一个简单的爬虫实验

博主一直想研究爬虫,可惜并没有很好的机会,乘着双休日没事,学着写了一个非常简单的小爬虫。

本爬虫使用Jsoup,Jsoup主要是简化连接和选择取内容的代码,抓取的是知乎日报首页上的文章。

其实大家都知道,互联网上显示的内容都最终都是由HTML构成的,说以写爬虫最主要的工作就是分析网页代码的结构,知乎日报首页的结构如下:

知乎日报网页结构

经分析得知,每一个col-lg-4类对应着每一列,共有三列,每个wrap或box或link-button类都可以代表一篇文章。我们要做的工作就是将文章里的标题取出来,然后在取出文章对应链接里面的内容。我们现在已经可以用wrap,box,link-button等获得文章的标题(越南「Lady Gaga」参与竞选,倡议尊重同性恋、减少性别歧视)和文章的链接(/story/8287018),下一步就是获取链接里的内容,打开链接,我们得到如下结构:

内容结构

这里就要看大家想怎么抓取了,content类只包含内容,没有作者,标题。如果想把这些也抓取进来,可以选着question类。我选着的是content类。

代码如下

import org.jsoup.Connection;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
<
网络爬虫是一种自动在网络上抓取信息的程序,常用于数据挖掘、搜索引擎优化等场景。下面是一个简单的Python Scrapy框架下的网络爬虫实验示例: 假设我们要爬取一个新闻网站上的一篇文章列表页,比如每篇文章的信息包括标题、链接和发布日期。首先,你需要安装Scrapy库并创建一个新的项目: ```bash pip install scrapy scrapy startproject news_crawler cd news_crawler ``` 然后,在`news_crawler/spiders`文件夹下创建一个名为`article_spider.py`的文件,编写基本的爬虫规则: ```python # article_spider.py import scrapy class ArticleSpider(scrapy.Spider): name = 'article' allowed_domains = ['example.com'] # 替换为你想爬取的网站域名 start_urls = ['http://example.com/news'] # 初始爬取页面 def parse(self, response): for article in response.css('div.article-item'): # 假设文章信息封装在CSS选择器'div.article-item' title = article.css('h2.title::text').get() # 提取标题 link = article.css('a.link::attr(href)').get() # 提取链接 date = article.css('.date::text').get() # 提取发布日期 yield { 'title': title, 'link': link, 'date': date, } next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get() # 如果有下一页 if next_page is not None: yield response.follow(next_page, self.parse) # 跟随链接继续爬取 ``` 运行爬虫: ```bash scrapy crawl article ``` 这将从初始URL开始抓取,并按照定义的方式提取和保存数据。记得替换实际的URL和HTML结构。
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