初级爬虫实战——伯克利新闻

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

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

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_url
        self.model_url = model_url
        self.img_output_dir = img_output_dir
        self.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）

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

• 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

    # 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

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

• 遍历版面列表，获取版面标题

    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)

• 获取版面更新时间和当下的操作时间

    # 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')

• 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

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

• 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')
        

• 获取文章作者

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

• 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

        # 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

• 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

• 下载保存图片

 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 traceback


class MitnewsScraper:
    def __init__(self, root_url, model_url, img_output_dir):
        self.root_url = root_url
        self.model_url = model_url
        self.img_output_dir = img_output_dir
        self.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url
                catalogue_href = catalogue.find('div', 'news-item__description').find('a').get('href')
                catalogue_url = self.root_url + catalogue_href
                # 版面id
                catalogue_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 True
        else:
            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id
        card_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 content


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()

五、效果展示

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-839669.html

到了这里，关于初级爬虫实战——伯克利新闻的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！