趣头条爬虫(以财经频道为例)

最新推荐文章于 2025-10-05 10:29:13 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-05 10:29:13 发布 · 716 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了如何针对趣头条的财经频道进行网络爬虫，重点解析了爬取过程中的关键参数如cid和min_time，以及如何实现增量爬取策略。项目采用Scrapy框架，并以Mongodb为数据存储，代码已开源。

相比于"今日头条"App, 大家可能对"趣头条"的了解少了很多,趣头条App作为一款以"阅读有奖"来吸引阅读的新闻类app,用户群体很大.

趣头条的首页如下,与其他内容类App大同小异,即包含列表页( 样例地址)和详情页样例地址.

首先定义需要抓取的列表页地址

bash_url = 'http://api.1sapp.com/content/outList?cid='
mid_url = '&tn=1&page='
end_url = '&limit=10&user=temporary1534345404402&show_time=&min_time=&content_type=1&dtu=200'    
api_url = 'http://api.1sapp.com/content/outList?cid={}&tn=1&page=1&lim

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newsler:一个完整的自动化财经新闻爬虫，建立在 Scrapy 框架之上

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财经新闻爬虫这是一个建立在 Scrapy 框架之上的通用新闻爬虫。此实现基于具有不同规则的相同蜘蛛。所以为了实现这一点，我制作了spider.py，它从json文件中获取规则。实现这一点的另一种方法是为不同的站点设置多个蜘蛛并同时运行这些蜘蛛。我不知道哪个更好，但我想从每个站点获取相同的信息，所以我遵循了爬行的第一个原则。安装尝试创建一个单独的虚拟环境 $ pip install virtualenv # look for documentation on setting up virtual environment $ pip install virtualenvwrapper # setup the PATH variable # open ~/.bashrc or ~/.profile or ~/.bash_profile and a

趣头条自动阅读源码

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趣头条自动阅读源码，导入按键精灵，可以用于自动刷量

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一个简单的从微博的新浪财经爬取的财经资讯，包含资讯标题、内容和评论数量。财经资讯爬虫的程序分为三个部分 1.导入依赖的模块需要导入的程序接口有request、pyquery和Pandas。 2.选择爬取数据选取的数据为新浪财经的网页 URL的获取方式：首先进入微博-新浪财经的网页，点击鼠标右键，出现如图所示的对话框，点击检查。新浪财经网页点击检查后进入到如图所示的页面，并点击“Toggle devive”键，将网页由PC显示，转换成手机显示模式以便于爬取网页内容，因为多..

scrapy爬取趣头条

weixin_30722589的博客

06-02

258

# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from ..items import QutoutiaoItem import json import re from ..settings import CATEGORY_INFO, LIST_LIMIT class QutoutiaoSpider(scrapy.Spider): ...

Python爬虫实战：财经新闻数据采集全攻略

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2201_76125261的博客

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网络爬虫（Web Crawler）是一种自动抓取互联网信息的程序，广泛应用于搜索引擎、数据分析和信息聚合等领域。对于财经领域，爬虫可以帮助我们实时追踪市场动态、公司公告和行业趋势。现代爬虫技术已经从简单的请求-解析模式，发展到需要处理JavaScript渲染、应对各种反爬措施、实现分布式采集的复杂系统。本文详细介绍了如何使用Python最新技术构建财经新闻采集系统，涵盖了从基础爬虫到高级技巧的各个方面。多技术解析异步高效爬取：aiohttp异步请求，大幅提升效率反爬虫应对。

财经新闻爬虫：使用 Python 获取最新财经新闻数据

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在本文中，我们详细介绍了如何使用 Python 和requestsSelenium等技术，爬取主流财经新闻网站的最新消息。通过静态页面的requests爬取和动态页面的Selenium爬取，我们成功提取了新闻标题、链接等信息，并存储为 CSV 文件，方便后续分析和使用。此外，我们还介绍了如何通过关键词筛选，获取特定领域的财经新闻。这个爬虫不仅可以帮助你获取财经新闻数据，还能为后续的舆情分析、数据挖掘和市场研究提供有力的数据支持。

python爬虫项目（一百八十一）：财经新闻数据抓取与股市走势分析、基于爬虫与数据挖掘技术的深度分析，爬取财经新闻数据

斌擎科技

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本文详细探讨了如何通过现代爬虫技术抓取财经新闻数据，并结合股市走势进行分析与预测。我们介绍了从新闻抓取到数据预处理、情感分析、模型构建与优化的完整流程，展示了如何将财经新闻与股市数据结合，以辅助市场分析与投资决策。财经新闻与股市的关联复杂多变，通过深度学习与NLP技术，投资者可以从新闻中挖掘出对市场趋势的有用信息。未来的工作可以进一步探索更多的特征工程方法，或结合更多数据源（如社交媒体数据、全球经济指标等）来提升预测模型的准确性。

【源码】FlinkSQL 流式去重源码解析

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目录去重基类处理时间的 First Row 处理时间的 Last Row 事件时间的去重往期精选▼ 本文基于 flink 1.12.0 版本进行源码解析笔者之前在使用FlinkSQL的去重和TopN 功能时只是简单的看了下官网，然后用 sql 实现了功能，但是还有些疑问没有解决。比如：去重算子占用的状态有多少？另外不使用 mini-batch 模式，去重的结果很单一，升序就一直输出最后一条（降序就只输出第一条数据）。为了解决这些疑问，特意研究了下去重部分的源码。去重...

FLink聚合性能优化--MiniBatch分析

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文章目录一、MiniBatch的演进思路 1、MiniBatch版本 2、适用场景 3、普通聚合与MiniBatch聚合对比 A、Simple Aggregation普通聚合 B、MiniBatch Aggregation微批聚合二、MiniBatch作用的SQL语句分类1、 window agg 分类2、group agg 分类3、over agg 三、MiniBatch三类优化手段 1、Local-Global聚合(本地-全局聚

从一个案例研究磁盘对Flink中RocksDB状态后端的影响

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RocksDB是Flink中的一个状态后端，它允许作业的状态大于可用内存量，因为状态后端可以将状态溢出到本地磁盘。这意味着磁盘性能可能会影响使用RocksDB的Flink作业的性能。通过一个案例研究，本文说明了使用RocksDB的Flink作业的吞吐量下降问题，并演示了我们如何将底层磁盘的性能确定为根本原因。作业和执行环境我们处理的是一个典型的物联网（IoT）工作，它处理数百万台设备发出的事件流。每个事件都包含设备标识符（ID）、事件类型和生成事件时的时间戳。作业基于设备ID对流进行分区，并以状态存

Flink Table 的三种 Sink 模式

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作为计算引擎 Flink 应用的计算结果总要以某种方式输出，比如调试阶段的打印到控制台或者生产阶段的写到数据库。而对于本来就需要在 Flink 内存保存中间及最终计算结果的应用来说，比如进行聚合统计的应用，输出结果便是将内存中的结果同步到外部。、就 Flink Table/SQL API 而言，这里的同步会有三种模式，分别是 Append、Upsert 和 Retract。实际上这些输出计算结果的模式并不限于某个计算框架，比如 Storm、Spark 或者 Flink DataStream 都可以应用这

Python 爬虫实战：在新浪新闻抓取财经新闻内容，分析经济形势

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在本文中，我们详细介绍了如何使用 Python 爬虫抓取新浪新闻财经板块的新闻内容，并进行了数据分析和可视化。通过爬虫技术，我们能够快速获取大量财经新闻数据，通过数据分析，可以洞察经济动态和市场趋势，为投资决策提供重要参考。在实际应用中，可以根据需求进一步扩展爬虫功能，例如抓取更多维度的数据、进行更深入的数据挖掘和分析等。

基于python3 的翻译代码。爬虫实例。（非常简单）

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本资源适用于ｐｙｔｈｏｎ３及以上的版本。内有代码注释，有反反爬技术。编程入门的小白可以参考。没有时间戳，签名等。所有设备可以运行。亲测。

Python爬虫实战：使用最新技术爬取第一财经报道

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在当今信息爆炸的时代，金融财经数据的获取对于投资决策、市场分析和学术研究具有重要意义。第一财经作为中国领先的财经媒体平台，提供了大量有价值的财经新闻报道和数据。本文将详细介绍如何使用Python最新爬虫技术爬取第一财经报道，包括反爬虫策略应对、数据解析与存储等完整流程。通过本文，读者将掌握现代网络爬虫开发的核心技术和实践方法。随着Web技术的不断发展，传统的简单请求-响应模式已无法满足现代网站的数据采集需求。请求库：httpx（支持HTTP/2）、aiohttp（异步请求）解析库。

Python数据分析案例32——财经新闻爬虫和可视化分析

weixin_46277779的博客

01-15

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Python财经新闻采集爬虫实战：基于最新技术的自动化数据采集方案

2201_76125261的博客

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在当今信息爆炸的时代，财经新闻对于投资者、分析师和企业决策者至关重要。及时获取准确的财经信息可以帮助我们做出更明智的投资决策，把握市场脉搏。传统的人工收集方式效率低下，而Python爬虫技术为我们提供了一种高效、自动化的解决方案。本文将详细介绍如何使用Python构建一个功能完善的财经新闻采集爬虫系统，涵盖从基础到高级的各种技术，包括最新的异步IO、反爬对抗、自然语言处理等技术。我们将通过完整的代码示例，一步步构建一个能够自动采集、解析、存储和分析财经新闻的爬虫系统。量化投资。

爬取财经新闻+新闻评论（一网打尽）

m0_60170572的博客

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第一篇csdn！应用性比较强的爬虫（投资者情绪+自然语言处理+动态传输/网页）包括阅读量、评论量、文章来源、新闻标题、新闻正文、对于新闻的评论数、对于新闻的评论研一新生，时间紧任务重，有需要的代码及讲解的麻烦点赞或者收藏哦，我会火速在下一片csdn中张贴出代码及讲解，后期有可能也会在b站上做更多的分享 ...

Python 爬虫实战：36氪财经文章智能分类与行业趋势预测（标签提取 + 行业趋势分析）

专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。

06-23

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作为一个领先的财经科技媒体平台，其文章内容涵盖了大量的行业动态和趋势分析，因此如何对这些文章进行智能分类，提取标签，并预测未来的行业趋势，成为了一个有挑战但又非常实用的任务。比如，我们可能会为“科技”主题赋予标签“Tech”，为“金融”主题赋予标签“Finance”，如此进行分类。抓取的数据往往会包含噪音，比如HTML标签、冗余信息等，因此需要对数据进行清洗，去除无用的字符，保留有用的文本内容。完成模型训练后，我们可以将其部署到生产环境中，结合定期的数据抓取，进行实时监控和趋势更新。

Python 爬虫实战：36 氪财经文章智能分类（标签提取 + 行业趋势预测）

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在大数据时代，财经资讯的自动化采集与智能分析成为数据驱动决策的重要基础。本文以国内知名科技财经媒体平台36氪的财经类文章为目标，通过Python爬虫技术实现自动化数据采集，结合自然语言处理（NLP）技术完成文章标签提取与行业趋势预测。全文将涵盖动态网页爬取、反爬虫应对、数据清洗、文本分析、可视化等核心技术，最终输出结构化数据与行业洞察报告。