上一篇文章《Python爬虫:抓取新浪新闻数据》详细解说了如何抓取新浪新闻详情页的相关数据,但代码的构建不利于后续扩展,每次抓取新的详情页时都需要重新写一遍,因此,我们需要将其整理成函数,方便直接调用。
详情页抓取的6个数据:新闻标题、评论数、时间、来源、正文、责任编辑。
首先,我们先将评论数整理成函数形式表示:
1 import requests 2 import json 3 import re 4 5 comments_url = '{}&group=&compress=0&ie=utf-8&oe=utf-8&page=1&page_size=20' 6 7 def getCommentsCount(newsURL): 8 ID = re.search('doc-i(.+).shtml', newsURL) 9 newsID = ID.group(1)10 commentsURL = requests.get(comments_url.format(newsID))11 commentsTotal = json.loads(commentsURL.text.strip('var data='))12 return commentsTotal['result']['count']['total']13 14 news = ''15 print(getCommentsCount(news))
第5行comments_url,在上一篇中,我们知道评论链接中有新闻ID,不同新闻的评论数通过该新闻ID的变换而变换,因此我们将其格式化,新闻ID处用大括号{}来替代;
定义获取评论数的函数getCommentsCount,通过正则来查找匹配的新闻ID,然后将获取的新闻链接存储进变量commentsURL中,通过解码JS来得到最终的评论数commentsTotal;
然后,我们只需输入新的新闻链接,便可直接调用函数getCommentsCount来获取评论数。
最后,我们将需要抓取的6个数据均整理到一个函数getNewsDetail中。如下:
1 from bs4 import BeautifulSoup 2 import requests 3 from datetime import datetime 4 import json 5 import re 6 7 comments_url = '{}&group=&compress=0&ie=utf-8&oe=utf-8&page=1&page_size=20' 8 9 def getCommentsCount(newsURL):10 ID = re.search('doc-i(.+).shtml', newsURL)11 newsID = ID.group(1)12 commentsURL = requests.get(comments_url.format(newsID))13 commentsTotal = json.loads(commentsURL.text.strip('var data='))14 return commentsTotal['result']['count']['total']15 16 # news = 'http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-05-14/doc-ifyfeius7904403.shtml'17 # print(getCommentsCount(news))18 19 def getNewsDetail(news_url):20 result = {}21 web_data = requests.get(news_url)22 web_data.encoding = 'utf-8'23 soup = BeautifulSoup(web_data.text,'lxml')24 result['title'] = soup.select('#artibodyTitle')[0].text25 result['comments'] = getCommentsCount(news_url)26 time = soup.select('.time-source')[0].contents[0].strip()27 result['dt'] = datetime.strptime(time,'%Y年%m月%d日%H:%M')28 result['source'] = soup.select('.time-source span span a')[0].text29 result['article'] = ' '.join([p.text.strip() for p in soup.select('#artibody p')[:-1]])30 result['editor'] = soup.select('.article-editor')[0].text.lstrip('责任编辑:')31 return result32 33 print(getNewsDetail(''))
在函数getNewsDetail中,获取需要抓取的6个数据,放在result中:
result['title']是获取新闻标题;
resul['comments']是获取评论数,可以直接调用我们开头定义的评论数函数getCommentsCount;
result['dt']是获取时间; result['source']是获取来源;
result['article']是获取正文;
result['editor']是获取责任编辑。
而后输入自己想要获取数据的新闻链接,调用该函数即可。
部分运行结果:
{'title': '浙大附中开课教咏春 “教头”系叶问第三代弟子', 'comments': 618, 'dt': datetime.datetime(2017, 5, 14, 7, 22), 'source': '中国新闻网', 'article': '原标题:浙大附中开课教咏春 “教头”系叶问......来源:钱江晚报', 'editor': '张迪 '}
以上是新浪新闻详情页的数据抓取实例的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

SublimeText3 英文版
推荐:为Win版本,支持代码提示!

Dreamweaver Mac版
视觉化网页开发工具

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

EditPlus 中文破解版
体积小,语法高亮,不支持代码提示功能