【转】Python爬虫：抓取新浪新闻数据

案例一

抓取对象：

新浪国内新闻（http://news.sina.com.cn/china/），该列表中的标题名称、时间、链接。

完整代码：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
 
url = 'http://news.sina.com.cn/china/'
web_data = requests.get(url)
web_data.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(web_data.text,'lxml')
 
for news in soup.select('.news-item'):
    if(len(news.select('h2')) > 0):
        h2 = news.select('h2')[0].text
        time = news.select('.time')[0].text
        a = news.select('a')[0]['href']
        print(h2,time,a)

运行结果：（只展示部分）

详细解说：

1. 首先插入需要用到的库：BeautifulSoup、requests，然后解析网页。解析完后print下，确认是否解析正确。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
 
url = 'http://news.sina.com.cn/china/'
web_data = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(web_data.text,'lxml')
print(soup)

这时，我们可以看到，解析出来的网页里面有很多乱码，并没有正确解析。观察下结果，看到开头的这句：

<meta content="text/html; charset=utf-8" http-equiv="Content-type"/>

【charset=utf-8】表示当前内容的字符集是采用utf-8编码格式，所以我们需要用encoding来解锁下，这时就能解析出来正常内容。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
 
url = 'http://news.sina.com.cn/china/'
web_data = requests.get(url)
web_data.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(web_data.text,'lxml')
print(soup)

2. 解析出网页后，开始抓取我们需要的内容。首先，先补充几点知识。

看下面代码中的第一行，soup.select('.news-item')，取出含有特定CSS属性的元素时，比如：

• 找出所有class为news-item的元素，class名前面需要加点（.），即英文状态下的句号；
• 找出所有id为artibodyTitle的元素，id名前面需要加井号（#）。

另外，取得含有特定标签的HTML元素时，直接在select后写标签名即可，如下面for循环中的第3行，news.select('h2')。

for news in soup.select('.news-item'):
    # print(news)
    if(len(news.select('h2')) > 0):
        # print(news.select('h2')[0].text)
        h2 = news.select('h2')[0].text
        time = news.select('.time')[0].text
        a = news.select('a')[0]['href']
        print(h2,time,a)

现在来详细看下这段代码每行的释义。

第1行：soup.select('.news-item')，取出news-item该类中的元素；

第2行：print下news，查看是否被正常解析，正常后继续，不用时可以注释掉；

第3行：通过观察代码，可以看到标题被储存在标签h2中，如果h2的长度大于0，这里是为了去除为空的标题数据；

第4行：print中news.select('h2')[0].text，[0]是取该列表中的第一个元素，text是取文本数据，print后查看是否正确，不用时可以注释掉；

第5行：将news.select('h2')[0].text存储在变量h2中；

第6行：time是class类型，前面加点来表示，同上，将其数据存储在变量time中；

第7行：我们要抓取的链接存放在a标签中，链接已经不是text了，后面用href，将链接数据存储在变量a中；

第8行：最后输出我们想要抓取的数据，标题、时间、链接。

案例二

抓取对象：

抓取新闻详情页的标题、时间（进行格式转换）、新闻来源、新闻详情、责任编辑、评论数量和新闻ID。

示例新闻：http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-05-08/doc-ifyeycfp9368908.shtml

完整代码： 

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
from datetime import datetime
import json
import re
 
news_url = 'http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-05-08/doc-ifyeycfp9368908.shtml'
web_data = requests.get(news_url)
web_data.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(web_data.text,'lxml')
title = soup.select('#artibodyTitle')[0].text
print(title)
 
time = soup.select('.time-source')[0].contents[0].strip()
dt = datetime.strptime(time,'%Y年%m月%d日%H:%M')
print(dt)
 
source = soup.select('.time-source span span a')[0].text
print(source)
 
print('\n'.join([p.text.strip() for p in soup.select('#artibody p')[:-1]]))
 
editor = soup.select('.article-editor')[0].text.lstrip('责任编辑：')
print(editor)
 
comments = requests.get('http://comment5.news.sina.com.cn/page/info?version=1&format=js&channel=gn&newsid=comos-fyeycfp9368908&group=&compress=0&ie=utf-8&oe=utf-8&page=1&page_size=20')
comments_total = json.loads(comments.text.strip('var data='))
print(comments_total['result']['count']['total'])
 
news_id = re.search('doc-i(.+).shtml',news_url)
print(news_id.group(1))

运行结果：
国土部:5月到9月实行汛期地质灾害日报告制度
2017-05-08 17:21:00
央视新闻
原标题：国土资源部：地质灾害高发期 实行日报告制度
国土资源部消息，5月份将逐渐进入地质灾害的高发期，防灾减灾形势更加严峻。据中国气象局预计，5月份我国江南大部、华南东部、西北地区大部降水较常年同期偏多，应加强防范极端气象事件诱发的滑坡、泥石流等地质灾害。对此从5月起至9月，国土资源部应急办实行汛期地质灾害日报告制度，各地必须将每天发生的灾情险情及其重大工作部署于当天下午3点前报告国土资源部应急办。
李伟山

fyeycfp9368908

详细解说：

1. 首先插入需要用到的库：BeautifulSoup、requests、datetime（时间处理）、json（解码：把json格式字符串解码转换成Python对象）、re（正则表达式），然后解析网页。

先抓取标题：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
from datetime import datetime
import json
import re
 
url = 'http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-05-08/doc-ifyeycfp9368908.shtml'
web_data = requests.get(url)
web_data.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(web_data.text,'lxml')
title = soup.select('#artibodyTitle')[0].text
print(title)

datetime、json、re在后面时间转换和从js中抓取数据时会用到。

我们主要来看下倒数第二行代码：title = soup.select('#artibodyTitle')[0].text，这里的用法和案例一中一样，id前用井号（#）来表示该类元素的位置，解锁唯一元素用[0]，提取文本信息text。

2. 抓取时间，并将原有日期格式转化为标准格式：

1 # time = soup.select('.time-source')[0]
2 # print(time)
3 time = soup.select('.time-source')[0].contents[0].strip()
4 dt = datetime.strptime(time,'%Y年%m月%d日%H:%M')
5 print(dt)

第1行：抓取时间；

第2行：print下时间，这时会发现运行结果中既含有时间，还有新闻的来源，如下：

<span class="time-source" id="navtimeSource">2017年05月08日17:21  <span> <span data-sudaclick="media_name"><a href="http://m.news.cctv.com/2017/05/08/ARTIPEcvpHjWzuGDPWQhn77z170508.shtml" rel="nofollow" target="_blank">央视新闻</a></span></span> </span>

那么，接下来我们需要想办法将时间和来源分开来，这时需要使用到contents；

第3行：我们先在后面加上.contents，运行下后会看到上面的内容会在列表中分为如下2个元素，此时，我们取的时间为第一个元素，在contents后加[0]，最后的.strip()可以去除时间末尾的\t；

['2017年05月08日17:21\t\t', <span>   <span data-sudaclick="media_name"><a href="http://m.news.cctv.com/2017/05/08/ARTIPEcvpHjWzuGDPWQhn77z170508.shtml" rel="nofollow" target="_blank">央视新闻</a></span></span>, '\n']

第4行：用datetime.strptime()来做时间格式化，原有的时间是年月日时分，所以转化时用到年月日时分，其中%Y是四位数的年份表示、%m是月份、%d是月份内的一天、%H是24小时制中的小时、%M是分钟数，并将其存储在变量dt中；

第5行：输出dt，会得到格式化后的时间，比如：2017-05-08 17:21:00。

3. 抓取新闻来源：

之前文章《Python爬虫：爬取人人都是产品经理的数据》中有提到可以用【Copy selector】来复制粘贴出新闻来源的位置，如下第一行；也可以用本篇文章经常用到的class类的表述方法说明其位置，如下第二行；

1 # source = soup.select('#navtimeSource > span > span > a')[0].text
2 source = soup.select('.time-source span span a')[0].text
3 print(source)

4. 抓取新闻详情：

1 article = []
2 for p in soup.select('#artibody p')[:-1]:
3     article.append(p.text.strip())
4 # print(article)
5 print('\n'.join(article))

第1行：article为空列表；

第2行：通过观察代码可以发现，新闻详情存放在p标签中，如果直接输出，能看到最后一栏有责任编辑的信息，如果不想要责任编辑，增加[:-1]可以去除最后一个编辑信息；

第3行：将抓取的数据插入article列表中，.strip()去除空白信息;

第4行：可以先print下看结果是否正确，发现新闻详情的原标题和正文是在一排的，不是很好，注释掉后我们换新的方法；

第5行：join()方法用来将列表中的元素用指定的字符连接生成新的字符串，这里用\n换行来连接列表中的原标题和正文两块内容。

上面这是一种文章连接的方法，当然还有比较简洁的写法。我们将上面的for循环一句拿出来，前面加p.text.strip()，然后整体加中括号，这样就形成了一个列表，然后前面再用join将其连接起来，就用简单的一行代码替代了上面的多行代码。

1 print('\n'.join([p.text.strip() for p in soup.select('#artibody p')[:-1]]))

5. 抓取责任编辑：

这里用到的lstrip是去除左侧的内容，括号内‘责任编辑：’是指去除这部分内容，只保留编辑人员姓名。之前用到的strip是去除两侧，lstrip是去除左侧，后面会用到的rstrip是去除右侧内容。

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

6. 抓取评论数：

# comments = soup.select('#commentCount1')
# print(comment)
comments = requests.get('http://comment5.news.sina.com.cn/page/info?version=1&format=js&channel=gn&newsid=comos-fyeycfp9368908&group=&compress=0&ie=utf-8&oe=utf-8&page=1&page_size=20')
# print(comments.text)
comments_total = json.loads(comments.text.strip('var data='))
# print(comments_total)
print(comments_total['result']['count']['total'])

首先，我们先select('#commentCount1')来筛选出评论数，这时print下输出结果为[<span id="commentCount1"></span>]，span中间为空白信息，没有我们想要的评论数。

这时，我们需要重新去观察下网页代码，发现评论数可能是通过JavaScript来增加上去的，那么我们需要找到是从哪里调用JavaScript（即JS）的。

鼠标放在评论数（4）上，Google浏览器鼠标右键点击“检查”，选择顶部的network，然后在下面海量的链接里找到有数量4的链接。

复制该链接，中间加粗部分是newid，最后有一段像时间戳的字串“&jsvar=loader_1494295822737_91802706”，我们需要把这块内容去掉，然后试着print下，可以发现结果也不会有影响。

http://comment5.news.sina.com.cn/page/info?version=1&format=js&channel=gn&newsid=comos-fyeycfp9368908&group=&compress=0&ie=utf-8&oe=utf-8&page=1&page_size=20&jsvar=loader_1494295822737_91802706

处理好链接后，那么，我们该如何从JavaScript中读取数据呢？这时我们需要使用到json来处理，在开头，我们导入库的时候已经import json了，这里可以直接使用。

json.loads是用于解码json数据的。第5行，我们将解码后的数据存储在变量comments_total中；第6行，我们print该变量时，会得到结果，发现除了评论数之外，还有一些其他的信息。

所以我们需要重新输出，根据上一行print的结果，观察发现，最后一行我们可以用['result']['count']['total']来表示评论数的位置。

7. 抓取新闻ID：

1 print(news_url.split('/')[-1].rstrip('.shtml').lstrip('doc-i'))

刚在上面第6点抓取评论数时，我们发现链接中有一个newsid，该新闻页面的链接中也有相同的ID部分，这时我们可以明确其新闻ID的位置。

split()是通过指定分隔符对字符串进行切片，[-1]是截取最后一个元素，然后用rstrip去除掉末尾的.shtml，用lstrip去除掉左侧的doc-i，得到我们想要的新闻ID。

除了这种方法外，我们还可以用正则表达式来表达。这时我们需要用到re库，在开头时，我们已经事先import re了，这里直接使用。

其中re.search是扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，group()是匹配到的字符串，其中group(0)，是匹配到的字符串全部显示（doc-ifyeycfp9368908.shtml），group(1)是(.+)内的显示，即我们想要的新闻ID。

1 news_id = re.search('doc-i(.+).shtml',news_url)
2 # print(news_id.group(0))
3 print(news_id.group(1))

操作环境：Python版本，3.6；PyCharm版本，2016.2；电脑：Mac

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（转自https://www.cnblogs.com/duwangdan/archive/2017/05/31/6923578.html）