Python数据分析实战-爬取以某个关键词搜索的最新的500条新闻的标题和链接(附源码和实现效果)

实现功能

通过百度引擎,爬取以“开源之夏”为搜索关键词最新的500条新闻的标题和链接

实现代码

1.安装所需的库:你需要安装requestsbeautifulsoup4库。可以使用以下命令通过pip安装:

pip install requests beautifulsoup4

2.发起搜索请求并获取多个搜索结果页面的HTML内容:由于一次搜索结果页面只包含一部分新闻,我们需要多次请求不同页码的搜索结果页面。可以使用以下代码实现:

import requests

def search_baidu(keyword, page):
    url = f"https://www.baidu.com/s?wd={keyword}&pn={page}&rn=10"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return None

这个函数将返回搜索结果页面的HTML内容。

3.解析搜索结果并提取新闻标题和链接:使用beautifulsoup4库解析HTML内容,提取出搜索结果中的新闻标题和链接。可以使用以下代码实现:

from bs4 import BeautifulSoup

def parse_search_results(html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    news_results = soup.find_all("h3", class_="t")
    news_list = []
    for result in news_results:
        title = result.a.text
        link = result.a["href"]
        news_list.append({"title": title, "link": link})
    return news_list

这个函数将返回一个包含新闻标题和链接的列表。

4.完整的爬取过程:将上述步骤整合到一个函数中,实现完整的爬取过程。可以使用以下代码实现:

def crawl_latest_news(keyword, num_news):
    news_list = []
    num_pages = num_news // 10 + 1  # 每页10条新闻,计算需要请求的页面数
    for page in range(num_pages):
        html = search_baidu(keyword, page * 10)
        if html:
            page_news = parse_search_results(html)
            news_list.extend(page_news)
        else:
            print(f"无法获取第 {page+1} 页的搜索结果")
    return news_list[:num_news]

现在,你可以调用crawl_latest_news函数,并传入你想要搜索的关键词和要获取的新闻数量(这里是500),获取最新的500条新闻列表。例如:

keyword = "开源之夏"
num_news = 500
news_list = crawl_latest_news(keyword, num_news)
if news_list:
    for news in news_list:
        print(news["title"])
        print(news["link"])
        print()
else:
    print("无法获取搜索结果")

实现效果

Python数据分析实战-爬取以某个关键词搜索的最新的500条新闻的标题和链接(附源码和实现效果)_第1张图片

写在后面

本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文,现在某研究院从事数据算法相关科研工作,对Python有一定认知和理解,会结合自身科研实践经历不定期分享关于python、机器学习、深度学习等基础知识与应用案例。

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