初级爬虫实战——伯克利新闻

文章目录

发现宝藏
一、目标
二、简单分析网页
- 1. 寻找所有新闻
- 2. 分析模块、版面和文章
三、爬取新闻
- 1. 爬取模块
- 2. 爬取版面
- 3. 爬取文章
四、完整代码
五、效果展示

发现宝藏

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。【宝藏入口】。

一、目标

爬取https://news.berkeley.edu/的字段,包含标题、内容，作者，发布时间，链接地址，文章快照 (可能需要翻墙才能访问)

二、简单分析网页

1. 寻找所有新闻

在这里插入图片描述

2. 分析模块、版面和文章

我们可以按照新闻模块、版面、和文章对网页信息进行拆分，分别按照步骤进行爬取

在这里插入图片描述

三、爬取新闻

1. 爬取模块

由于该新闻只有一个模块，所以直接请求该模块地址即可获取该模块的所有信息，但是为了兼容多模块的新闻，我们还是定义一个数组存储模块地址

class MitnewsScraper:def __init__(self, root_url, model_url, img_output_dir):self.root_url = root_urlself.model_url = model_urlself.img_output_dir = img_output_dirself.headers = {'Referer': 'https://news.berkeley.edu/','User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ''Chrome/122.0.0.0 Safari/537.36','Cookie': '替换成你自己的',}...def run():# 根路径root_url = 'https://news.berkeley.edu/'# 模块地址数组model_urls = ['https://news.berkeley.edu/news']# 文章图片保存路径output_dir = 'D://imgs//berkeley-news'for model_url in model_urls:scraper = MitnewsScraper(root_url, model_url, output_dir)scraper.catalogue_all_pages()if __name__ == "__main__":run()

多模块的新闻网站例子如下（4个模块）

在这里插入图片描述

2. 爬取版面

f12打开控制台，点击网络（network），通过切换页面观察接口的参数传递，发现只有一个page参数

在这里插入图片描述

于是我们可以获取页面下面的页数（page x of xxxx）, 然后进行遍历传参，也就遍历获取了所有版面

在这里插入图片描述

    # 获取一个模块有多少版面def catalogue_all_pages(self):response = requests.get(self.model_url, headers=self.headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')try:match = re.search(r'of (\d+)', soup.text)num_pages = int(match.group(1))print('模块一共有' + str(num_pages) + '页版面,')for page in range(1, num_pages + 1):self.parse_catalogues(page)print(f"========Finished modeles page {page}========")except:return False

F12打开控制台后按照如下步骤获取版面列表对应的dom结构

在这里插入图片描述

  catalogue_list = soup.find('div', 'filtered-items')catalogues_list = catalogue_list.find_all('article')

在这里插入图片描述

遍历版面列表，获取版面标题

在这里插入图片描述

    for index, catalogue in enumerate(catalogues_list):# 版面标题catalogue_title = catalogue.find('div', 'news-item__description').find('a').get_text(strip=True)print('第' + str(index + 1) + '个版面标题为:' + catalogue_title)

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获取版面更新时间和当下的操作时间

在这里插入图片描述

    # 操作时间date = datetime.now()# 更新时间publish_time = catalogue.find('div', 'news-item__description').find('time').get('datetime')#  将日期字符串转换为datetime对象updatetime = datetime.strptime(publish_time, '%Y-%m-%d')

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保存版面url和版面id, 由于该新闻是一个版面对应一篇文章，所以版面url和文章url是一样的，而且文章没有明显的标识，我们把地址后缀作为文章id，版面id则是文章id后面加上个01，为了避免标题重复也可以把日期前缀也加上去

在这里插入图片描述

     # 版面urlcatalogue_href = catalogue.find('div', 'news-item__description').find('a').get('href')catalogue_url = self.root_url + catalogue_href# 版面idcatalogue_id = catalogue_href[1:]print('第' + str(index + 1) + '个版面地址为:' + catalogue_url)

在这里插入图片描述

保存版面信息到mogodb数据库（由于每个版面只有一篇文章，所以版面文章数量cardsize的值赋为1）

	# 连接 MongoDB 数据库服务器client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')# 创建或选择数据库db = client['berkeley-news']# 创建或选择集合catalogues_collection = db['catalogues']# 插入示例数据到 catalogues 集合catalogue_data = {'id': catalogue_id + '01','date': date,'title': catalogue_title,'url': catalogue_url,'cardSize': 1,'updatetime': updatetime}

3. 爬取文章

由于一个版面对应一篇文章，所以版面url 、更新时间、标题和文章是一样的，并且按照设计版面id和文章id的区别只是差了个01，所以可以传递版面url、版面id、更新时间和标题四个参数到解析文章的函数里面
获取文章id，文章url，文章更新时间和当下操作时间

# 解析版面
def parse_catalogues(self, page):
...self.parse_cards_list(catalogue_url, catalogue_id, updatetime, catalogue_title)
...# 解析文章def parse_cards_list(self, url, catalogue_id, updatetime， cardtitle):card_response = requests.get(url, headers=self.headers)soup = BeautifulSoup(card_response.text, 'html.parser')

在这里插入图片描述

获取文章作者

在这里插入图片描述

    # 文章作者author = soup.find('a', href='/author/news').get_text()

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获取文章原始htmldom结构，并删除无用的部分（以下仅是部分举例），用html_content字段保留原始dom结构

在这里插入图片描述

        # 原始htmldom结构html_dom = soup.find('div', 'single-post cb-section cb-stretch')# 标题上方的冗余html_cut1 = html_dom.find('div', 'single-post__heading').find('strong')# 链接冗余html_cut2 = html_dom.find_all('a', 'a2a_dd share-link')# 移除元素if html_cut1:html_cut1.extract()if html_cut2:for item in html_cut2:item.extract()html_content = html_dom

在这里插入图片描述

进行文章清洗，保留文本，去除标签，用content保留清洗后的文本

 # 解析文章列表里的文章def parse_cards_list(self, url, catalogue_id, cardupdatetime, cardtitle):...# 增加保留html样式的源文本origin_html = html_dom.prettify()  # String# 转义网页中的图片标签str_html = self.transcoding_tags(origin_html)# 再包装成temp_soup = BeautifulSoup(str_html, 'html.parser')# 反转译文件中的插图str_html = self.translate_tags(temp_soup.text)# 绑定更新内容content = self.clean_content(str_html)# 工具 转义标签def transcoding_tags(self, htmlstr):re_img = re.compile(r'\s*<(img.*?)>\s*', re.M)s = re_img.sub(r'\n @@##\1##@@ \n', htmlstr)  # IMG 转义return s# 工具 转义标签def translate_tags(self, htmlstr):re_img = re.compile(r'@@##(img.*?)##@@', re.M)s = re_img.sub(r'<\1>', htmlstr)  # IMG 转义return s# 清洗文章def clean_content(self, content):if content is not None:content = re.sub(r'\r', r'\n', content)content = re.sub(r'\n{2,}', '', content)content = re.sub(r' {6,}', '', content)content = re.sub(r' {3,}\n', '', content)content = re.sub(r'<img src="../../../image/zxbl.gif"/>', '', content)content = content.replace('<img border="0" src="****处理标记：[Article]时， 字段 [SnapUrl] 在数据源中没有找到! ****"/> ', '')content = content.replace(''' <!--/enpcontent<INPUT type=checkbox value=0 name=titlecheckbox sourceid="<Source>SourcePh " style="display:none">''','') \.replace(' <!--enpcontent', '').replace('<TABLE>', '')content = content.replace('<P>', '').replace('<\P>', '').replace('&nbsp;', ' ')return content

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def parse_cards_list(self, url, catalogue_id, cardupdatetime, cardtitle):...imgs = []img_array = soup.find('figure', 'cb-image cb-float--none cb-float--none--md cb-float--none--lg cb-100w cb-100w--md cb-100w--lg new-figure').find_all('img')for item in img_array:img_url = item.get('src')imgs.append(img_url)if len(imgs) != 0:# 下载图片illustrations = self.download_images(imgs, card_id)# 下载图片def download_images(self, img_urls, card_id):result = re.search(r'[^/]+$', card_id)last_word = result.group(0)# 根据card_id创建一个新的子目录images_dir = os.path.join(self.img_output_dir, str(last_word))if not os.path.exists(images_dir):os.makedirs(images_dir)downloaded_images = []for index, img_url in enumerate(img_urls):try:response = requests.get(img_url, stream=True, headers=self.headers)if response.status_code == 200:# 从URL中提取图片文件名img_name_with_extension = img_url.split('/')[-1]pattern = r'^[^?]*'match = re.search(pattern, img_name_with_extension)img_name = match.group(0)# 保存图片with open(os.path.join(images_dir, img_name), 'wb') as f:f.write(response.content)downloaded_images.append([img_url, os.path.join(images_dir, img_name)])except requests.exceptions.RequestException as e:print(f'请求图片时发生错误：{e}')except Exception as e:print(f'保存图片时发生错误：{e}')return downloaded_images# 如果文件夹存在则跳过else:print(f'文章id为{card_id}的图片文件夹已经存在')return []

保存文章数据

 # 连接 MongoDB 数据库服务器client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')# 创建或选择数据库db = client['berkeley-news']# 创建或选择集合cards_collection = db['cards']# 插入示例数据到 catalogues 集合card_data = {'id': card_id,'catalogueId': catalogue_id,'type': 'berkeley-news','date': date,'title': card_title,'author': author,'updatetime': updateTime,'url': url,'html_content': str(html_content),'content': content,'illustrations': illustrations,}cards_collection.insert_one(card_data)

四、完整代码

import os
from datetime import datetime
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pymongo import MongoClient
import re
import tracebackclass MitnewsScraper:def __init__(self, root_url, model_url, img_output_dir):self.root_url = root_urlself.model_url = model_urlself.img_output_dir = img_output_dirself.headers = {'Referer': 'https://news.berkeley.edu/','User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ''Chrome/122.0.0.0 Safari/537.36','Cookie': '替换成你自己的',}# 获取一个模块有多少版面def catalogue_all_pages(self):response = requests.get(self.model_url, headers=self.headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')try:match = re.search(r'of (\d+)', soup.text)num_pages = int(match.group(1))print('模块一共有' + str(num_pages) + '页版面')for page in range(1, num_pages + 1):print(f"========start catalogues page {page}" + "/" + str(num_pages) + "========")self.parse_catalogues(page)print(f"========Finished catalogues page {page}" + "/" + str(num_pages) + "========")except Exception as e:print(f'Error: {e}')traceback.print_exc()# 解析版面列表里的版面def parse_catalogues(self, page):params = {'page': page}response = requests.get(self.model_url, params=params, headers=self.headers)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')catalogue_list = soup.find('div', 'filtered-items')catalogues_list = catalogue_list.find_all('article')for index, catalogue in enumerate(catalogues_list):print(f"========start catalogue {index+1}" + "/" + "10========")# 版面标题catalogue_title = catalogue.find('div', 'news-item__description').find('a').get_text(strip=True)# 操作时间date = datetime.now()# 更新时间publish_time = catalogue.find('div', 'news-item__description').find('time').get('datetime')#  将日期字符串转换为datetime对象updatetime = datetime.strptime(publish_time, '%Y-%m-%d')# 版面urlcatalogue_href = catalogue.find('div', 'news-item__description').find('a').get('href')catalogue_url = self.root_url + catalogue_href# 版面idcatalogue_id = catalogue_href[1:]self.parse_cards_list(catalogue_url, catalogue_id, updatetime, catalogue_title)# 连接 MongoDB 数据库服务器client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')# 创建或选择数据库db = client['berkeley-news']# 创建或选择集合catalogues_collection = db['catalogues']# 插入示例数据到 catalogues 集合catalogue_data = {'id': catalogue_id,'date': date,'title': catalogue_title,'url': catalogue_url,'cardSize': 1,'updatetime': updatetime}# 在插入前检查是否存在相同id的文档existing_document = catalogues_collection.find_one({'id': catalogue_id})# 如果不存在相同id的文档，则插入新文档if existing_document is None:catalogues_collection.insert_one(catalogue_data)print("[爬取版面]版面 " + catalogue_url + " 已成功插入！")else:print("[爬取版面]版面 " + catalogue_url + " 已存在！")print(f"========finsh catalogue {index+1}" + "/" + "10========")return Trueelse:raise Exception(f"Failed to fetch page {page}. Status code: {response.status_code}")# 解析文章列表里的文章def parse_cards_list(self, url, catalogue_id, cardupdatetime, cardtitle):url = 'https://news.berkeley.edu/2024/03/05/meet-our-new-faculty-antoine-levy-economics'card_response = requests.get(url, headers=self.headers)soup = BeautifulSoup(card_response.text, 'html.parser')# 对应的版面idcard_id = catalogue_id# 文章标题card_title = cardtitle# 文章更新时间updateTime = cardupdatetime# 操作时间date = datetime.now()# 文章作者try:author = soup.find('a', href='/author/news').get_text()except:author = soup.find('div', 'single-post__heading').find('p').find('a').get_text()# 原始htmldom结构html_dom = soup.find('div', 'single-post cb-section cb-stretch')# 标题上方的冗余html_cut1 = html_dom.find('div', 'single-post__heading').find('strong')# 链接冗余html_cut2 = html_dom.find_all('a', 'a2a_dd share-link')# 移除元素if html_cut1:html_cut1.extract()if html_cut2:for item in html_cut2:item.extract()html_content = html_dom# 增加保留html样式的源文本origin_html = html_dom.prettify()  # String# 转义网页中的图片标签str_html = self.transcoding_tags(origin_html)# 再包装成temp_soup = BeautifulSoup(str_html, 'html.parser')# 反转译文件中的插图str_html = self.translate_tags(temp_soup.text)# 绑定更新内容content = self.clean_content(str_html)# 下载图片imgs = []try:img_array = soup.find('figure', 'cb-image cb-float--none cb-float--none--md cb-float--none--lg cb-100w cb-100w--md cb-100w--lg new-figure').find_all('img')except:img_array = soup.find('div', 'container container--lg cb-container').find_all('img')if len(img_array) is not None:for item in img_array:img_url = item.get('src')if img_url is None:img_url = item.get('data-src')imgs.append(img_url)if len(imgs) != 0:# 下载图片illustrations = self.download_images(imgs, card_id)# 连接 MongoDB 数据库服务器client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')# 创建或选择数据库db = client['berkeley-news']# 创建或选择集合cards_collection = db['cards']# 插入示例数据到 cards 集合card_data = {'id': card_id,'catalogueId': catalogue_id,'type': 'berkeley-news','date': date,'title': card_title,'author': author,'updatetime': updateTime,'url': url,'html_content': str(html_content),'content': content,'illustrations': illustrations,}# 在插入前检查是否存在相同id的文档existing_document = cards_collection.find_one({'id': card_id})# 如果不存在相同id的文档，则插入新文档if existing_document is None:cards_collection.insert_one(card_data)print("[爬取文章]文章 " + url + " 已成功插入！")else:print("[爬取文章]文章 " + url + " 已存在！")# 下载图片def download_images(self, img_urls, card_id):result = re.search(r'[^/]+$', card_id)last_word = result.group(0)# 根据card_id创建一个新的子目录images_dir = os.path.join(self.img_output_dir, str(last_word))if not os.path.exists(images_dir):os.makedirs(images_dir)downloaded_images = []for index, img_url in enumerate(img_urls):try:response = requests.get(img_url, stream=True, headers=self.headers)if response.status_code == 200:# 从URL中提取图片文件名img_name_with_extension = img_url.split('/')[-1]pattern = r'^[^?]*'match = re.search(pattern, img_name_with_extension)img_name = match.group(0)# 保存图片with open(os.path.join(images_dir, img_name), 'wb') as f:f.write(response.content)downloaded_images.append([img_url, os.path.join(images_dir, img_name)])print(f'[爬取文章图片]文章id为{card_id}的图片已保存到本地')except requests.exceptions.RequestException as e:print(f'请求图片时发生错误：{e}')except Exception as e:print(f'保存图片时发生错误：{e}')return downloaded_images# 如果文件夹存在则跳过else:print(f'[爬取文章图片]文章id为{card_id}的图片文件夹已经存在')return []# 工具 转义标签def transcoding_tags(self, htmlstr):re_img = re.compile(r'\s*<(img.*?)>\s*', re.M)s = re_img.sub(r'\n @@##\1##@@ \n', htmlstr)  # IMG 转义return s# 工具 转义标签def translate_tags(self, htmlstr):re_img = re.compile(r'@@##(img.*?)##@@', re.M)s = re_img.sub(r'<\1>', htmlstr)  # IMG 转义return s# 清洗文章def clean_content(self, content):if content is not None:content = re.sub(r'\r', r'\n', content)content = re.sub(r'\n{2,}', '', content)content = re.sub(r' {6,}', '', content)content = re.sub(r' {3,}\n', '', content)content = re.sub(r'<img src="../../../image/zxbl.gif"/>', '', content)content = content.replace('<img border="0" src="****处理标记：[Article]时， 字段 [SnapUrl] 在数据源中没有找到! ****"/> ', '')content = content.replace(''' <!--/enpcontent<INPUT type=checkbox value=0 name=titlecheckbox sourceid="<Source>SourcePh " style="display:none">''','') \.replace(' <!--enpcontent', '').replace('<TABLE>', '')content = content.replace('<P>', '').replace('<\P>', '').replace('&nbsp;', ' ')return contentdef run():# 根路径root_url = 'https://news.berkeley.edu/'# 模块地址数组model_urls = ['https://news.berkeley.edu/news']# 文章图片保存路径output_dir = 'D://imgs//berkeley-news'for model_url in model_urls:scraper = MitnewsScraper(root_url, model_url, output_dir)scraper.catalogue_all_pages()if __name__ == "__main__":run()