采集像列车:任务如何不脱轨、数据如何不漏采

—— 每天抓取中文新闻站点的一点实战经验

在信息变化日新月异的今天,各大中文新闻门户几乎每分钟都在发布内容。以人民网、新华网、央视网、中国新闻网和环球网为例,它们不仅是政策信号的窗口,也承载着极高的信息密度。很多人会问:能不能每天自动抓取这些网站的首页新闻?

答案是肯定的,但真正实现这件事,并不只是写个 for 循环那么简单。我们从一个典型的失败案例讲起。

一个“能跑起来”的爬虫,为什么采不到数据?

很多初学者会写出这样的脚本,试图抓取首页内容:

import requests

import time

import random

task_list = [

    "https://www.people.com.cn",

    "https://www.news.cn",

    "https://www.cctv.com",

    "https://www.chinanews.com.cn",

    "https://www.huanqiu.com"

]

for url in task_list:

    res = requests.get(url)

    print(res.status_code, res.text[:100])

    time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))

这段代码运行时貌似“能抓点数据”,但只要你连续执行几次,大概率会遇到:

* 某些网址返回空白、重定向或直接 403;

* 程序请求超时就中断,后续任务无法执行;

* 串行执行效率低,一轮采集要等半天;

* 完全裸奔,没有代理和伪装,极易被封禁。

这就像几列火车共用一条轨道,而且没有任何“通行证”或“车站管控”,自然寸步难行。

合理调度,多轨运行,再加一张“车票”

如果把每个采集任务类比为一辆列车,那你至少需要:

* 给它们分配独立轨道(并发执行);

* 配备合法通行证(代理 IP);

* 建立调度站点,掌握每趟车的发车和运行状况。

下面是一个稳定、高效、可控的爬虫主程序,使用线程池 + 代理:

import requests

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

import random

import time

# 中文新闻站首页列表

task_list = [

    "https://www.people.com.cn",

    "https://www.news.cn",

    "https://www.cctv.com",

    "https://www.chinanews.com.cn",

    "https://www.huanqiu.com"

]

# 爬虫代理参数(亿牛云示例 www.16yun.cn)

proxy_host = "proxy.16yun.cn"

proxy_port = "9180"

proxy_user = "16YUN"

proxy_pass = "16IP"

def get_proxy():

    proxy_meta = f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"

    return {"http": proxy_meta, "https": proxy_meta}

def fetch_news(url):

    try:

        proxies = get_proxy()

        headers = {

            "User-Agent": random.choice([

                "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)...",

                "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)..."

            ])

        }

        time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))  # 模拟人为访问节奏

        res = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=8)

        if res.status_code == 200:

            print(f"[OK] {url} → {res.text[:60]}")

        else:

            print(f"[FAIL] {url} → 状态码:{res.status_code}")

    except Exception as e:

        print(f"[ERR ] {url} → {str(e)}")

def run(tasks, max_workers=5):

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as pool:

        futures = [pool.submit(fetch_news, url) for url in tasks]

        for f in as_completed(futures):

            f.result()

if __name__ == "__main__":

    run(task_list)

技术亮点:

* 使用 代理服务,避免本地 IP 频繁被封;

* 请求中添加了 User-Agent 伪装;

* 采用 线程池并发处理,任务同时执行;

* 加入异常捕获和基本日志,方便排查问题。

后续扩展一:自动提取热点摘要

爬下来的数据不能“沉睡”,更应该转化为“信息服务”。

我们可以这样设计一个自动摘要器:

1. 结构化提取: 使用 BeautifulSoup 抽取新闻标题、发布时间、正文等;

2. 关键词分析: 利用 jieba.analyse.extract_tags() 进行关键词提取;

3. 摘要生成: 用 snownlp 或 textrank4zh 自动生成短摘要;

4. 热点聚合: 根据关键词频次或跨站重合度聚类提炼当日热点;

5. 自动推送: 每天把热点摘要通过企业微信 / 邮件 / 飞书机器人发送出去。

示例推送格式:

【8 月 4 日·午间热点】

1. 人民币汇率震荡央行回应(人民网、新华网)

2. 台风“卡努”逼近华南沿海(央视网)

3. 首套房贷利率下调试点落地(中新网)

这就形成了一个从“数据获取”到“主动分发”的闭环。

后续扩展二:设置计划任务,每天定点执行

要让这套系统每天早晚自动运行,我们可以设置定时任务调度:

方法一:Linux / macOS 使用 crontab

编辑计划任务:

crontab -e

添加以下两条配置,每天定时抓取:

0 8 * * * /usr/bin/python3 /home/user/NewsSpider/fetch_news.py >> /home/user/NewsSpider/logs/fetch.log 2>&1

0 16 * * * /usr/bin/python3 /home/user/NewsSpider/fetch_news.py >> /home/user/NewsSpider/logs/fetch.log 2>&1

方法二:Windows 使用“任务计划程序”

1. 打开“任务计划程序”;

2. 设置任务触发时间为早 8 点、下午 4 点;

3. 启动程序路径填写 Python 可执行路径;

4. 添加参数填写脚本绝对路径,例如:

程序: C:\Python39\python.exe

参数: D:\NewsSpider\fetch_news.py

同时启用日志输出或邮件通知,保证你能及时知道任务是否运行成功。

总结:从“能跑”到“可用”,是系统级进化

这一系列实践背后的核心逻辑是:稳定比快更重要,自动化比手动更关键,结构化比冗余更有价值。

最终你将获得一套这样的系统:

* 每天 2 次定时启动,按时抓取新闻站首页;

* 使用代理与并发机制,确保采集稳定可靠;

* 自动抽取关键词与摘要,识别跨站热点;

* 主动推送到邮箱 / 企业微信,早上上班前就能看到一手资讯;

* 日志与任务调度完整,可持续运行不崩溃。

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