2024年Python最全Python爬取新闻网数据

最新推荐文章于 2024-10-30 20:33:32 发布
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分类专栏： 程序员 文章标签： python 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_84585234/article/details/138356483
版权
本文介绍了如何使用Python爬虫抓取新闻网数据并保存为TXT格式。首先从栏目列表页获取接口数据URL，然后解析接口数据提取新闻详情页URL，再通过常规解析方法提取新闻内容，最后将内容保存为TXT文件。文章提供了一个完整的爬虫流程，并给出了主要代码实现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

之前也讲过关于爬取文章内容保存成 PDF ，可以点击下方链接查看相关保存方式。

Python爬取比比网中标标书并保存成PDF格式

python爬取优快云博客文章并制作成PDF文件

本篇文章的话，就使用保存txt文本的形式吧。

整体爬取思路总结

  • 在栏目列表页中，点击更多新闻内容，获取接口数据url

  • 接口数据url中返回的数据内容中匹配新闻详情页url

  • 使用常规解析网站操作（re、css、xpath）提取新闻内容

  • 保存数据

代码实现

  • 获取网页源代码

def get_html(html_url):

“”"

获取网页源代码 response

:param html_url: 网页url地址

:return: 网页源代码

“”"

response = requests.get(url=html_url, headers=headers)

return response

  • 获取每篇新闻url地址

def get_page_url(html_data):

“”"

获取每篇新闻url地址

:param html_data: response.text

:return: 每篇新闻的url地址

“”"

page_url_list &

最低0.47元/天 解锁文章
[特殊字符] 用Python爬取新闻并进行关键词分析与可视化实战
2201_76125261的博客
04-22 466
每日全球生成的新闻信息量堪比天文数字，如何快速抓取、分析、提炼出关键词以洞察舆论热点、政治走向、金融信号，成为信息处理的核心目标。自动爬取最新新闻文章使用 NLP 方法提取关键词可视化热点词云图进行情感倾向分析拓展：使用 LDA 发现隐藏主题本文展示了如何使用 Python 进行完整的新闻舆情关键词挖掘流程抓取新闻网站实时文章内容基于 NLP 提取 TF-IDF 和 TextRank 关键词使用词云与柱状图可视化热词情感倾向量化判断舆情风向。
2024年最全Python爬取新闻网数据(2)
2401_84688721的博客
05-01 173
可以看到相关的数据接口，里面有新闻标题以及新闻详情的url地址1、转成json，键值对取值；2、用正则表达式匹配url地址；两种方法都可以实现，看个人喜好根据接口数据链接中的pager 变化进行翻页，其对应的就是页码。详情页可以看到新闻内容都是在 div标签里面 p 标签内，按照正常的解析网站即可获取新闻内容。1、你可以保存txt文本形式2、也可以保存成PDF形式之前也讲过关于爬取文章内容保存成 PDF ，可以点击下方链接查看相关保存方式。本篇文章的话，就使用保存txt文本的形式吧。
Python爬取新闻网数据
m0_61331237的博客
04-30 1062
page_data = get_html(li).content.decode(‘utf-8’, ‘ignore’) # 新闻详情页 response.text。html_data = get_html(url).text # 获得接口数据response.text。lis = get_page_url(html_data) # 获得新闻url地址列表。:param html_url: 网页url地址。:param url: 新闻列表页 url地址。:return: 每篇新闻的url地址。
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爬虫数据网址：新闻中心滚动新闻_新浪网 最近想获取一些新闻数据来做一个NLP的分类模型所以爬取了新浪的一些新闻数据用于学习使用。 首先先查看网页源码： 发现url中id和类别中的s_id相等，经过尝试替换，发现该编号确实是类别所在标签。 有发现page这个参数和页数相同，其中num=50,和pageid=153这两个参数没有太大的影响，所以就可以通过修改这两个参数的值来获得不同标签下的url了。 然后通过这个url 放入谷歌浏览器中去抓取数据所在的json： 可以发现每个数据文件..
【Python】爬取网易新闻今日热点列表数据并导出
明静致远
08-03 4509
免责声明：文章仅供学习使用！
2024年最新Python爬取新闻网数据(1)
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05-02 124
不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~给大家准备的学习资料包括但不限于：Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件python 零基础视频教程Python 界面开发实战教程Python 爬虫实战教程Python 数据分析实战教程python 游戏开发实战教程Python 电子书100本。
2024年Python最新Python爬取所有股票数据并进行数据分析(1)
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05-01 488
三、目标：爬取所有股票每天每一分钟的数据，并且进行数据分析。
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此文属于入门级级别的爬虫，老司机们就不用看了。 本次主要是爬取网易新闻，包括新闻标题、作者、来源、发布时间、新闻正文。 首先我们打开163的网站，我们随意选择一个分类，这里我选的分类是国内新闻。然后鼠标右键点击查看源代码，发现源代码中并没有页面正中的新闻列表。这说明此网页采用的是异步的方式。也就是通过api接口获取的数据。 那么确认了之后...
联网查询API能否只使用tavily
最新发布
02-27
<think>好的，用户问的是联网查询API能否只使用Tavily。首先我需要确认Tavily是什么，以及它作为联网查询API的能力和限制。Tavily可能是一个专门用于网络搜索或数据检索的API服务。用户的问题核心在于是否能够仅依赖Tavily来完成所有的联网查询需求，而无需集成其他API。 接下来，我需要考虑几个方面：Tavily的功能覆盖范围，比如它支持哪些类型的搜索（网页、新闻、学术等）、返回数据的格式（JSON、XML）、是否支持实时数据、是否有速率限制或请求配额。此外，还要了解其准确性和可靠性，比如搜索结果的相关性、过滤机制、是否支持多语言等。 然后，用户可能有隐藏的需求，比如希望简化技术栈，减少依赖多个API带来的复杂性和维护成本。或者他们可能在意成本问题，使用单一API可能更经济。也有可能是对某些特定功能的需求，比如需要深度爬取、处理动态网页（JavaScript渲染）等，这时候需要确认Tavily是否支持这些高级功能。 可能存在的误区是用户认为所有联网查询需求都可以通过一个API解决，但实际上不同的API可能有不同的专长领域。例如，有些API擅长实时数据，有些则专注于特定领域的数据聚合。如果Tavily在某些方面存在不足，可能需要补充其他服务。 还需要查阅Tavily的官方文档，确认其支持的端点、参数、认证方式以及定价模型。比如，是否提供免费层，付费计划的价格如何，是否有适合大规模使用的企业方案。此外，检查是否有社区或用户反馈，了解实际使用中的体验和常见问题。 最后，综合这些信息，判断Tavily是否足够全面，能否满足用户的实际需求。如果发现Tavily在某些关键功能上缺失，比如不支持图像搜索或无法处理复杂查询，就需要指出这些限制，并建议必要时结合其他API使用。同时，也要给出替代方案，比如如果用户需要更强大的自定义爬虫功能，可以推荐Scrapy或Beautiful Soup等工具，或者结合Google Custom Search API等。</think>关于**联网查询API能否只使用Tavily**，以下是分步解析： --- ### 1️⃣ **Tavily的核心功能** - **定位**：Tavily是专为AI Agent设计的实时网络搜索API，提供**精准答案提取**而非原始链接 - **优势**： - 单次请求直接返回结构化数据（支持JSON） - 自动过滤低质量/广告内容 - 支持深度搜索（包括学术论文、新闻、百科等） - 内置结果验证机制 --- ### 2️⃣ **能否完全替代其他API？** | 需求场景 | Tavily适用性 | 需补充的场景 | |----------------|-------------|--------------------------------------| | 实时新闻检索 | ✅ 直接支持 | | | 学术研究数据 | ✅ 支持论文库 | 需特定数据库时需额外接口（如PubMed） | | 复杂数据分析 | ⚠️ 需二次处理 | 建议配合数据处理工具（如Pandas） | | 高频次请求 | ✅ 企业级套餐 | 免费版有调用限制 | --- ### 3️⃣ **典型使用场景** ```python # 示例请求（Python） import requests response = requests.post( "https://api.tavily.com/search", json={ "api_key": "YOUR_KEY", "query": "2024年诺贝尔经济学奖得主", "search_depth": "advanced", "include_answer": True } ) print(response.json()["answer"]) # 直接输出结构化答案 ``` --- ### 4️⃣ **使用建议** 1. **优先使用场景**： - 需要即时答案的AI应用 - 避免处理原始HTML的轻量级项目 - 多源信息聚合需求 2. **需补充的场景**： - 需要爬取特定网站数据 → 配合Scrapy/BeautifulSoup - 社交媒体数据获取 → 需Twitter/Reddit等专用API - 高频商业级应用 → 购买企业套餐+负载均衡 --- ### 5️⃣ **替代方案对比** | 服务 | 响应速度 | 数据质量 | 价格 | 开发复杂度 | |-----------------|----------|----------|-----------|------------| | Tavily | ★★★★☆ | ★★★★★ | $$ | ★☆☆☆☆ | | Google Custom | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | $$$ | ★★☆☆☆ | | SerpAPI | ★★★☆☆ | ★★★☆☆ | $$$$ | ★★☆☆☆ | | 自建爬虫 | ★★☆☆☆ | ★☆☆☆☆ | $ | ★★★★★ | --- ### ▶️ 结论： **Tavily可以独立作为核心联网查询API**，特别适合： - 快速开发AI应用 - 需要即用型知识检索 - 中小规模项目 但对于以下情况建议组合使用： - 需要特定垂直领域数据 - 处理高频复杂查询（>1000次/分钟） - 要求完全定制化数据管道
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