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如何用 100 行 Python 代码实现新闻爬虫？这样可算成功？

时间：2010-12-5 17:23:32  作者：人工智能   来源：应用开发  查看：  评论：0
内容摘要：每天我都要坐地铁上班，而地铁里信号差。但我希望在坐地铁的时候读些新闻，于是就写了下面这个新闻爬虫。我并没有打算做很漂亮的应用，所以只完成了原型，它可以满足我最基本的需求。其思路很简单：找到新闻源;用P

每天我都要坐地铁上班，何用而地铁里信号差。行P现新但我希望在坐地铁的码实时候读些新闻，于是闻爬就写了下面这个新闻爬虫。我并没有打算做很漂亮的虫样成功应用，所以只完成了原型，可算它可以满足我最基本的何用需求。其思路很简单：

找到新闻源;用Python抓取新闻;利用BeautifulSoup分析HTML并提取出内容;转换成容易阅读的行P现新格式并通过邮件发送。

下面详细介绍每个部分的码实实现。

新闻源：Reddit

我们可以通过Reddit提交新闻链接并为之投票，闻爬因此Reddit是虫样成功个很好的新闻来源。但接下来的可算问题是：怎样才能获取每天最流行的新闻?在考虑抓取之前，我们应该先考虑目标网站有没有提供API。何用因为使用API完全合法，行P现新更重要的码实是它能提供机器可读的数据，这样就无需再分析HTML了。幸运的是Reddit提供了API。我们可以从API列表中找到所需的亿华云功能：/top。该功能可以返回Reddit或指定subreddit上最流行的新闻。接下来的问题是：这个API怎么用?仔细阅读了Reddit的文档之后，我找到了最有效的用法。第一步：在Reddit上创建一个应用。登录之后前往“preferences → apps”页面，底部有个名为“create another app...”的按钮。点击后创建一个“script”类型的应用。我们不需要提供“about url”或“redirect url”，因为这个应用不对公众开放，也不会被别人使用。

应用创建之后，可以在应用信息里找到App ID和Secret。

下个问题是如何使用App ID和Secret。由于我们只需获取指定SubReddit上最流行的新闻，而无需访问任何与用户相关的信息，所以理论上来说我们无需提供用户名或密码之类的个人信息。Reddit提供了“Application Only OAuth”(https://github.com/reddit-archive/reddit/wiki/OAuth2#application-only-oauth)的形式，通过这种方式，应用可以匿名访问公开的信息。云南idc服务商运行下面这条命令：

$ curl -X POST -H User-Agent: myawesomeapp/1.0 -d grant_type=client_credentials --user OUR_CLIENT_ID:OUR_CLIENT_SECRET  https://www.reddit.com/api/v1/access_token 

该命令会返回access token：

{ "access_token": "ABCDEFabcdef0123456789", "token_type": "bearer", "expires_in": 3600, "scope": "*"} 

太好了!有了access token之后就可以大展拳脚了。最后，如果不想自己写API的访问代码的话，可以使用Python客户端：https://github.com/praw-dev/praw先做一下测试，从/r/Python获取最流行的5条新闻：

>>> import praw >>> import pprint >>> reddit = praw.Reddit(client_id=OUR_CLIENT_ID, ...                      client_secret=OUR_SECRET, ...                      grant_type=client_credentials, ...                      user_agent=mytestscript/1.0) >>> subs = reddit.subreddit(Python).top(limit=5) >>> pprint.pprint([(s.score, s.title) for s in subs]) [(6555, Automate the boring stuff with python - tinder),  (4548,   MS is considering official Python integration with Excel, and is asking for    input),  (4102, Python Cheet Sheet for begineers),  (3285,   We started late, but we managed to leave Python footprint on r/place!),  (2899, "Python Section at Foyles, London")] 

成功了!

抓取新闻页面

下一步的任务是抓取新闻页面，这其实很简单。通过上一步我们可以得到Submission对象，其URL属性就是新闻的地址。我们还可以通过domain属性过滤掉那些属于Reddit自己的URL：

subs = [sub for sub in subs if not sub.domain.startswith(self.)] 

我们只需要抓取该URL即可，用Requests很容易就可以做到：

for sub in subs:   res = requests.get(sub.url)   if (res.status_code == 200 and content-type in res.headers and       res.headers.get(content-type).startswith(text/html)):     html = res.text 

这里我们略过了content type不是text/html的新闻地址，因为Reddit的用户有可能会提交直接指向图片的链接，我们不需要这种。

提取新闻内容

下一步是从HTML中提取内容。我们的目标是提取新闻的标题和正文，而且可以忽略其他不需要阅读的内容，如页首、服务器租用页脚、侧边栏等。这项工作很难，其实并没有通用的完美解决办法。虽然BeautifulSoup可以帮我们提取文本内容，但它会连页首页脚一起提取出来。不过幸运的是，我发现目前网站的结构比以前好很多。没有表格布局，也没有和<font>和<br>，整个文章页面清晰地用<h1>和<p>标出了标题和每个段落。而且绝大部分网站会把标题和正文放在同一个容器元素中，比如像这样：

<header>Site Navigation</header> <div id="#main">   <section>     <h1 class="title">Page Title</h1>   </section>   <section>     <p>Paragraph 1</p>     <p>Paragraph 2</p>   </section> </div> <aside>Sidebar</aside> <footer>Copyright...</footer> 

这个例子中顶层的<div id="#main">就是用于标题和正文的容器。所以可以利用如下算法找到正文：

找到<h1>作为标题。出于SEO的目的，通常页面上只会有一个<h1>; 找到<h1>的父元素，检查该父元素是否包含足够多的<p>; 重复第2步，直到找到一个包含足够多<p>的父元素，或到达<body>元素。如果找到了包含足够<p>的父元素，则该父元素就是正文的容器。如果在找到足够的<p>之前遇到了<body>，说明页面不包含任何可供阅读的内容。

这个算法虽然非常简陋，并没有考虑任何语义信息，但完全行得通。毕竟，算法运行失败时只需要忽略掉那篇文章就行了，少读一篇文章没什么大不了的……当然你可以通过解析<header>、<footer>或#main、.sidebar等语义元素来实现更准确的算法。用这个算法可以很容易地写出解析代码：

soup = BeautifulSoup(text, html.parser) # find the article title h1 = soup.body.find(h1) # find the common parent for <h1> and all <p>s. root = h1 while root.name != body and len(root.find_all(p)) < 5:   root = root.parent if len(root.find_all(p)) < 5:   return None # find all the content elements. ps = root.find_all([h2, h3, h4, h5, h6, p, pre]) 

这里我利用len(root.find_all(p)) < 5作为正文过滤的条件，因为真正的新闻不太可能少于5个段落。大家可以根据需要调整这个值。

转换成易于阅读的格式

最后一步是将提取出的内容转换为易于阅读的格式。我选择了Markdown，不过你可以写出更好的转换器。本例中我只提取了和<h#>和<p>、<pre>，所以简单的函数就能满足要求：

ps = root.find_all([h2, h3, h4, h5, h6, p, pre]) ps.insert(0, h1)    # add the title content = [tag2md(p) for p in ps] def tag2md(tag):   if tag.name == p:     return tag.text   elif tag.name == h1:     return f{ tag.text}\n{ "=" * len(tag.text)}   elif tag.name == h2:     return f{ tag.text}\n{ "-" * len(tag.text)}   elif tag.name in [h3, h4, h5, h6]:     return f{ "#" * int(tag.name[1:])} { tag.text}   elif tag.name == pre:     return f```\n{ tag.text}\n``` 

完整的代码

我在Github上分享了完整的代码，链接如下：https://gist.github.com/charlee/bc865ba8aac295dd997691310514e515正好100行 ，跑一下试试：

Scraping /r/Python...   - Retrieving https://imgs.xkcd.com/comics/python_environment.png       x fail or not html   - Retrieving https://thenextweb.com/dd/2017/04/24/universities-finally-realize-java-bad-introductory-programming-language/#.tnw_PLAz3rbJ       => done, title = "Universities finally realize that Java is a bad introductory programming language"   - Retrieving https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/neps/dropping-python2.7-proposal.rst       x fail or not html   - Retrieving http://www.thedurkweb.com/sms-spoofing-with-python-for-good-and-evil/       => done, title = "SMS Spoofing with Python for Good and Evil"   ... 

抓取的新闻文件：

最后需要做的是将这个脚本放在服务器上，设置好cronjob每天跑一次，然后将生成的文件发到我的信箱。我没有花太多时间关注细节，所以其实这个脚本还有很多值得改进的地方。有兴趣的话你可以继续添加更多的功能，如提取图像等。

CNAME：对应解析的记录值为域名地址
四、长串数字域名
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