初级爬虫实战——哥伦比亚大学新闻

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news.columbia.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

• 按照如下步骤，找到全部新闻

2. 分析模块、版面和文章

• 为了规范爬取的命名与逻辑，我们分别用模块、版面、文章三部分来进行爬取，具体如下

• 一个网站的全部新闻由数个模块组成，只要我们遍历爬取了所有模块就获得的该网站的所有新闻，由于该网站所有新闻都在该路径下，所有该路径就是唯一的模块

• 一个模块由数页版面组成，只要遍历了所有版面，我们就爬取了一个模块

• 一个版面里有数页文章，由于该网站模块下的列表同时也是一篇文章，所以一个版面里只有一篇文章

• 一篇文章有标题、出版时间和作者信息、文章正文和文章图片等信息

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 ColumbianewsScraper::
    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.columbia.edu/news/other?page=194',
            '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': ''
        }


def run():
    # 网站根路径
    root_url = 'https://news.columbia.edu/'
    # 文章图片保存路径
    output_dir = 'D://imgs//columbia-news'
    # 模块地址数组
    model_urls = ['https://news.columbia.edu/news/other']

    for model_url in model_urls:
        # 初始化类
        scraper = ColumbianewsScraper(root_url, model_url, output_dir)
        # 遍历版面
        scraper.catalogue_all_pages()


if __name__ == "__main__":
    run()

2. 爬取版面

• 首先我们确认模块下版面切页相关的参数传递，通过切换页面我们不难发现切换页面是通过传递参数 page 来实现的

• 于是我们接着寻找模块下有多少页版面，通过观察控制台我们发现最后一页是在 类名为 的 ul 标签里的最后一个 a 标签文本里

 # 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:
            num_page_str=soup.find('ul', 'pagination js-pager__items').find('a', title='Go to last page').get('href')
            # 使用正则表达式匹配数字
            match = re.search(r'\d+', num_page_str)
            num_pages = int(match.group()) + 1
            print(self.model_url + ' 模块一共有' + str(num_pages) + '页版面')
            for page in range(0, num_pages):
                print(f"========start catalogues page {page+1}" + "/" + str(num_pages) + "========")
                self.parse_catalogues(page)
                print(f"========Finished catalogues page {page+1}" + "/" + str(num_pages) + "========")
        except Exception as e:
            print(f'Error: {e}')
            traceback.print_exc()

• 根据模块地址和page参数传递完整版面地址，访问并解析找到对应的版面列表

	 # 解析版面列表里的版面
    def parse_catalogues(self, page):
        params = {'page': page}
        response = requests.get(self.model_url,  headers=self.headers, params=params)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            catalogue_list = soup.find('div', 'col-md-8')
            catalogues_list = catalogue_list.find_all('div', 'views-row')
            for index, catalogue in enumerate(catalogues_list):

• 遍历版面列表，获取版面标题

    catalogue_title = catalogue.find('div', 'views-field views-field-title').find('a').get_text(strip=True)

• 获取出版时间和操作时间

  date = datetime.now()
  # 更新时间
  publish_time = catalogue.find('div', 'views-field views-field-field-cu-date').find('time').get('datetime')
  # 将日期字符串转换为datetime对象
  # 去除时区信息，得到不带时区的时间字符串
  date_string_no_tz = publish_time.replace('Z', '')
  # 使用 strptime 函数将字符串转换为时间对象
  updatetime = datetime.strptime(date_string_no_tz, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S')

• 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

 # 版面url
 catalogue_href = catalogue.find('div', 'views-field views-field-title').find('a').get('href')
 catalogue_url = self.root_url + catalogue_href
 # 使用正则表达式提取最后一个斜杠后的路径部分
 match = re.search(r'/([^/]+)/?$', catalogue_url)
 # 版面id
 catalogue_id = str(match.group(1))

• 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['columbia-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}" + "/" + "15========")  

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

    # 解析版面列表里的版面
    def parse_catalogues(self, page):
        ...
        self.parse_cards_list(catalogue_url, catalogue_id, updatetime, catalogue_title)
        ...

    # 解析文章列表里的文章
    def parse_cards_list(self, url, catalogue_id, cardupdatetime, cardtitle):
        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()

• 获取文章作者

   # 文章作者
   author = soup.find('article', id='main-article').find('div', 'authors').get_text().replace('\n', '').replace('By', '')

• 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('article', id='main-article')

    html_cut1 = html_dom.find('div', 'news-topic')
    html_cut2 = html_dom.find('div', id='cu_related_block-19355')
    html_cut3 = html_dom.find('div', id='sub-frame-error')
    # 移除元素
    if html_cut1:
        html_cut1.extract()
    if html_cut2:
        html_cut2.extract()
    if html_cut3:
        html_cut3.extract()

• 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

• 下载保存文章图片，保存到d盘目录下的imgs/nd-news文件夹下，每篇文章图片用一个命名为文章id的文件夹命名，并用字段illustrations保存图片的绝对路径和相对路径

 # 解析文章列表里的文章
def parse_cards_list(self, url, catalogue_id, cardupdatetime, cardtitle):
    ...
    # 下载图片
    imgs = []
    img_array = soup.find('div', id='featured-content').find_all('img')
    if len(img_array) is not None:
        for item in img_array:
            img_url = self.root_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)])
                    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 []

• 保存文章数据到数据库

    # 连接 MongoDB 数据库服务器
    client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
    # 创建或选择数据库
    db = client['nd-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': 'nd-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！")

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 ColumbianewsScraper:
    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.columbia.edu/news/other?page=194',
            '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': '__cf_bm=_takFcwXmltRp7BQJYSUHhfc9SXRPZdt1QnDSdY3Og8-1710139489-1.0.1.1'
                      '-wX_2br0GXQiqc5vxjaOTTg34kdk.o9tCITBFF5O6X1Q9WY_2nvwFju21xbXXvSemuQmqWnyoUko6kKS23kRidg; '
                      '_gid=GA1.2.1882013722.1710139491; cuPivacyNotice=1; _ga=GA1.1.1680128029.1708481980; '
                      'BIGipServer~CUIT~drupaldistprod.cc.columbia.edu-443-pool=!omWlyZA9uxfUxy0HrSyr'
                      '/NyatqktDOUd6d8QEy32oKHvcMAczidbyADWBSz0qWS+aS7plRl8MVECTKw=; '
                      '_gcl_au=1.1.1784812938.1710140087; _ga_E1ZMHWNYYH=GS1.1.1710139491.3.1.1710140162.60.0.0 '
        }

    # 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:
            num_page_str = soup.find('ul', 'pagination js-pager__items').find('a', title='Go to last page').get('href')
            # 使用正则表达式匹配数字
            match = re.search(r'\d+', num_page_str)
            num_pages = int(match.group()) + 1
            print(self.model_url + ' 模块一共有' + str(num_pages) + '页版面')
            for page in range(0, num_pages):
                print(f"========start catalogues page {page + 1}" + "/" + str(num_pages) + "========")
                self.parse_catalogues(page)
                print(f"========Finished catalogues page {page + 1}" + "/" + 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, headers=self.headers, params=params)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            catalogue_list = soup.find('div', 'col-md-8')
            catalogues_list = catalogue_list.find_all('div', 'views-row')
            for index, catalogue in enumerate(catalogues_list):
                print(f"========start catalogue {index + 1}" + "/" + "15========")
                # 版面标题
                catalogue_title = catalogue.find('div', 'views-field views-field-title').find('a').get_text(strip=True)

                # 操作时间
                date = datetime.now()
                # 更新时间
                publish_time = catalogue.find('div', 'views-field views-field-field-cu-date').find('time').get(
                    'datetime')
                #  将日期字符串转换为datetime对象
                # 去除时区信息，得到不带时区的时间字符串
                date_string_no_tz = publish_time.replace('Z', '')
                # 使用 strptime 函数将字符串转换为时间对象
                updatetime = datetime.strptime(date_string_no_tz, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S')

                # 版面url
                catalogue_href = catalogue.find('div', 'views-field views-field-title').find('a').get('href')
                catalogue_url = self.root_url + catalogue_href
                # 使用正则表达式提取最后一个斜杠后的路径部分
                match = re.search(r'/([^/]+)/?$', catalogue_url)
                # 版面id
                catalogue_id = str(match.group(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['columbia-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}" + "/" + "15========")
            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):
        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()

        try:
            # 文章作者
            author = soup.find('article', id='main-article').find('div', 'authors').get_text().replace('\n',                                                                                                                '')
        except:
            author = None

        # 原始htmldom结构
        html_dom = soup.find('article', id='main-article')

        html_cut1 = html_dom.find('div', 'news-topic')
        html_cut2 = html_dom.find('div', id='cu_related_block-19355')
        html_cut3 = html_dom.find('div', id='sub-frame-error')
        # 移除元素
        if html_cut1:
            html_cut1.extract()
        if html_cut2:
            html_cut2.extract()
        if html_cut3:
            html_cut3.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 = []
        img_array = soup.find('div', id='featured-content').find_all('img')
        if len(img_array) is not None:
            for item in img_array:
                img_url = self.root_url + item.get('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['columbia-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': 'nd-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():
    # 网站根路径
    root_url = 'https://news.columbia.edu/'
    # 文章图片保存路径
    output_dir = 'D://imgs//columbia-news'
    # 模块地址数组
    model_urls = ['https://news.columbia.edu/news/other']

    for model_url in model_urls:
        # 初始化类
        scraper = ColumbianewsScraper(root_url, model_url, output_dir)
        # 遍历版面
        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-843828.html

到了这里，关于初级爬虫实战——哥伦比亚大学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！