python3编程05--爬虫实战：爬取新闻网站信息1_使用 python 爬取新闻内容标题以及新闻类别

爬取新闻网站信息

 

本篇博客爬取内容如下：

新闻标题、新闻时间、新闻来源、新闻内容、责任编辑、评论数（难点）、新闻标识符

 

准备工作：

安装python3

安装相关套件：jupyter、requests、BeautifulSoup4  、datetime  （安装方法： pip install xxx）

 

确定要爬取的新闻网站：

首先打开新浪新闻 https://news.sina.com.cn/china/

找到一篇带有评论的新闻

 

复制网址：https://news.sina.com.cn/c/2018-11-15/doc-ihnvukff4194550.shtml

页面空白处，右键-->检查

下载页面数据

#下载页面数据
import requests
 
res = requests.get('https://news.sina.com.cn/c/2018-11-15/doc-ihnvukff4194550.shtml')
res.encoding = 'utf-8'
print(res.text)

 抓取新闻标题

通过下图所示，得到标题所在的class=main-title，抓取其他信息查看其所在class或id的方法都一样。

#抓取新闻标题 class=main-title
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
title = soup.select('.main-title')[0].text
print(title)
​

抓取新闻时间

#抓取新闻时间
from datetime import datetime
timesource = soup.select('.date')[0].text
#字符串转为时间类型
dt=datetime.strptime(timesource, '%Y年%m月%d日 %H:%M')
print(dt)

抓取新闻来源

#获取来源  class=source
source = soup.select('.source')[0].text
source

抓取新闻内容

#获取内容  id=article
source = soup.select('#article p')[:-1]
print(source)

#将内容合并到一个list
article = []
for p in source:
    article.append(p.text.strip())
#以"***"连接每一个段落
'***'.join(article)

简化获取内容语句 

#简化获取内容语句 
'***'.join([p.text.strip() for p in soup.select('.article p')[:-1]])

 

抓取责任编辑

#抓取责任编辑 class=show_author
soup.select('.show_author')[0].text.lstrip('责任编辑：')

抓取评论数（难点）

错误方法：

#抓取评论数 num
soup.select('.num')[0]
​

显然我们打开的新闻评论不为0 ，抓取到的评论数为0，所以此方法错误。

正确方法：因为评论数不在我们下载的html文件中，其实评论数在js文件中，通过如下图方法找到了与评论数对应的数字

通过以下图示方法，能看到页面的评论与js文件的内容一致，可以确认评论来自 "info?version=1..."文件

 复制评论所在URL：https://comment.sina.com.cn/page/info?version=1&format=json&channel=gn&newsid=comos-hnvukff4194550&group=undefined&compress=0&ie=utf-8&oe=utf-8&page=1&page_size=3&t_size=3&h_size=3&thread=1&callback=jsonp_1542297510153&_=1542297510153

 

#下载评论数据
comments = requests.get('https://comment.sina.com.cn/page/info?version=1&format=json&channel=gn&newsid=comos-hnvukff4194550&group=undefined&compress=0&ie=utf-8&oe=utf-8&page=1&page_size=3&t_size=3&h_size=3&thread=1&callback=jsonp_1542297510153&_=1542297510153')
comments.encoding = 'utf-8'
print(comments.text)

 发现输出类似于json格式，但多出了上图前缀 “jsonp_1542297510153(”

观察评论URL: 末尾正好有与前缀一样的内容

 

我们不妨试着去掉上图末尾的内容，再抓取数据看看，发现输出为json格式的数据。

#下载评论数据，去掉元素URL末尾的“&callback=jsonp_1542297510153&_=1542297510153”
comments = requests.get('https://comment.sina.com.cn/page/info?version=1&format=json&channel=gn&newsid=comos-hnvukff4194550&group=undefined&compress=0&ie=utf-8&oe=utf-8&page=1&page_size=3&t_size=3&h_size=3&thread=1')
comments.encoding = 'utf-8'
print(comments.text)
​

解析json数据，得到新闻评论数

#加载json数据
import json
json.loads(comments.text)
​

#解析json取得评论数
import json
jd = json.loads(comments.text)['result']['count']['total']
print(jd)

 

 

抓取新闻标识符

#抓取新闻标识符,方法一：
newurl = 'https://news.sina.com.cn/c/2018-11-15/doc-ihnvukff4194550.shtml'
urlid = newurl.split('/')
urlid[-1].lstrip('doc-i').rstrip('.shtml')

#抓取新闻标识符,方法二：使用正则表达式
import re  
newurl = 'https://news.sina.com.cn/c/2018-11-15/doc-ihnvukff4194550.shtml'
match = re.search('doc-i(.+).shtml', newurl)
match.group(1)

 

先到这，enjoy it！