio Button，也无法得到正确时间段的结果。用chrome查看Http header后发现百度在表单中隐藏了两个参数。参数名称为bt和et，分别代表用户选择的两次begin_date和end_date之间的时间间隔，以及1970-1-1的时间戳。因此，需要手动添加这两个参数，才能得到对应时间段的结果。代码如下：
　　final WebClient webclient = new WebClient();
final HtmlPage htmlpage = webclient
.getPage("http://news.baidu.com/advanced_news.html";);
webclient.setCssEnabled(false);
webclient.setJavaScriptEnabled(false);
// System.out.println(htmlpage.getTitleText());
final HtmlForm form = htmlpage.getFormByName("f");
final HtmlSubmitInput button = form.getInputByValue("百度一下");
final HtmlTextInput textField = form.getInputByName("q1");
textField.setValueAttribute(word);
final List radioButtons = form
.getRadioButtonsByName("s");
radioButtons.get(0).setChecked(false);
radioButtons.get(1).setChecked(true);// 选中限定时间段的radion button
final List titleButtons = form
.getRadioButtonsByName("tn");
titleButtons.get(0).setChecked(false);
titleButtons.get(1).setChecked(true); //选中“仅在新闻的标题中”的radion button
HtmlHiddenInput bt = form.getInputByName("bt");
bt.setValueAttribute("1167580800"); //2007-1-1的时间戳
HtmlHiddenInput et = form.getInputByName("et");
et.setValueAttribute("1199116799"); //2007-12-31的时间戳
final HtmlPage page2 = button.click();
String result = page2.asText();
Pattern pattern = Pattern.compile("找到相关新闻约(.*) 篇");
Matcher matcher = pattern.matcher(result);
webclient.closeAllWindows();
if (matcher.find())
return matcher.group(1)；

抓取网页新闻(农业信息网的小小的规律总结：1.什么是爬虫？ )

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 44 次浏览 • 2022-01-21 15:04 • 来自相关话题

抓取网页新闻(农业信息网的小小的规律总结：1.什么是爬虫？
)
　　由于项目需要，需要用到爬虫，经过一番摸索，总结了一些小规律，现总结如下：
　　1.什么是爬虫？
　　网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，是搜索引擎的重要组成部分。
　　传统爬虫从一个或多个初始网页的URL开始，获取初始网页上的URL。在爬取网页的过程中，不断地从当前页面中提取新的 URL 并放入队列中，直到满足系统的某个停止条件。对于垂直搜索，聚焦爬虫，即有针对性地爬取特定主题页面的爬虫更适合。
　　2.爬虫的实现
　　package com.demo;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.jsoup.Connection;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
public class Test {

public static List findList(String url) throws IOException{ //输入某个网站查找所有新闻的地址

Connection conn = Jsoup.connect(url); //使用Jsoup获得url连接
Document doc = conn.post(); // 请求返回整个文档对象
//System.out.println(doc.html());
Elements e=doc.select("a[class=newsgray a_space2]"); //返回所有的<a>超链接标签
List list=new ArrayList();
News news=null;
for(Element element:e){
news=new News();
String title=element.toString().substring(78);
String temp=title.substring(0, title.length()-4);//新闻标题
news.setTitle(temp);
String path=element.absUrl("href"); //新闻所在路径
String content=urlToHtml(path);
news.setContent(content);
news.setUrl(path);
list.add(news);
}
return list;
}
public static String urlToHtml(String url) throws IOException{
Connection conn = Jsoup.connect(url); //使用Jsoup获得url连接
Document doc = conn.post(); // 请求返回整个文档对象
StringBuilder sb=new StringBuilder();
Elements e=doc.select("p");
for(Element element:e){
String content=element.toString();
sb.append(content);
}

return sb.toString();
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
List list=findList("http://news.aweb.com.cn/china/hyxw/");
for(News news:list){
System.out.println(news.getContent());
}
}
}
　　新闻.java
　　package com.demo;
public class News {

private String title;
private String content;
private String url;
public String getTitle() {
return title;
}
public void setTitle(String title) {
this.title = title;
}
public String getContent() {
return content;
}
public void setContent(String content) {
this.content = content;
}
public String getUrl() {
return url;
}
public void setUrl(String url) {
this.url = url;
}

}
　　例如，我们想在农业信息网络上获取有关农业的最新消息
　　查看全部

抓取网页新闻(农业信息网的小小的规律总结：1.什么是爬虫？
)
　　由于项目需要，需要用到爬虫，经过一番摸索，总结了一些小规律，现总结如下：
　　1.什么是爬虫？
　　网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，是搜索引擎的重要组成部分。
　　传统爬虫从一个或多个初始网页的URL开始，获取初始网页上的URL。在爬取网页的过程中，不断地从当前页面中提取新的 URL 并放入队列中，直到满足系统的某个停止条件。对于垂直搜索，聚焦爬虫，即有针对性地爬取特定主题页面的爬虫更适合。
　　2.爬虫的实现
　　package com.demo;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.jsoup.Connection;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
public class Test {

public static List findList(String url) throws IOException{ //输入某个网站查找所有新闻的地址

Connection conn = Jsoup.connect(url); //使用Jsoup获得url连接
Document doc = conn.post(); // 请求返回整个文档对象
//System.out.println(doc.html());
Elements e=doc.select("a[class=newsgray a_space2]"); //返回所有的<a>超链接标签
List list=new ArrayList();
News news=null;
for(Element element:e){
news=new News();
String title=element.toString().substring(78);
String temp=title.substring(0, title.length()-4);//新闻标题
news.setTitle(temp);
String path=element.absUrl("href"); //新闻所在路径
String content=urlToHtml(path);
news.setContent(content);
news.setUrl(path);
list.add(news);
}
return list;
}
public static String urlToHtml(String url) throws IOException{
Connection conn = Jsoup.connect(url); //使用Jsoup获得url连接
Document doc = conn.post(); // 请求返回整个文档对象
StringBuilder sb=new StringBuilder();
Elements e=doc.select("p");
for(Element element:e){
String content=element.toString();
sb.append(content);
}

return sb.toString();
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
List list=findList("http://news.aweb.com.cn/china/hyxw/";);
for(News news:list){
System.out.println(news.getContent());
}
}
}
　　新闻.java
　　package com.demo;
public class News {

private String title;
private String content;
private String url;
public String getTitle() {
return title;
}
public void setTitle(String title) {
this.title = title;
}
public String getContent() {
return content;
}
public void setContent(String content) {
this.content = content;
}
public String getUrl() {
return url;
}
public void setUrl(String url) {
this.url = url;
}

}
　　例如，我们想在农业信息网络上获取有关农业的最新消息

抓取网页新闻(企业建站及大型新闻网站新闻内容转载史上最强的工具)

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 63 次浏览 • 2022-01-21 15:04 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(企业建站及大型新闻网站新闻内容转载史上最强的工具)
　　当今最强的网页抓取、内容获取和专业新闻管理（cms）软件，是企业建站和大型新闻网站新闻内容转载史上最强工具：
　　1、专业门户新闻网站信息管理与信息发布系统。
　　2、新闻频道及其栏目可灵活设置，后台管理设计为积木式模块，方便二次开发。
　　3、提供当今最强大的网页抓取和新闻抓取核心功能，网站98%的新闻都可以抓取，抓取的新闻内容可以根据自定义自动生成文章 template 符合自己网站风格的新闻内容页面，可以被新闻页面抓取，可以完全抓取新闻内容。同时，新闻图片在本地自动抓取，不需要获取的部分也可以通过过滤功能进行过滤。放下它，直到它与您想要的新闻内容相匹配。
　　4、新增新闻搜索爬取功能和版块爬取功能，可以设置新闻栏目关键词在爬取时过滤新闻内容，抓取符合需求的文章柱子。
　　5、提供强大的在线编辑器。
　　6、news文章的内容提供全文检索功能，全文检索速度极快。
　　7、所有新闻页面自动生成静态页面，提高访问效率。
　　8、提供SEO优化功能，可以自动为google和百度生成并提交websit.xml。
　　9、强大的新闻后台权限管理功能，可根据用户角色灵活设置维护人员的权限和功能。
　　10、新闻栏目授权管理功能。可以根据新闻栏目指定维护人员对新闻内容进行维护。
　　11、提供RSS自动生成功能。
　　12、高级数据库和操作系统选择：win2003 sqlserver2005
　　欢迎来电咨询：查看全部

　　抓取网页新闻(企业建站及大型新闻网站新闻内容转载史上最强的工具)
　　当今最强的网页抓取、内容获取和专业新闻管理（cms）软件，是企业建站和大型新闻网站新闻内容转载史上最强工具：
　　1、专业门户新闻网站信息管理与信息发布系统。
　　2、新闻频道及其栏目可灵活设置，后台管理设计为积木式模块，方便二次开发。
　　3、提供当今最强大的网页抓取和新闻抓取核心功能，网站98%的新闻都可以抓取，抓取的新闻内容可以根据自定义自动生成文章 template 符合自己网站风格的新闻内容页面，可以被新闻页面抓取，可以完全抓取新闻内容。同时，新闻图片在本地自动抓取，不需要获取的部分也可以通过过滤功能进行过滤。放下它，直到它与您想要的新闻内容相匹配。
　　4、新增新闻搜索爬取功能和版块爬取功能，可以设置新闻栏目关键词在爬取时过滤新闻内容，抓取符合需求的文章柱子。
　　5、提供强大的在线编辑器。
　　6、news文章的内容提供全文检索功能，全文检索速度极快。
　　7、所有新闻页面自动生成静态页面，提高访问效率。
　　8、提供SEO优化功能，可以自动为google和百度生成并提交websit.xml。
　　9、强大的新闻后台权限管理功能，可根据用户角色灵活设置维护人员的权限和功能。
　　10、新闻栏目授权管理功能。可以根据新闻栏目指定维护人员对新闻内容进行维护。
　　11、提供RSS自动生成功能。
　　12、高级数据库和操作系统选择：win2003 sqlserver2005
　　欢迎来电咨询：

抓取网页新闻(不就是几十次几十次的超时吗?什么问题呢?(图))

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 65 次浏览 • 2022-01-18 10:22 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(不就是几十次几十次的超时吗?什么问题呢?(图))
　　在这些年的SEO诊断中，我发现不少于20%的网站都有严重的爬取问题，但奇怪的是，从来没有被大多数人关注过。而对这个问题进行深入研究和分享的人都没有发现。今天的文章文章，我们来看看这个问题。
　　有什么问题？
　　
　　连接超时，或提取超时。如果您的网站遇到过这个问题，没有处理到位，请转载此文章。
　　很多人说，不就是几十个超时吗？有什么大不了的？如果你这么认为，那真的值得网站做得不好。一个普通的网站是什么样子的？举个例子：
　　
　　这是一个权重为4的网站，即使爬取了10万次以上，依然没有出现爬取错误！如果你每天爬取错误超过10次（十天半月出现一次错误），或者连续出现很多天），你真的应该认真对待这个问题，因为当前问题的存在早已被限制网站的发展极限，甚至因为这个问题，导致了网站的降级，一点也不奇怪。
　　为什么会出错？
　　有人说，别打扰，这是个bug，因为我在网站的LOG日志中没有发现这个问题。百度站长VIP群里，有人解释过。但是我想说的是：百度无法获取网站，你的网站LOG日志里能算出这样的错误吗？因此，上述解释是完全不合理的。
　　那么，为什么会出现这个错误呢？
　　A、DNS问题，不管是蜘蛛还是用户访问网站，首先需要正确解析域名的DNS，但是解析解决了，能否确定DNS是真的稳定吗？有很多网站错误，这是因为DNS不稳定。尤其是那些做域名注册，搞“域名抢注”的平台。此类平台更容易出现不稳定的 DNS 解析，尤其是在抢注高峰期。具体品牌将不具名。如果您的域名在这些平台上，何贵江强烈建议您转出。
　　B. 页面太大。网站的某些页面已经达到了 45,678,000 兆字节，甚至很少有网站见过大小为 10MB 的页面。这样的页面更容易出现链接超时。一般情况下，网站的页面大小不建议超过3MB，建议网站服务器开启GZIP压缩。
　　C. 带宽不足。这是很常见的情况。许多站点的链接超时是由带宽不足引起的。我们知道1M的峰值下载带宽是128KB。如果网站为 1M 访问，则页面大小为 256KB。如果两个人同时打开页面，则需要 4 秒才能完成下载。如果带宽是2MB，页面大小是1024KB，1个人打开网站需要8秒，但是如果10个人同时打开呢？所以这里的带宽必须足够。站长或企业应观察站点的平均带宽和峰值带宽。如果存在频繁的“带宽峰值”类型的访问，则必须升级带宽。
　　D、第一个字节时间，很多同学可能没有听说过这个问题，它是指从向WEB服务器发送请求的时间+WEB服务器处理请求并生成响应的时间。在一些站点，首字节时间可以达到5MS。这种情况下，网站还正常吗？
　　1、这里的第一个字节时间要注意：避免网站和其他网站共享同一个服务器网站其他网站会占用自己的网站服务器处理时间。
　　2、CDN 缩短了内容和访问者之间的“距离” 将静态内容分发到 CDN，CDN 的内容会自动跨位置复制，地理上更接近用户，从而减少 TTFB 时间。请注意，必须为网站慢速访问页面或部分设置“缓存时间”。
　　3、避免网站使用虚拟主机系统。如果网站一段时间没有产生流量，系统会延迟或挂起虚拟服务器。当有新访客进入时，将再次执行服务器备份过程（10s或更长）；
　　4、后端优化软件性能减少从服务器生成响应到浏览器的时间，如：操作码缓存、服务器端缓存、本地缓存、W3总缓存等。
　　最后，总结一下：
　　首先是为网站寻找可靠的DNS服务提供商。我们推荐阿里云，其次是稳定的CDN服务商，如阿里巴巴、百度智能云、腾讯云。最后是网站服务器，尽量不要使用虚拟主机，尽量避免多个站点使用同一台服务器。查看全部

　　抓取网页新闻(不就是几十次几十次的超时吗?什么问题呢?(图))
　　在这些年的SEO诊断中，我发现不少于20%的网站都有严重的爬取问题，但奇怪的是，从来没有被大多数人关注过。而对这个问题进行深入研究和分享的人都没有发现。今天的文章文章，我们来看看这个问题。
　　有什么问题？
　　

　　连接超时，或提取超时。如果您的网站遇到过这个问题，没有处理到位，请转载此文章。
　　很多人说，不就是几十个超时吗？有什么大不了的？如果你这么认为，那真的值得网站做得不好。一个普通的网站是什么样子的？举个例子：
　　

　　这是一个权重为4的网站，即使爬取了10万次以上，依然没有出现爬取错误！如果你每天爬取错误超过10次（十天半月出现一次错误），或者连续出现很多天），你真的应该认真对待这个问题，因为当前问题的存在早已被限制网站的发展极限，甚至因为这个问题，导致了网站的降级，一点也不奇怪。
　　为什么会出错？
　　有人说，别打扰，这是个bug，因为我在网站的LOG日志中没有发现这个问题。百度站长VIP群里，有人解释过。但是我想说的是：百度无法获取网站，你的网站LOG日志里能算出这样的错误吗？因此，上述解释是完全不合理的。
　　那么，为什么会出现这个错误呢？
　　A、DNS问题，不管是蜘蛛还是用户访问网站，首先需要正确解析域名的DNS，但是解析解决了，能否确定DNS是真的稳定吗？有很多网站错误，这是因为DNS不稳定。尤其是那些做域名注册，搞“域名抢注”的平台。此类平台更容易出现不稳定的 DNS 解析，尤其是在抢注高峰期。具体品牌将不具名。如果您的域名在这些平台上，何贵江强烈建议您转出。
　　B. 页面太大。网站的某些页面已经达到了 45,678,000 兆字节，甚至很少有网站见过大小为 10MB 的页面。这样的页面更容易出现链接超时。一般情况下，网站的页面大小不建议超过3MB，建议网站服务器开启GZIP压缩。
　　C. 带宽不足。这是很常见的情况。许多站点的链接超时是由带宽不足引起的。我们知道1M的峰值下载带宽是128KB。如果网站为 1M 访问，则页面大小为 256KB。如果两个人同时打开页面，则需要 4 秒才能完成下载。如果带宽是2MB，页面大小是1024KB，1个人打开网站需要8秒，但是如果10个人同时打开呢？所以这里的带宽必须足够。站长或企业应观察站点的平均带宽和峰值带宽。如果存在频繁的“带宽峰值”类型的访问，则必须升级带宽。
　　D、第一个字节时间，很多同学可能没有听说过这个问题，它是指从向WEB服务器发送请求的时间+WEB服务器处理请求并生成响应的时间。在一些站点，首字节时间可以达到5MS。这种情况下，网站还正常吗？
　　1、这里的第一个字节时间要注意：避免网站和其他网站共享同一个服务器网站其他网站会占用自己的网站服务器处理时间。
　　2、CDN 缩短了内容和访问者之间的“距离” 将静态内容分发到 CDN，CDN 的内容会自动跨位置复制，地理上更接近用户，从而减少 TTFB 时间。请注意，必须为网站慢速访问页面或部分设置“缓存时间”。
　　3、避免网站使用虚拟主机系统。如果网站一段时间没有产生流量，系统会延迟或挂起虚拟服务器。当有新访客进入时，将再次执行服务器备份过程（10s或更长）；
　　4、后端优化软件性能减少从服务器生成响应到浏览器的时间，如：操作码缓存、服务器端缓存、本地缓存、W3总缓存等。
　　最后，总结一下：
　　首先是为网站寻找可靠的DNS服务提供商。我们推荐阿里云，其次是稳定的CDN服务商，如阿里巴巴、百度智能云、腾讯云。最后是网站服务器，尽量不要使用虚拟主机，尽量避免多个站点使用同一台服务器。

抓取网页新闻(阿里巴巴工业设计作品集辅导--双十一新闻2分钟搞定)

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-01-17 23:01 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(阿里巴巴工业设计作品集辅导--双十一新闻2分钟搞定)
　　抓取网页新闻然后自动发邮件到邮箱里。可以看看这个效果吧，今年双十一新闻的，2分钟就能学会，用railorx和python的django框架搭配djangorestframework，djangorestframework可以自动转发邮件推送到邮箱，一键发送到指定电脑，一键删除某些电脑里的邮件，python写起来也比较方便。
　　本来以为android手机上编写这个程序已经挺复杂了，实际上手感觉是挺容易的，然后模拟一下接收邮件接收邮件发送邮件这种，真是一点也不复杂，有兴趣可以跟着练习下。
　　你好本人也是工业设计专业的大二在读学生可以提供一下工业设计作品集辅导作品集辅导包括：专业作品集辅导、语言成绩辅导、专业面试辅导、个人简历修改等一站式服务。
　　最简单最省时省力的就是申请研究生diy或者找中介喽。申请研究生直接查看官网给的申请要求，结合自己的基础找适合的学校和专业。可以多看几个学校和专业多做对比。要重视你的实习或者工作经验，这是对你申请有利的。
　　去黄页，，阿里巴巴这种购物网站上找这些公司，给他们发邮件，他们会尽量与你联系，有用信息主要就是申请要求和申请语言要求，申请专业要求这些吧。
　　谢邀首先，我觉得你可以试试看把你现在学校的官网放到google浏览器里，看看学校能不能下载dropbox里面的资料。然后可以问问之前毕业的学长学姐他们做毕业设计的作品集大概长什么样子，以及他们都怎么做的。其次，网站上有一栏叫做actions，可以去看看有没有你需要的。比如我一时间找不到我申请学校的官网，但是黄页上有的。
　　或者问问申请目标学校的学长学姐，他们之前申请的情况。如果都没有，那不要急嘛，用dropbox上的goat练练手，看看自己做的有什么问题。万一有问题也没关系，知道改正方向就好了。大不了就是再买个相机拍一下呗！再不行就试试多找几个学校，再找几个实习，就总有自己满意的。当然最好再是好好准备作品集啦！。查看全部

　　抓取网页新闻(阿里巴巴工业设计作品集辅导--双十一新闻2分钟搞定)
　　抓取网页新闻然后自动发邮件到邮箱里。可以看看这个效果吧，今年双十一新闻的，2分钟就能学会，用railorx和python的django框架搭配djangorestframework，djangorestframework可以自动转发邮件推送到邮箱，一键发送到指定电脑，一键删除某些电脑里的邮件，python写起来也比较方便。
　　本来以为android手机上编写这个程序已经挺复杂了，实际上手感觉是挺容易的，然后模拟一下接收邮件接收邮件发送邮件这种，真是一点也不复杂，有兴趣可以跟着练习下。
　　你好本人也是工业设计专业的大二在读学生可以提供一下工业设计作品集辅导作品集辅导包括：专业作品集辅导、语言成绩辅导、专业面试辅导、个人简历修改等一站式服务。
　　最简单最省时省力的就是申请研究生diy或者找中介喽。申请研究生直接查看官网给的申请要求，结合自己的基础找适合的学校和专业。可以多看几个学校和专业多做对比。要重视你的实习或者工作经验，这是对你申请有利的。
　　去黄页，，阿里巴巴这种购物网站上找这些公司，给他们发邮件，他们会尽量与你联系，有用信息主要就是申请要求和申请语言要求，申请专业要求这些吧。
　　谢邀首先，我觉得你可以试试看把你现在学校的官网放到google浏览器里，看看学校能不能下载dropbox里面的资料。然后可以问问之前毕业的学长学姐他们做毕业设计的作品集大概长什么样子，以及他们都怎么做的。其次，网站上有一栏叫做actions，可以去看看有没有你需要的。比如我一时间找不到我申请学校的官网，但是黄页上有的。
　　或者问问申请目标学校的学长学姐，他们之前申请的情况。如果都没有，那不要急嘛，用dropbox上的goat练练手，看看自己做的有什么问题。万一有问题也没关系，知道改正方向就好了。大不了就是再买个相机拍一下呗！再不行就试试多找几个学校，再找几个实习，就总有自己满意的。当然最好再是好好准备作品集啦！。

抓取网页新闻(关于Jsoup分析与思路虎扑NBA新闻网页的新闻列表)

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 52 次浏览 • 2022-01-16 02:02 • 来自相关话题

抓取网页新闻(关于Jsoup分析与思路虎扑NBA新闻网页的新闻列表)
　　前言：作为一个篮球迷，每天都要刷NBA新闻。用了这么多新闻应用后，我想知道我是否可以制作一个简单的新闻应用。于是我用Jsoup抓取了虎扑NBA新闻的数据，完成了一个简单的新闻APP。虽然没有什么技术含量，但还是把过程写下来，满足菜鸟的小成就感。
　　关于Jsoup分析及思路虎扑NBA新闻页面的新闻列表如图：
　　
　　我们要做的就是获取图片中每条新闻的新闻标题、新闻摘要、新闻时间和来源、新闻链接地址，然后用实体类News封装以上四个数据，然后在列表视图。. 点击ListView的每个子项，用WebView显示子项显示的新闻的链接地址，大功告成。效果如图：
　　
　　具体实施过程
　　1.在AndroidStudio新建项目JsoupTest，然后将Jsoup jar包【下载地址】复制到项目的libs中，然后右键Add As Library...
　　2.修改activity_main.xml的布局，简单的添加一个ListView，设置Listview每两个子项的间隔距离和颜色
　　

　　3.创建一个实体类News来封装我们将从网页中获取的新闻的标题、摘要、时间和来源、链接地址四个数据。很简单，用四个变量来表示以上四个数据，并建立对应的构造方法和四个变量的get和set方法。
　　public class News {
private String newsTitle; //新闻标题
private String newsUrl; //新闻链接地址
private String desc; //新闻概要
private String newsTime; //新闻时间与来源
public News(String newsTitle, String newsUrl, String desc, String newsTime) {
this.newsTitle = newsTitle;
this.newsUrl = newsUrl;
this.desc = desc;
this.newsTime = newsTime;
}
public String getDesc() {
return desc;
}
public void setDesc(String desc) {
this.desc = desc;
}
public String getNewsTime() {
return newsTime;
}
public void setNewsTime(String newsTime) {
this.newsTime = newsTime;
}
public String getNewsTitle() {
return newsTitle;
}
public void setNewsTitle(String newsTitle) {
this.newsTitle = newsTitle;
}
public String getNewsUrl() {
return newsUrl;
}
public void setNewsUrl(String newsUrl) {
this.newsUrl = newsUrl;
}
}
　　4.最重要的一步：使用Jsoup获取虎扑NBA新闻网页的数据，封装到News实体类中。只是简要概述了如何实施
　　分析上图中两条新闻的源码，找到我们打算获取的新闻的标题、摘要、时间和来源、链接地址四个数据。我们可以发现，在每条新闻的[div][/div]标签下，都有两条数据，一条新闻的链接地址，一条新闻的标题。而我们要做的就是使用Jsoup来解析这两个数据：
　　
　　首先用 Jsoup.connect("URL to grab data").get() 获取一个 Document 对象
　　Document doc = Jsoup.connect("https://voice.hupu.com/nba/").get();
　　使用 doc.select("div.list-hd") 方法返回一个 Elements 对象，该对象封装了每个新闻 [div][/div] 标签的内容。数据格式为：[{news1},{news 2}, {news 3}, {news 4}...]
　　对于每个 Element 对象，使用 for 循环遍历 titleLinks：
　　使用e.select("a").text()获取[a][/a]之间的内容，即新闻标题；
　　使用e.select("a").attr("href") 获取每个标签中href的值，即新闻的链接地址
　　Elements titleLinks = doc.select("div.list-hd");
for(Element e：titleLinks){
String title = e.select("a").text();
String uri = e.select("a").attr("href");
}
　　其他两个数据：news profile 和 news time and source 同理，我们分析源码，解析news profile source code
　　
　　使用以下代码获取新闻简介
　　元素 descLinks = doc.select("div.list-content"); for(元素 e:titleLinks){ String desc = e.select("span").text(); }
　　元素 timeLinks = doc.select("div.otherInfo"); for(元素 e:timeLinks){ String time = e.select("span.other-left").select("a").text(); }
　　综上所述，我们已经获得了我们需要的数据。为此，我们在 MainActivity 中声明了一个 getNews() 方法。在方法中，我们启动一个线程来获取数据。完整代码如下：
private void getNews(){
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try{
//获取虎扑新闻20页的数据，网址格式为：https://voice.hupu.com/nba/第几页
for(int i = 1;i 查看全部

　　抓取网页新闻(关于Jsoup分析与思路虎扑NBA新闻网页的新闻列表)
　　前言：作为一个篮球迷，每天都要刷NBA新闻。用了这么多新闻应用后，我想知道我是否可以制作一个简单的新闻应用。于是我用Jsoup抓取了虎扑NBA新闻的数据，完成了一个简单的新闻APP。虽然没有什么技术含量，但还是把过程写下来，满足菜鸟的小成就感。
　　关于Jsoup分析及思路虎扑NBA新闻页面的新闻列表如图：
　　

　　我们要做的就是获取图片中每条新闻的新闻标题、新闻摘要、新闻时间和来源、新闻链接地址，然后用实体类News封装以上四个数据，然后在列表视图。. 点击ListView的每个子项，用WebView显示子项显示的新闻的链接地址，大功告成。效果如图：
　　

　　具体实施过程
　　1.在AndroidStudio新建项目JsoupTest，然后将Jsoup jar包【下载地址】复制到项目的libs中，然后右键Add As Library...
　　2.修改activity_main.xml的布局，简单的添加一个ListView，设置Listview每两个子项的间隔距离和颜色
　　

　　3.创建一个实体类News来封装我们将从网页中获取的新闻的标题、摘要、时间和来源、链接地址四个数据。很简单，用四个变量来表示以上四个数据，并建立对应的构造方法和四个变量的get和set方法。
　　public class News {
private String newsTitle; //新闻标题
private String newsUrl; //新闻链接地址
private String desc; //新闻概要
private String newsTime; //新闻时间与来源
public News(String newsTitle, String newsUrl, String desc, String newsTime) {
this.newsTitle = newsTitle;
this.newsUrl = newsUrl;
this.desc = desc;
this.newsTime = newsTime;
}
public String getDesc() {
return desc;
}
public void setDesc(String desc) {
this.desc = desc;
}
public String getNewsTime() {
return newsTime;
}
public void setNewsTime(String newsTime) {
this.newsTime = newsTime;
}
public String getNewsTitle() {
return newsTitle;
}
public void setNewsTitle(String newsTitle) {
this.newsTitle = newsTitle;
}
public String getNewsUrl() {
return newsUrl;
}
public void setNewsUrl(String newsUrl) {
this.newsUrl = newsUrl;
}
}
　　4.最重要的一步：使用Jsoup获取虎扑NBA新闻网页的数据，封装到News实体类中。只是简要概述了如何实施
　　分析上图中两条新闻的源码，找到我们打算获取的新闻的标题、摘要、时间和来源、链接地址四个数据。我们可以发现，在每条新闻的[div][/div]标签下，都有两条数据，一条新闻的链接地址，一条新闻的标题。而我们要做的就是使用Jsoup来解析这两个数据：
　　

　　首先用 Jsoup.connect("URL to grab data").get() 获取一个 Document 对象
　　Document doc = Jsoup.connect("https://voice.hupu.com/nba/";).get();
　　使用 doc.select("div.list-hd") 方法返回一个 Elements 对象，该对象封装了每个新闻 [div][/div] 标签的内容。数据格式为：[{news1},{news 2}, {news 3}, {news 4}...]
　　对于每个 Element 对象，使用 for 循环遍历 titleLinks：
　　使用e.select("a").text()获取[a][/a]之间的内容，即新闻标题；
　　使用e.select("a").attr("href") 获取每个标签中href的值，即新闻的链接地址
　　Elements titleLinks = doc.select("div.list-hd");
for(Element e：titleLinks){
String title = e.select("a").text();
String uri = e.select("a").attr("href");
}
　　其他两个数据：news profile 和 news time and source 同理，我们分析源码，解析news profile source code
　　

使用以下代码获取新闻简介
　　元素 descLinks = doc.select("div.list-content"); for(元素 e:titleLinks){ String desc = e.select("span").text(); }
　　元素 timeLinks = doc.select("div.otherInfo"); for(元素 e:timeLinks){ String time = e.select("span.other-left").select("a").text(); }
　　综上所述，我们已经获得了我们需要的数据。为此，我们在 MainActivity 中声明了一个 getNews() 方法。在方法中，我们启动一个线程来获取数据。完整代码如下：
private void getNews(){
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try{
//获取虎扑新闻20页的数据，网址格式为：https://voice.hupu.com/nba/第几页
for(int i = 1;i

抓取网页新闻(各个_encoding(_status)O_O完整代码分析 )

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 68 次浏览 • 2022-01-14 18:07 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(各个_encoding(_status)O_O完整代码分析
)
　　我是新手，简单记录学校的作业项目。代码很简单，主要是我对各个库的理解，希望能给其他初学者一些启发。O(∩_∩)O
　　Python 定期抓取网络新闻并将其存储在数据库中并发送电子邮件
　　一、项目要求
　　1、程序可以抓取北京工业大学主页的新闻内容：
　　
　　2、程序可以将爬取的数据写入本地MySQL数据库。
　　3、程序可以将爬取的数据发送到邮箱。
　　4、程序可以定期执行。
　　二、项目分析
　　1、爬虫部分使用requests库爬取html文本，然后使用bs4中的BeautifulSoup库解析html文本提取需要的内容。
　　2、使用pymysql库连接MySQL数据库，创建表和插入内容。
　　3、使用smtplib库建立邮箱连接，然后使用email库将文本信息处理成邮件发送出去。
　　4、使用调度库定时执行程序。
　　三、代码分析1、导入需要的库：
　　# 爬虫相关模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
# 发邮件相关模块
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header
import time
# 定时模块
import schedule
　　2、获取html文件：
　　# 连接获取html文本
def getHTMLtext(url):
try:
headers={
"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36",
} # 浏览器请求头
r = requests.get(url, headers = headers, timeout = 30) # 获取连接
r.raise_for_status() # 测试连接是否成功，若失败则报异常
r.encoding = r.apparent_encoding # 解析编码
return r.text
except:
return ""
　　必须添加请求头标头，否则在获取请求时会返回错误页面。
　　raise_for_status() 可以根据状态码判断连接对象的状态。如果成功，它将继续执行。如果连接失败，会抛出异常，所以被try-except捕获。
　　visible_encoding() 方法可以解析和确定可能的编码。
　　3、解析 html 以提取数据：
　　首先观察网页源代码，确定新闻标签的位置：
　　
　　# 解析html提取数据
def parseHTML(news, html):
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 获取soup
for i in soup.find(attrs = {'class' : 'list'}).find_all('li'): # 存放新闻的li标签
date = i.p.string + '-' + i.h2.string # 日期
href = i.a['href'] # 链接
title = i.find('h1').string # 标题
content = i.find_all('p')[1].string # 梗概
news.append([date, href, title, content]) # 添加到列表中
　　4、存入数据库
　　# 存入数据库
def toMysql(news):
conn = pymysql.connect(host = 'localhost', port = 3306, user = 'root', passwd = '数据库密码', db = '数据库名称',charset = 'gbk', connect_timeout = 1000)
cursor = conn.cursor()

sql = '''
create table if not exists tb_news(
日期 date,
链接 varchar(400),
标题 varchar(400),
梗概 varchar(400))
'''

cursor.execute(sql) # 建表

for new in news: # 循环存入数据
sql = 'insert into tb_news(日期, 链接, 标题, 梗概) values(%s, %s, %s, %s)'
date = new[0]
href = new[1]
title = new[2]
content = new[3]
cursor.execute(sql, (date, href, title, content))

conn.commit()
conn.close()
　　5、发送电子邮件
　　# 发送邮件
def sendMail(news):
from_addr = '发送邮箱' # 发送邮箱
password = '16位授权码' # 邮箱授权码

to_addr = '接收邮箱' # 接收邮箱

mailhost = 'smtp.qq.com' # qq邮箱的smtp地址
qqmail = smtplib.SMTP() # 建立SMTP对象
qqmail.connect(mailhost, 25) # 25为SMTP常用端口
qqmail.login(from_addr, password) # 登录邮箱

content = ''
for new in news: # 拼接邮件内容字符串
content += '新闻时间：' + new[0] + '\n' + '新闻链接：' + new[1] + '\n' + '新闻标题：' + new[2] + '\n' + '新闻梗概：' + new[3] + '\n'
content += '======================================================================\n'

# 拼接题目字符串
subject = time.strftime('%Y-%m-%d %X', time.localtime(time.time())) + '时爬取的北工大首页主要新闻\n'

# 加工邮件message格式
msg = MIMEText(content, 'plain', 'utf-8')
msg['subject'] = Header(subject, 'utf-8')

try:
qqmail.sendmail(from_addr, to_addr, msg.as_string())
print('发送成功')
except:
print('发送失败')
qqmail.quit()
　　
　　6、主函数
　　# 主函数
def main():
news = []
url = "http://www.bjut.edu.cn/"
html = getHTMLtext(url)
parseHTML(news, html)
toMysql(news)
print(news)
sendMail(news)
　　main() #测试需要，之后会删除
　　结果如下：
　　
　　
　　
　　可以看出程序运行正常。
　　7、预定执行
　　# 定时执行整个任务
schedule.every().monday.at("08:00").do(main) # 每周一早上八点执行main函数
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
　　使用无限循环来确保计划始终运行。设置为每周一上午 8:00 执行程序。
　　为了方便查看效果，先将运行时间改为每5s运行一次：
　　schedule.every(5).seconds.do(main)
　　
　　每隔5s可以收到一封邮件，说明时间需求得到满足。至此，程序结束。
　　四、完整代码
　　# 爬虫相关模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
# 发邮件相关模块
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header
import time
# 定时模块
import schedule
# 连接获取html文本
def getHTMLtext(url):
try:
headers={
"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36",
} # 浏览器请求头
r = requests.get(url, headers = headers, timeout = 30) # 获取连接
r.raise_for_status() # 测试连接是否成功，若失败则报异常
r.encoding = r.apparent_encoding # 解析编码
return r.text
except:
return ""
# 解析html提取数据
def parseHTML(news, html):
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 获取soup
for i in soup.find(attrs = {'class' : 'list'}).find_all('li'): # 存放新闻的li标签
date = i.p.string + '-' + i.h2.string # 日期
href = i.a['href'] # 链接
title = i.find('h1').string # 标题
content = i.find_all('p')[1].string # 梗概
news.append([date, href, title, content]) # 添加到列表中
# 存入数据库
def toMysql(news):
conn = pymysql.connect(host = 'localhost', port = 3306, user = 'root', passwd = '数据库密码', db = '数据库名称',charset = 'gbk', connect_timeout = 1000)
cursor = conn.cursor()

sql = '''
create table if not exists tb_news(
日期 date,
链接 varchar(400),
标题 varchar(400),
梗概 varchar(400))
'''

cursor.execute(sql) # 建表

for new in news: # 循环存入数据
sql = 'insert into tb_news(日期, 链接, 标题, 梗概) values(%s, %s, %s, %s)'
date = new[0]
href = new[1]
title = new[2]
content = new[3]
cursor.execute(sql, (date, href, title, content))

conn.commit()
conn.close()
# 发送邮件
def sendMail(news):
from_addr = '发送邮箱' # 发送邮箱
password = '16位授权码' # 邮箱授权码

to_addr = '接收邮箱' # 接收邮箱

mailhost = 'smtp.qq.com' # qq邮箱的smtp地址
qqmail = smtplib.SMTP() # 建立SMTP对象
qqmail.connect(mailhost, 25) # 25为SMTP常用端口
qqmail.login(from_addr, password) # 登录邮箱

content = ''
for new in news: # 拼接邮件内容字符串
content += '新闻时间：' + new[0] + '\n' + '新闻链接：' + new[1] + '\n' + '新闻标题：' + new[2] + '\n' + '新闻梗概：' + new[3] + '\n'
content += '======================================================================\n'

# 拼接题目字符串
subject = time.strftime('%Y-%m-%d %X', time.localtime(time.time())) + '时爬取的北工大首页主要新闻\n'

# 加工邮件message格式
msg = MIMEText(content, 'plain', 'utf-8')
msg['subject'] = Header(subject, 'utf-8')

try:
qqmail.sendmail(from_addr, to_addr, msg.as_string())
print('发送成功')
except:
print('发送失败')
qqmail.quit()
# 主函数
def main():
news = []
url = "http://www.bjut.edu.cn/"
html = getHTMLtext(url)
parseHTML(news, html)
print(news)
sendMail(news)

# 定时执行整个任务
schedule.every().monday.at("08:00").do(main) # 每周一早上八点执行main函数
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1) 查看全部

　　抓取网页新闻(各个_encoding(_status)O_O完整代码分析
)
　　我是新手，简单记录学校的作业项目。代码很简单，主要是我对各个库的理解，希望能给其他初学者一些启发。O(∩_∩)O
　　Python 定期抓取网络新闻并将其存储在数据库中并发送电子邮件
　　一、项目要求
　　1、程序可以抓取北京工业大学主页的新闻内容：
　　

　　2、程序可以将爬取的数据写入本地MySQL数据库。
　　3、程序可以将爬取的数据发送到邮箱。
　　4、程序可以定期执行。
　　二、项目分析
　　1、爬虫部分使用requests库爬取html文本，然后使用bs4中的BeautifulSoup库解析html文本提取需要的内容。
　　2、使用pymysql库连接MySQL数据库，创建表和插入内容。
　　3、使用smtplib库建立邮箱连接，然后使用email库将文本信息处理成邮件发送出去。
　　4、使用调度库定时执行程序。
　　三、代码分析1、导入需要的库：
　　# 爬虫相关模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
# 发邮件相关模块
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header
import time
# 定时模块
import schedule
　　2、获取html文件：
　　# 连接获取html文本
def getHTMLtext(url):
try:
headers={
"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36",
} # 浏览器请求头
r = requests.get(url, headers = headers, timeout = 30) # 获取连接
r.raise_for_status() # 测试连接是否成功，若失败则报异常
r.encoding = r.apparent_encoding # 解析编码
return r.text
except:
return ""
　　必须添加请求头标头，否则在获取请求时会返回错误页面。
　　raise_for_status() 可以根据状态码判断连接对象的状态。如果成功，它将继续执行。如果连接失败，会抛出异常，所以被try-except捕获。
　　visible_encoding() 方法可以解析和确定可能的编码。
　　3、解析 html 以提取数据：
　　首先观察网页源代码，确定新闻标签的位置：
　　

　　# 解析html提取数据
def parseHTML(news, html):
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 获取soup
for i in soup.find(attrs = {'class' : 'list'}).find_all('li'): # 存放新闻的li标签
date = i.p.string + '-' + i.h2.string # 日期
href = i.a['href'] # 链接
title = i.find('h1').string # 标题
content = i.find_all('p')[1].string # 梗概
news.append([date, href, title, content]) # 添加到列表中
　　4、存入数据库
　　# 存入数据库
def toMysql(news):
conn = pymysql.connect(host = 'localhost', port = 3306, user = 'root', passwd = '数据库密码', db = '数据库名称',charset = 'gbk', connect_timeout = 1000)
cursor = conn.cursor()

sql = '''
create table if not exists tb_news(
日期 date,
链接 varchar(400),
标题 varchar(400),
梗概 varchar(400))
'''

cursor.execute(sql) # 建表

for new in news: # 循环存入数据
sql = 'insert into tb_news(日期, 链接, 标题, 梗概) values(%s, %s, %s, %s)'
date = new[0]
href = new[1]
title = new[2]
content = new[3]
cursor.execute(sql, (date, href, title, content))

conn.commit()
conn.close()
　　5、发送电子邮件
　　# 发送邮件
def sendMail(news):
from_addr = '发送邮箱' # 发送邮箱
password = '16位授权码' # 邮箱授权码

to_addr = '接收邮箱' # 接收邮箱

mailhost = 'smtp.qq.com' # qq邮箱的smtp地址
qqmail = smtplib.SMTP() # 建立SMTP对象
qqmail.connect(mailhost, 25) # 25为SMTP常用端口
qqmail.login(from_addr, password) # 登录邮箱

content = ''
for new in news: # 拼接邮件内容字符串
content += '新闻时间：' + new[0] + '\n' + '新闻链接：' + new[1] + '\n' + '新闻标题：' + new[2] + '\n' + '新闻梗概：' + new[3] + '\n'
content += '======================================================================\n'

# 拼接题目字符串
subject = time.strftime('%Y-%m-%d %X', time.localtime(time.time())) + '时爬取的北工大首页主要新闻\n'

# 加工邮件message格式
msg = MIMEText(content, 'plain', 'utf-8')
msg['subject'] = Header(subject, 'utf-8')

try:
qqmail.sendmail(from_addr, to_addr, msg.as_string())
print('发送成功')
except:
print('发送失败')
qqmail.quit()
　　

　　6、主函数
　　# 主函数
def main():
news = []
url = "http://www.bjut.edu.cn/"
html = getHTMLtext(url)
parseHTML(news, html)
toMysql(news)
print(news)
sendMail(news)
　　main() #测试需要，之后会删除
　　结果如下：
　　

　　可以看出程序运行正常。
　　7、预定执行
　　# 定时执行整个任务
schedule.every().monday.at("08:00").do(main) # 每周一早上八点执行main函数
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
　　使用无限循环来确保计划始终运行。设置为每周一上午 8:00 执行程序。
　　为了方便查看效果，先将运行时间改为每5s运行一次：
　　schedule.every(5).seconds.do(main)
　　

　　每隔5s可以收到一封邮件，说明时间需求得到满足。至此，程序结束。
　　四、完整代码
　　# 爬虫相关模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
# 发邮件相关模块
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header
import time
# 定时模块
import schedule
# 连接获取html文本
def getHTMLtext(url):
try:
headers={
"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36",
} # 浏览器请求头
r = requests.get(url, headers = headers, timeout = 30) # 获取连接
r.raise_for_status() # 测试连接是否成功，若失败则报异常
r.encoding = r.apparent_encoding # 解析编码
return r.text
except:
return ""
# 解析html提取数据
def parseHTML(news, html):
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 获取soup
for i in soup.find(attrs = {'class' : 'list'}).find_all('li'): # 存放新闻的li标签
date = i.p.string + '-' + i.h2.string # 日期
href = i.a['href'] # 链接
title = i.find('h1').string # 标题
content = i.find_all('p')[1].string # 梗概
news.append([date, href, title, content]) # 添加到列表中
# 存入数据库
def toMysql(news):
conn = pymysql.connect(host = 'localhost', port = 3306, user = 'root', passwd = '数据库密码', db = '数据库名称',charset = 'gbk', connect_timeout = 1000)
cursor = conn.cursor()

sql = '''
create table if not exists tb_news(
日期 date,
链接 varchar(400),
标题 varchar(400),
梗概 varchar(400))
'''

cursor.execute(sql) # 建表

for new in news: # 循环存入数据
sql = 'insert into tb_news(日期, 链接, 标题, 梗概) values(%s, %s, %s, %s)'
date = new[0]
href = new[1]
title = new[2]
content = new[3]
cursor.execute(sql, (date, href, title, content))

conn.commit()
conn.close()
# 发送邮件
def sendMail(news):
from_addr = '发送邮箱' # 发送邮箱
password = '16位授权码' # 邮箱授权码

to_addr = '接收邮箱' # 接收邮箱

mailhost = 'smtp.qq.com' # qq邮箱的smtp地址
qqmail = smtplib.SMTP() # 建立SMTP对象
qqmail.connect(mailhost, 25) # 25为SMTP常用端口
qqmail.login(from_addr, password) # 登录邮箱

content = ''
for new in news: # 拼接邮件内容字符串
content += '新闻时间：' + new[0] + '\n' + '新闻链接：' + new[1] + '\n' + '新闻标题：' + new[2] + '\n' + '新闻梗概：' + new[3] + '\n'
content += '======================================================================\n'

# 拼接题目字符串
subject = time.strftime('%Y-%m-%d %X', time.localtime(time.time())) + '时爬取的北工大首页主要新闻\n'

# 加工邮件message格式
msg = MIMEText(content, 'plain', 'utf-8')
msg['subject'] = Header(subject, 'utf-8')

try:
qqmail.sendmail(from_addr, to_addr, msg.as_string())
print('发送成功')
except:
print('发送失败')
qqmail.quit()
# 主函数
def main():
news = []
url = "http://www.bjut.edu.cn/"
html = getHTMLtext(url)
parseHTML(news, html)
print(news)
sendMail(news)

# 定时执行整个任务
schedule.every().monday.at("08:00").do(main) # 每周一早上八点执行main函数
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)

抓取网页新闻(Python正则抓取网易新闻的方法结合实例形式较为详细的分析 )

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-01-14 18:05 • 来自相关话题

抓取网页新闻(Python正则抓取网易新闻的方法结合实例形式较为详细的分析
)
　　本文文章主要介绍Python中定时抓取网易新闻的方法，并详细分析使用Python使用正则表达式抓取网易新闻的实现技巧和注意事项。有需要的朋友可以参考以下
　　本文示例介绍了Python定时抓取网易新闻的方法。分享给大家参考，详情如下：
　　自己写了一些爬网易新闻的爬虫，发现它的网页源码和网页上的评论一点都不正确，于是用抓包工具获取了它的评论隐藏地址（各个浏览器有自己的抓包工具可以用来分析网站）
　　如果你仔细看，你会发现有一个特别的，那么这就是你想要的
　　然后打开链接找到相关的评论内容。（下图为第一页内容）
　　接下来是代码（也是按照大神改写的）。
　　#coding=utf-8import urllib2import reimport jsonimport timeclass WY(): def __init__(self): self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/534.24 (KHTML, like '} self.url='http://comment.news.163.com/da ... 39%3B def getpage(self,page): full_url='http://comment.news.163.com/ca ... 2Bstr(page)+'.html' return full_url def gethtml(self,page): try: req=urllib2.Request(page,None,self.headers) response = urllib2.urlopen(req) html = response.read() return html except urllib2.URLError,e: if hasattr(e,'reason'): print u"连接失败",e.reason return None #处理字符串 def Process(self,data,page): if page == 1: data=data.replace('var replyData=','') else: data=data.replace('var newPostList=','') reg1=re.compile(" \[<a href=''>") data=reg1.sub(' ',data) reg2=re.compile('\]') data=reg2.sub('',data) reg3=re.compile('
') data=reg3.sub('',data) return data #解析json def dealJSON(self): with open("WY.txt","a") as file: file.write('ID'+'|'+'评论'+'|'+'踩'+'|'+'顶'+'\n本文来源gaodai$ma#com搞$代*码6网') for i in range(1,12): if i == 1: data=self.gethtml(self.url) data=self.Process(data,i)[:-1] value=json.loads(data) file=open('WY.txt','a') for item in value['hotPosts']: try: file.write(item['1']['f'].encode('utf-8')+'|') file.write(item['1']['b'].encode('utf-8')+'|') file.write(item['1']['a'].encode('utf-8')+'|') file.write(item['1']['v'].encode('utf-8')+'\n') except: continue file.close() print '--正在采集%d/12--'%i time.sleep(5) else: page=self.getpage(i) data = self.gethtml(page) data = self.Process(data,i)[:-2] # print data value=json.loads(data) # print value file=open('WY.txt','a') for item in value['newPosts']: try: file.write(item['1']['f'].encode('utf-8')+'|') file.write(item['1']['b'].encode('utf-8')+'|') file.write(item['1']['a'].encode('utf-8')+'|') file.write(item['1']['v'].encode('utf-8')+'\n') except: continue file.close() print '--正在采集%d/12--'%i time.sleep(5)if __name__ == '__main__': WY().dealJSON() 查看全部

抓取网页新闻(Python正则抓取网易新闻的方法结合实例形式较为详细的分析
)
　　本文文章主要介绍Python中定时抓取网易新闻的方法，并详细分析使用Python使用正则表达式抓取网易新闻的实现技巧和注意事项。有需要的朋友可以参考以下
　　本文示例介绍了Python定时抓取网易新闻的方法。分享给大家参考，详情如下：
　　自己写了一些爬网易新闻的爬虫，发现它的网页源码和网页上的评论一点都不正确，于是用抓包工具获取了它的评论隐藏地址（各个浏览器有自己的抓包工具可以用来分析网站）
　　如果你仔细看，你会发现有一个特别的，那么这就是你想要的
　　然后打开链接找到相关的评论内容。（下图为第一页内容）
　　接下来是代码（也是按照大神改写的）。
　　#coding=utf-8import urllib2import reimport jsonimport timeclass WY(): def __init__(self): self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/534.24 (KHTML, like '} self.url='http://comment.news.163.com/da ... 39%3B def getpage(self,page): full_url='http://comment.news.163.com/ca ... 2Bstr(page)+'.html' return full_url def gethtml(self,page): try: req=urllib2.Request(page,None,self.headers) response = urllib2.urlopen(req) html = response.read() return html except urllib2.URLError,e: if hasattr(e,'reason'): print u"连接失败",e.reason return None #处理字符串 def Process(self,data,page): if page == 1: data=data.replace('var replyData=','') else: data=data.replace('var newPostList=','') reg1=re.compile(" \[<a href=''>") data=reg1.sub(' ',data) reg2=re.compile('\]') data=reg2.sub('',data) reg3=re.compile('
') data=reg3.sub('',data) return data #解析json def dealJSON(self): with open("WY.txt","a") as file: file.write('ID'+'|'+'评论'+'|'+'踩'+'|'+'顶'+'\n本文来源gaodai$ma#com搞$代*码6网') for i in range(1,12): if i == 1: data=self.gethtml(self.url) data=self.Process(data,i)[:-1] value=json.loads(data) file=open('WY.txt','a') for item in value['hotPosts']: try: file.write(item['1']['f'].encode('utf-8')+'|') file.write(item['1']['b'].encode('utf-8')+'|') file.write(item['1']['a'].encode('utf-8')+'|') file.write(item['1']['v'].encode('utf-8')+'\n') except: continue file.close() print '--正在采集%d/12--'%i time.sleep(5) else: page=self.getpage(i) data = self.gethtml(page) data = self.Process(data,i)[:-2] # print data value=json.loads(data) # print value file=open('WY.txt','a') for item in value['newPosts']: try: file.write(item['1']['f'].encode('utf-8')+'|') file.write(item['1']['b'].encode('utf-8')+'|') file.write(item['1']['a'].encode('utf-8')+'|') file.write(item['1']['v'].encode('utf-8')+'\n') except: continue file.close() print '--正在采集%d/12--'%i time.sleep(5)if __name__ == '__main__': WY().dealJSON()

抓取网页新闻(网络爬虫的基本原理原理和基本原理策略策略设计系统)

网站优化 • 优采云发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-01-14 05:00 • 来自相关话题

　　抓取网页新闻(网络爬虫的基本原理原理和基本原理策略策略设计系统)
　　网络爬虫定义
　　网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，通常称为网页追逐者）是一种程序或脚本，它根据一定的规则自动从万维网上爬取信息。算法
　　可以理解的更形象：网络就是一张巨大的蜘蛛网，每条蜘蛛丝的交汇点就是一个资源（URI）。爬虫在这个庞大的网络上爬取必要的资源后，通过一定的机制和容器进行存储。. 互联网
　　网络爬虫的原理
　　网络爬虫的基本原理可以用一张经典图来概括：
　　
　　多线程下载器功能：从互联网上抓取网页信息。其中，通过URL下载队列调度器，在一定时间或某种调度机制后进行下载，将下载的目标资源存储在多内存（DB）中。
　　网络爬虫的爬取策略爬取策略是网络爬虫系统中最重要的部分。爬取策略是爬虫系统按照一定的方法/方法对目标资源进行爬取。目前比较常见的爬取策略有：深度优先、广度优先、最佳优先。还有一些爬取策略：反向连接策略、Partial PageRank策略、OPIC策略、大站点优先策略等等。
　　深度优先深度优先搜索策略从起始页面开始，选择一个URL进入，分析该页面中的URL，选择一个然后进入。这样的连接是一个接一个的抓取，直接处理完一个路由后处理下一个路由。深度优先策略设计相对简单。但是门户网站网站提供的链接往往是最有价值的，而且PageRank也很高，但是每深入一层，页面价值和PageRank都会相应降低。这意味着重要的页面通常更靠近种子，而爬得太深的页面几乎没有价值。同时，该策略的抓取深度直接影响抓取命中率和抓取效率，而抓取深度是该策略的关键。与其他两种策略相比。这种策略很少使用。
　　广度优先广度优先搜索策略是指在爬取过程中，完成当前一级的搜索后，再进行下一级的搜索。该算法的设计和实现比较简单。目前，为了覆盖尽可能多的页面，通常使用广度优先搜索的方法。还有许多研究将广度优先搜索策略应用于重点爬虫。其基本思想是距离初始 URL 一定连接距离内的网页具有很高的关联概率。另一种方法是将广度优先搜索与网络过滤技术相结合，首先采用广度优先策略抓取网页，然后过滤掉不相关的网页。这些方法的缺点是随着爬取的网页数量的增加，
　　best-first best-first 搜索策略根据一定的网页分析算法预测候选 URL 与目标页面的相似度，或与主题的相关性，选择评价最好的一个或几个 URL 进行爬取。它只访问被网络分析算法预测为“有用”的网页。一个问题是爬虫爬取路径上的很多相关网页可能会被忽略，因为最佳优先级策略是局部最优搜索算法。因此，需要将最佳优先级与具体应用结合起来进行改进，以跳出局部最佳优势。具体的讨论将在第4节结合网页分析算法进行。
　　反向链接数策略反向链接数是指一个网页被其他网页指向的链接数。反向链接的数量表示网页内容被他人推荐的程度。因此，在很多情况下，搜索引擎的爬取系统都会使用这个指标来评估网页的重要性，从而确定不同网页的爬取前后顺序。在真实的网络环境中，由于广告连接和欺骗连接的存在，反向连接的数量不能完全等待别人的重视。因此，搜索引擎通常会考虑一些可靠的反向链接。
　　Partial PageRank 策略 Partial PageRank 算法借鉴了 PageRank 算法的思想：对于下载的网页，连同待爬取的 URL 队列中的 URL，创建一个网页的集合，计算每个网页的 PageRank 值页。经过计算，待爬取的 URL 将队列中的 URL 按 PageRank 值的大小排序，并按照该顺序爬取页面。如果每次爬取一个页面都重新计算一次PageRank值，折中的解决方案是：每爬完K个页面，重新计算一次PageRank值。但是这种情况还是有一个问题：对于下载页面中分析的链接，也就是我们之前提到的那部分未知网页，暂时没有PageRank值。为了解决这个问题，
　　OPIC strategy strategy 该算法实际上对页面的重要性进行评分。在算法开始之前，所有页面都会获得相同的初始现金。当某个页面P被下载时，P的cash被分配给从P分析的所有connection，P的cash被清空。将URL队列中的所有页面按照现金数量排序。
　　大站点优先策略所有待爬取的URL队列中的网页都按照它们所属的网站进行分类。网站需要下载的页面较多，请先下载。这种策略也称为大站点优先策略。
　　总结：在实际运营过程中，往往不是单独选择某一种策略，而是结合多种策略的优势，去糟粕，为业务实现相应的功能。
　　网络爬虫还有一个重要的部分就是进行网页分析，具体方法有：拓扑分析算法、网页分析算法等。这里的重点是如何实现爬取的动作，我们不需要在爬取范围广泛的网页时，关心获取所需的目标页面，因此我们在此不做详细分析。
　　参考：
　　下一篇会是爬取腾讯新闻RSS网页的原理。请注意。查看全部

　　抓取网页新闻(网络爬虫的基本原理原理和基本原理策略策略设计系统)
　　网络爬虫定义
　　网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，通常称为网页追逐者）是一种程序或脚本，它根据一定的规则自动从万维网上爬取信息。算法
　　可以理解的更形象：网络就是一张巨大的蜘蛛网，每条蜘蛛丝的交汇点就是一个资源（URI）。爬虫在这个庞大的网络上爬取必要的资源后，通过一定的机制和容器进行存储。. 互联网
　　网络爬虫的原理
　　网络爬虫的基本原理可以用一张经典图来概括：
　　

　　多线程下载器功能：从互联网上抓取网页信息。其中，通过URL下载队列调度器，在一定时间或某种调度机制后进行下载，将下载的目标资源存储在多内存（DB）中。
　　网络爬虫的爬取策略爬取策略是网络爬虫系统中最重要的部分。爬取策略是爬虫系统按照一定的方法/方法对目标资源进行爬取。目前比较常见的爬取策略有：深度优先、广度优先、最佳优先。还有一些爬取策略：反向连接策略、Partial PageRank策略、OPIC策略、大站点优先策略等等。
　　深度优先深度优先搜索策略从起始页面开始，选择一个URL进入，分析该页面中的URL，选择一个然后进入。这样的连接是一个接一个的抓取，直接处理完一个路由后处理下一个路由。深度优先策略设计相对简单。但是门户网站网站提供的链接往往是最有价值的，而且PageRank也很高，但是每深入一层，页面价值和PageRank都会相应降低。这意味着重要的页面通常更靠近种子，而爬得太深的页面几乎没有价值。同时，该策略的抓取深度直接影响抓取命中率和抓取效率，而抓取深度是该策略的关键。与其他两种策略相比。这种策略很少使用。
　　广度优先广度优先搜索策略是指在爬取过程中，完成当前一级的搜索后，再进行下一级的搜索。该算法的设计和实现比较简单。目前，为了覆盖尽可能多的页面，通常使用广度优先搜索的方法。还有许多研究将广度优先搜索策略应用于重点爬虫。其基本思想是距离初始 URL 一定连接距离内的网页具有很高的关联概率。另一种方法是将广度优先搜索与网络过滤技术相结合，首先采用广度优先策略抓取网页，然后过滤掉不相关的网页。这些方法的缺点是随着爬取的网页数量的增加，
　　best-first best-first 搜索策略根据一定的网页分析算法预测候选 URL 与目标页面的相似度，或与主题的相关性，选择评价最好的一个或几个 URL 进行爬取。它只访问被网络分析算法预测为“有用”的网页。一个问题是爬虫爬取路径上的很多相关网页可能会被忽略，因为最佳优先级策略是局部最优搜索算法。因此，需要将最佳优先级与具体应用结合起来进行改进，以跳出局部最佳优势。具体的讨论将在第4节结合网页分析算法进行。
　　反向链接数策略反向链接数是指一个网页被其他网页指向的链接数。反向链接的数量表示网页内容被他人推荐的程度。因此，在很多情况下，搜索引擎的爬取系统都会使用这个指标来评估网页的重要性，从而确定不同网页的爬取前后顺序。在真实的网络环境中，由于广告连接和欺骗连接的存在，反向连接的数量不能完全等待别人的重视。因此，搜索引擎通常会考虑一些可靠的反向链接。
　　Partial PageRank 策略 Partial PageRank 算法借鉴了 PageRank 算法的思想：对于下载的网页，连同待爬取的 URL 队列中的 URL，创建一个网页的集合，计算每个网页的 PageRank 值页。经过计算，待爬取的 URL 将队列中的 URL 按 PageRank 值的大小排序，并按照该顺序爬取页面。如果每次爬取一个页面都重新计算一次PageRank值，折中的解决方案是：每爬完K个页面，重新计算一次PageRank值。但是这种情况还是有一个问题：对于下载页面中分析的链接，也就是我们之前提到的那部分未知网页，暂时没有PageRank值。为了解决这个问题，
　　OPIC strategy strategy 该算法实际上对页面的重要性进行评分。在算法开始之前，所有页面都会获得相同的初始现金。当某个页面P被下载时，P的cash被分配给从P分析的所有connection，P的cash被清空。将URL队列中的所有页面按照现金数量排序。
　　大站点优先策略所有待爬取的URL队列中的网页都按照它们所属的网站进行分类。网站需要下载的页面较多，请先下载。这种策略也称为大站点优先策略。
　　总结：在实际运营过程中，往往不是单独选择某一种策略，而是结合多种策略的优势，去糟粕，为业务实现相应的功能。
　　网络爬虫还有一个重要的部分就是进行网页分析，具体方法有：拓扑分析算法、网页分析算法等。这里的重点是如何实现爬取的动作，我们不需要在爬取范围广泛的网页时，关心获取所需的目标页面，因此我们在此不做详细分析。
　　参考：
　　下一篇会是爬取腾讯新闻RSS网页的原理。请注意。

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