本篇内容介绍了“怎么用Python代码实现新闻爬虫”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
新闻源：Reddit
我们可以通过Reddit提交新闻链接并为之投票，因此Reddit是个很好的新闻来源。但接下来的问题是：怎样才能获取每天最流行的新闻?在考虑抓取之前，我们应该先考虑目标网站有没有提供API。因为使用API完全合法，更重要的是它能提供机器可读的数据，这样就无需再分析HTML了。幸运的是Reddit提供了API。我们可以从API列表中找到所需的功能：/top。该功能可以返回Reddit或指定subreddit上最流行的新闻。接下来的问题是：这个API怎么用?仔细阅读了Reddit的文档之后，我找到了最有效的用法。第一步：在Reddit上创建一个应用。登录之后前往“preferences → apps”页面，底部有个名为“create another app…”的按钮。点击后创建一个“script”类型的应用。我们不需要提供“about url”或“redirect url”，因为这个应用不对公众开放，也不会被别人使用。
应用创建之后，可以在应用信息里找到App ID和Secret。
下个问题是如何使用App ID和Secret。由于我们只需获取指定SubReddit上最流行的新闻，而无需访问任何与用户相关的信息，所以理论上来说我们无需提供用户名或密码之类的个人信息。Reddit提供了“Application Only OAuth”的形式，通过这种方式，应用可以匿名访问公开的信息。运行下面这条命令：
$ curl -X POST -H 'User-Agent: myawesomeapp/1.0' -d grant_type=client_credentials --user 'OUR_CLIENT_ID:OUR_CLIENT_SECRET' https://www.reddit.com/api/v1/access_token
该命令会返回access token：
{"access_token": "ABCDEFabcdef0123456789", "token_type": "bearer", "expires_in": 3600, "scope": "*"}
太好了!有了access token之后就可以大展拳脚了。最后，如果不想自己写API的访问代码的话，可以使用Python客户端：https://github.com/praw-dev/praw先做一下测试，从/r/Python获取最流行的5条新闻：
>>> import praw >>> import pprint >>> reddit = praw.Reddit(client_id='OUR_CLIENT_ID', ... client_secret='OUR_SECRET', ... grant_type='client_credentials', ... user_agent='mytestscript/1.0') >>> subs = reddit.subreddit('Python').top(limit=5) >>> pprint.pprint([(s.score, s.title) for s in subs]) [(6555, 'Automate the boring stuff with python - tinder'), (4548, 'MS is considering official Python integration with Excel, and is asking for ' 'input'), (4102, 'Python Cheet Sheet for begineers'), (3285, 'We started late, but we managed to leave Python footprint on r/place!'), (2899, "Python Section at Foyle's, London")]
成功了!
抓取新闻页面
下一步的任务是抓取新闻页面，这其实很简单。通过上一步我们可以得到Submission对象，其URL属性就是新闻的地址。我们还可以通过domain属性过滤掉那些属于Reddit自己的URL：
subs = [sub for sub in subs if not sub.domain.startswith('self.')]
我们只需要抓取该URL即可，用Requests很容易就可以做到：
for sub in subs: res = requests.get(sub.url) if (res.status_code == 200 and 'content-type' in res.headers and res.headers.get('content-type').startswith('text/html')): html = res.text
这里我们略过了content type不是text/html的新闻地址，因为Reddit的用户有可能会提交直接指向图片的链接，我们不需要这种。
提取新闻内容
下一步是从HTML中提取内容。我们的目标是提取新闻的标题和正文，而且可以忽略其他不需要阅读的内容，如页首、页脚、侧边栏等。这项工作很难，其实并没有通用的完美解决办法。虽然BeautifulSoup可以帮我们提取文本内容，但它会连页首页脚一起提取出来。不过幸运的是，我发现目前网站的结构比以前好很多。没有表格布局，也没有和<font>和<br>，整个文章页面清晰地用<h2>和<p>标出了标题和每个段落。而且绝大部分网站会把标题和正文放在同一个容器元素中，比如像这样：
<header>Site Navigation</header> <div id="#main"> <section> <h2 class="title">Page Title</h2> </section> <section> <p>Paragraph 1</p> <p>Paragraph 2</p> </section> </div> <aside>Sidebar</aside> <footer>Copyright...</footer>
这个例子中顶层的<div id="#main">就是用于标题和正文的容器。所以可以利用如下算法找到正文：
-
找到<h2>作为标题。出于SEO的目的，通常页面上只会有一个<h2>;
-
找到<h2>的父元素，检查该父元素是否包含足够多的<p>;
-
重复第2步，直到找到一个包含足够多<p>的父元素，或到达<body>元素。如果找到了包含足够<p>的父元素，则该父元素就是正文的容器。如果在找到足够的<p>之前遇到了<body>，说明页面不包含任何可供阅读的内容。
这个算法虽然非常简陋，并没有考虑任何语义信息，但完全行得通。毕竟，算法运行失败时只需要忽略掉那篇文章就行了，少读一篇文章没什么大不了的……当然你可以通过解析<header>、<footer>或#main、.sidebar等语义元素来实现更准确的算法。用这个算法可以很容易地写出解析代码：
soup = BeautifulSoup(text, 'html.parser') # find the article title h2 = soup.body.find('h2') # find the common parent for <h2> and all <p>s. root = h2 while root.name != 'body' and len(root.find_all('p')) < 5: root = root.parent if len(root.find_all('p')) < 5: return None # find all the content elements. ps = root.find_all(['h3', 'h4', 'h5', 'h6', 'h7', 'p', 'pre'])
这里我利用len(root.find_all('p')) < 5作为正文过滤的条件，因为真正的新闻不太可能少于5个段落。大家可以根据需要调整这个值。
转换成易于阅读的格式
最后一步是将提取出的内容转换为易于阅读的格式。我选择了Markdown，不过你可以写出更好的转换器。本例中我只提取了和<h#>和<p>、<pre>，所以简单的函数就能满足要求：
ps = root.find_all(['h3', 'h4', 'h5', 'h6', 'h7', 'p', 'pre']) ps.insert(0, h2) # add the title content = [tag2md(p) for p in ps] def tag2md(tag): if tag.name == 'p': return tag.text elif tag.name == 'h2': return f'{tag.text}/n{"=" * len(tag.text)}' elif tag.name == 'h3': return f'{tag.text}/n{"-" * len(tag.text)}' elif tag.name in ['h4', 'h5', 'h6', 'h7']: return f'{"#" * int(tag.name[1:])} {tag.text}' elif tag.name == 'pre': return f'```/n{tag.text}/n```'
完整的代码
跑一下试试：
Scraping /r/Python... - Retrieving https://imgs.xkcd.com/comics/python_environment.png x fail or not html - Retrieving https://thenextweb.com/dd/2017/04/24/universities-finally-realize-java-bad-introductory-programming-language/#.tnw_PLAz3rbJ => done, title = "Universities finally realize that Java is a bad introductory programming language" - Retrieving https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/neps/dropping-python2.7-proposal.rst x fail or not html - Retrieving http://www.thedurkweb.com/sms-spoofing-with-python-for-good-and-evil/ => done, title = "SMS Spoofing with Python for Good and Evil" ...
抓取的新闻文件：
“怎么用Python代码实现新闻爬虫”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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