IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> 人工智能 -> 爬取重庆交通大学新闻网站信息通知(爬虫) -> 正文阅读

[人工智能]爬取重庆交通大学新闻网站信息通知(爬虫)

一、实验内容

将重庆交通大学新闻网站中近几年所有的信息通知http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz.htm的发布日期和标题全部爬取下来,并写到CSV电子表格中。

二、爬虫定义与分类

网络爬虫,通过一定的规则策略,自动抓取、下载互联网上网页,在按照某些规则算法对这些网页进行数据抽取,形成所需要的数据集。

按照抓取网站对象来分类,可以分为2类爬虫。

通用爬虫:类似百度、谷歌这样的爬虫,抓取对象是整个互联网,对于网页没有固定的抽取规则。 对于所有网页都是一套通用的处理方法。

垂直爬虫:这类爬虫主要针对一些特定对象、网站,有一台指定的爬取路径、数据抽取规则。比如今日头条,它的目标网站就是所有的新闻类网站。 比如Etao比价、网易的慧慧购物助手,他们的目标网站就是 淘宝、京东、天猫等等电商网站。

通用爬虫和垂直爬虫显著的区别:

抓取范围,通用爬虫的抓取范围要比垂直爬虫大得多,一个是整个互联网,一个是指定的网站。

爬取路线,通用爬虫要不按照深度爬取、要不是按广度爬取。 而垂直爬虫则可能是按照指定路线爬取。

数据处理,通用爬虫一般就是分词、索引到数据库。 而垂直爬虫则通过特定的规则来抽取更加精细的数据 。

关于行业内的网络爬虫,经过除部分分析,基本以垂直爬虫需求为主,比如通过垂直电商平台获取国内和国际的商品价格等场景。

三、爬取过程

  1. 导入需要的包
  • BeautifulSoup4
  • tqdm
  • 等等
  1. 代码:
# 爬取重庆交通大学新闻网站
# 时间:2021.11.14
# 作者:伊木子曦

# import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
from tqdm import tqdm
import urllib.request, urllib.error  # 制定URL 获取网页数据
# 模拟浏览器访问
Headers = {  # 模拟浏览器头部信息
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 "
                  "(KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3741.400 "
                  "QQBrowser/10.5.3863.400"
}

# 表头
csvHeaders = ['时间','标题']

# 题目数据
subjects = []

# 爬取题目
print('信息爬取中:\n')
for pages in tqdm(range(1, 55 + 1)):# 自行设置爬取的页数
    request = urllib.request.Request(f'http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz/{pages}.htm', headers=Headers)
    html = ""
    try:
        response = urllib.request.urlopen(request)
        html = response.read().decode("utf-8")   # 设置编码
        # print(html)
    except urllib.error.URLError as e:
        if hasattr(e, "code"):
            print(e.code)
        if hasattr(e, "reason"):
            print(e.reason)
    soup = BeautifulSoup(html, 'html5lib')
    div_time = soup.find_all('div', class_="time")  # 获取消息时间
    title = soup.find_all('div',class_="right-title") #先获取包裹消息内容的div标签class=right-title的所以内容
    subject = []
    for d in div_time:
        for t in title:

            for t in t.find_all('a',target="_blank"): # 获取消息div标签class=right-title的内容含a标签且target="_blank"
                if t.string is not None:              # 判断满足以上所以条件的title不为空
                    if d.string is not None:          # 判断满足以上所以条件的time不为空
                        subject.append(d.string)      # 先将time放入subject
                        subject.append(t.string)      # 再将title放入subject
                        #if len(subject) == 2:
                        subjects.append(subject)      # 再将整条time,及title放入subjects
                        print(subject)
                        subject = []

# 存放内容
with open('./file/CQJTU_news.csv', 'w', newline='') as file:
    fileWriter = csv.writer(file)
    fileWriter.writerow(csvHeaders)  # 写入表头
    fileWriter.writerows(subjects)   # 写入数据

print('\n题目信息爬取完成!!!')

  1. 查看网页源代码
    在这里插入图片描述
    发现时间在div中且class="time” 为唯一,可直接通过
div_time = soup.find_all('div', class_="time")  # 获取消息时间

获得,title的内容获取稍微麻烦点,

因为是div标签且class=class_=“right-title"不只是我们需要的标签是这样,而a标签且target=”_blank"也是一样,所以还需要增加条件(即增大范围),再缩小范围

title = soup.find_all('div',class_="right-title") #先获取包裹消息内容的div标签class=right-title的所以内容
t.find_all('a',target="_blank")
  1. 运行获取数据
    在这里插入图片描述

四、参考

https://www.jianshu.com/p/189eed6a14fd

  人工智能 最新文章
2022吴恩达机器学习课程——第二课(神经网
第十五章 规则学习
FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Le
数据挖掘Java——Kmeans算法的实现
大脑皮层的分割方法
【翻译】GPT-3是如何工作的
论文笔记:TEACHTEXT: CrossModal Generaliz
python从零学(六)
详解Python 3.x 导入(import)
【答读者问27】backtrader不支持最新版本的
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2021-11-15 15:52:28  更:2021-11-15 15:54:08 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年11日历 -2024/11/27 6:19:13-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码