第五课 Python爬虫抓取新浪新闻的内容页

内容页结构:

以这篇文章为例子:

http://news.sina.com.cn/c/2017-09-05/doc-ifykpzey4568845.shtml

因为简短,方便观看演示:

GET请求:

http://news.sina.com.cn/c/2017-09-05/doc-ifykpzey4568845.shtml

现在的代码:

抓取标题:

title = soup.select('#artibodyTitle')[0].text

抓取时间:

涉及到拆分的过程:

.contents的用法:

拆分成两个部分

.strip()的用法:

移除特殊字符

时间格式转化:

from datetime import datetime

字符串转时间:----strptime

Dt = datetime.strptime(timesource,’%Y年%m月%d日%H:%M’)

Dt

这样我们就可以将数据转化并以正确的格式存储到数据库。

时间转字符串:

Dt.strftime(‘%Y-%m-%d’)

抓取文章来源:

source = soup.select('.time-source span a')[0].text

抓取文章正文:

正文抓取去除最后的“责任编辑”

后缀加上[:-1]即可:

article = soup.select('#artibody p')[:-1]

为了将所有的文字内容合并:

去除‘\u3000’,只需要使用.strip()

.join()合并列表为字符串:

上图是以一个空格连接内容

至此代码:

article = []

for p in soup.select('#artibody p')[:-1]:

article.append(p.text.strip())

articles = ' '.join(article)

print(articles)

说明:

为啥搞得那么复杂,其实是为了大家更充分理解各种正则操作,在实际的抓取网页时,一般是会将HTML标签等一同抓取。

更简单的写法:

获取作者:

editor = soup.select('.article-editor')[0].text.lstrip('责任编辑:')

移除责任编辑:

.strip(‘责任编辑:’)

或者:lstrip('责任编辑:')

获取评论数:

按照常规方法:

结果为空?

想到评论数可能是JavaScript动态加载的!

通过开发者工具找到:

http://comment5.news.sina.com.cn/page/info?version=1&format=js&channel=gn&newsid=comos-fykpzey4568845&group=&compress=0&ie=utf-8&oe=utf-8&page=1&page_size=20&jsvar=loader_1504672931680_10534041

分析URL,将改为:

http://comment5.news.sina.com.cn/page/info?version=1&format=js&channel=gn&newsid=comos-(文章id)&group=&compress=0&ie=utf-8&oe=utf-8&page=1&page_size=20

如何获取新闻id:

#url处理

newsurl = 'http://news.sina.com.cn/c/2017-09-05/doc-ifykpzey4568845.shtml'

newsid = newsurl.split('/')[-1].rstrip('.shtml').lstrip('doc-')

print(newsid)

或者re正则表达:

JSON数据解析获取评论数量:

comments = requests.get('http://comment5.news.sina.com.cn/page/info?version=1&format=js&channel=gn&newsid=comos-fykpzey4568845&group=&compress=0&ie=utf-8&oe=utf-8&page=1&page_size=20')

jd = json.loads(comments.text.strip('var data='))

print(jd['result']['count']['total'])

整理如下:


注:本文属于原创文章,创作不易,转载请注明本文地址!

作者QQ:1099718640

CSDN博客主页:http://blog.csdn.net/dyboy2017

Github开源项目:https://github.com/dyboy2017/spider

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,922评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,591评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,546评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,467评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,553评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,580评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,588评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,334评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,780评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,092评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,270评论 1 344
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,925评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,573评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,194评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,437评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,154评论 2 366
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,127评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容