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Python怎么进行简单的百度新闻爬取

Python怎么进行简单的百度新闻爬取，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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这个实战例子是构建一个大规模的异步新闻爬虫，但要分几步走，从简单到复杂，循序渐进的来构建这个Python爬虫

本教程所有代码以Python 3.6实现，不兼顾Python 2，强烈建议大家使用Python 3

Python怎么进行简单的百度新闻爬取

要抓取新闻，首先得有新闻源，也就是抓取的目标网站。国内的新闻网站，从中央到地方，从综合到垂直行业，大大小小有几千家新闻网站。百度新闻（news.baidu.com）收录的大约两千多家。那么我们先从百度新闻入手。

打开百度新闻的网站首页： news.baidu.com
我们可以看到这就是一个新闻聚合网页，里面列举了很多新闻的标题及其原始链接。如图所示：

Python怎么进行简单的百度新闻爬取

我们的目标就是从这里提取那些新闻的链接并下载。流程比较简单：

Python怎么进行简单的百度新闻爬取

新闻爬虫简单流程图

根据这个简单流程，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('%s : %s' % (url, len(html)))
def crawl():
    # 1\. download baidu news
    hub_url = 'http://news.baidu.com/'
    res = requests.get(hub_url)
    html = res.text
    # 2\. extract news links
    ## 2.1 extract all links with 'href'
    links = re.findall(r'href=[\'"]?(.*?)[\'"\s]', html)
    print('find links:', len(links))
    news_links = []
    ## 2.2 filter non-news link
    for link in links:
        if not link.startswith('http'):
            continue
        tld = tldextract.extract(link)
        if tld.domain == 'baidu':
            continue
        news_links.append(link)
    print('find news links:', 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('works done!')
def main():
    while 1:
        crawl()
        time.sleep(300)
if __name__ == '__main__':
    main()

简单解释一下上面的代码：

1. 使用requests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，也就是网页中的链接；然后找出新闻的链接，方法是：假定非百度的外链都是新闻链接；
3. 逐个下载找到的所有新闻链接并保存到数据库；保存到数据库的函数暂时用打印相关信息代替。
4. 每隔300秒重复1-3步，以抓取更新的新闻。

以上代码能工作，但也仅仅是能工作，槽点多得也不是一点半点，那就让我们一起边吐槽边完善这个爬虫吧。

1. 增加异常处理

在写爬虫，尤其是网络请求相关的代码，一定要有异常处理。目标服务器是否正常，当时的网络连接是否顺畅（超时）等状况都是爬虫无法控制的，所以在处理网络请求时必须要处理异常。网络请求最好设置timeout，别在某个请求耗费太多时间。timeout 导致的识别，有可能是服务器响应不过来，也可能是暂时的网络出问题。所以，对于timeout的异常，我们需要过段时间再尝试。

2. 要对服务器返回的状态，如404,500等做出处理

服务器返回的状态很重要，这决定着我们爬虫下一步该怎么做。需要处理的常见状态有：

  • 301， 该URL被永久转移到其它URL，以后请求的话就请求被转移的URL

  • 404，基本上是这个网站已经失效了，后面也就别试了

  • 500，服务器内部出错了，可能是暂时的，后面要再次请求试试

3. 管理好URL的状态

记录下此次失败的URL，以便后面再试一次。对于timeout的URL，需要后面再次抓取，所以需要记录所有URL的各种状态，包括：

  • 已经下载成功

  • 下载多次失败无需再下载

  • 正在下载

  • 下载失败要再次尝试

增加了对网络请求的各种处理，这个爬虫就健壮多了，不会动不动就异常退出，给后面运维带来很多的工作量。
下一节我们讲对上面三个槽点结合代码一一完善。欲知详情，请听下回分解。

Python爬虫知识点

本节中我们用到了Python的几个模块，他们在爬虫中的作用如下：
1. requests模块
它用来做http网络请求，下载URL内容，相比Python自带的urllib.request，requests更加易用。GET，POST信手拈来：

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()函数有很多参数可选，上面用到了设置timeout，自定义headers，更多参数可参考requests 文档。

requests无论get()还是post()都会返回一个Response对象，下载到的内容就通过这个对象获取：

  • res.content 是得到的二进制内容，其类型是bytes；

  • res.text 是二进制内容content decode后的str内容；
    它先从response headers里面找到encoding，没找到就通过chardet自动判断得到encoding，并赋值给res.encoding，最后把二进制的content解密为str类型。

经验之谈: res.text判断中文编码时有时候会出错，还是自己通过cchardet（用C语言实现的chardet）获取更准确。这里，我们列举一个例子：

In [1]: import requests
In [2]: r = requests.get('http://epaper.sxrb.com/')
In [3]: r.encoding
Out[3]: 'ISO-8859-1'
In [4]: import chardet
In [5]: chardet.detect(r.content)
Out[5]: {'confidence': 0.99, 'encoding': 'utf-8', 'language': ''}

上面是用ipython交互式解释器（强烈推荐ipython，比Python自己的解释器好太多）演示了一下。打开的网址是山西日报数字报，手动查看网页源码其编码是utf8，用chardet判断得到的也是utf8。而requests自己判断的encoding是ISO-8859-1，那么它返回的text的中文也就会是乱码。

requests还有个好用的就是Session，它部分类似浏览器，保存了cookies，在后面需要登录和与cookies相关的爬虫都可以用它的session来实现。

2. re模块

正则表达式主要是用来提取html中的相关内容，比如本例中的链接提取。更复杂的html内容提取，推荐使用lxml来实现。

3. tldextract模块

这是个第三方模块，需要pip install tldextract进行安装。它的意思就是Top Level Domain extract，即顶级域名提取。前面我们讲过URL的结构，news.baidu.com 里面的news.baidu.com叫做host，它是注册域名baidu.com的子域名，而com就是顶级域名TLD。它的结果是这样的：

In [6]: import tldextract
In [7]: tldextract.extract('http://news.baidu.com/')
Out[7]: ExtractResult(subdomain='news', domain='baidu', suffix='com')

返回结构包含三部分：subdomain, domain, suffix

4. time模块

时间，是我们在程序中经常用到的概念，比如，在循环中停顿一段时间，获取当前的时间戳等。而time模块就是提供时间相关功能的模块。同时还有另外一个模块datetime也是时间相关的，可以根据情况适当选择来用。

记住这几个模块，在今后的写爬虫生涯中将会受益匪浅。

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