引言
介绍下 Python 用 Beautiful Soup 周期性爬取 xxx 网站获取新闻流；
图 1 项目介绍
1. 开发环境
Python： 3.6.3
BeautifulSoup： 4.2.0 , 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库*
( BeautifulSoup 的中文官方文档：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/ )
2. 代码介绍
实现主要分为三个模块：
1. 计时 / second cnt
因为是周期性爬取，所以需要计时器来控制；
2. 设置代理 / set proxy
为了应对网站的反爬虫机制，需要切换代理；
3. 爬虫 / web spider
利用 requests 请求网站内容，然后 beautifulsoup 提取出所需信息；
利用 requests.get() 向服务器发送请求 >>> 拿到 html 内容 >>> 交由 beautifulsoup 用来解析提取数据；
先看一个 requests 和 beautifulsoup 拿数据的简单例子：
requests 发送请求给网站，然后 get 到返回的 html，然后再转换为 beautifulsoup 的对象；
( headers 和 proxies 是可选项 / optional )
1 from bs4 import BeautifulSoup2 import requests3 html = "https://www.xxx.com"4 headers = {5 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36'6 }7 proxies = "114.231.xx.xx:xxxx"8 9 resp = requests.get(html, headers=headers, proxies=proxies)
10 resp.encoding = 'utf-8'
11
12 bsObj = BeautifulSoup(resp.content, "lxml")
本文以爬取 https://www.ithome.com/blog/ 为例，把页面上的新闻爬取下来，过滤掉多余信息，拿到 新闻时间 & 新闻标题 ；
图 2 网站界面
拿到网站的 html 代码之后，如何剥离出自己想要的数据，参考图 3 的流程：
图 3 从 html 中 剥离数据的流程 Python爬虫免费学习资料，群Q 519970686
首先看看 bsObj = BeautifulSoup(resp.content, "lxml") 拿到的 目标网站 ( https://www.ithome.com/blog/ ) 的 HTML 代码：
... <div class="block"> <h2> <a href="https://www.ithome.com/html/android/380353.htm" target="_blank">魅族黄章评价滑盖智能手机：穷途末路倒退的设计，中看不中用</a><span class="state tody">今日 14:53</span></h2> <div class="memo"> <p>昨晚荣耀Magic2、小米MIX 3手机相继亮相，并且都采用了升降式或者滑盖式屏幕设计。刚刚魅族黄章对于滑盖设计表达了自己的看法：滑盖可以说是穷途末路倒退的设计。</p> </div> </div> </li> <li> <a class="list_thumbnail" href="https://www.ithome.com/html/discovery/380352.htm" target="_blank"> <img src="//img.ithome.com/newsuploadfiles/thumbnail/2018/8/380352_240.jpg"/> </a> <div class="block"> <h2> <a href="https://www.ithome.com/html/discovery/380352.htm" target="_blank">俄罗斯计划“世界级”研究中心，拟克隆猛犸象</a><span class="state tody">今日 14:48</span></h2> <div class="memo"> <p>俄罗斯科学家计划用保存的冰河时代遗骸的DNA，在一个耗资450万英镑的新侏罗纪公园中心克隆猛犸象</p> </div> </div> </li> <li> <a class="list_thumbnail" href="https://lapin.ithome.com/html/digi/380351.htm" target="_blank"> <img src="//img.ithome.com/newsuploadfiles/thumbnail/2018/8/380351_240.jpg"/> </a> <div class="block"> <h2> ...
先介绍下 find() 函数的用法：
( 注意 find_all() 返回的是一个列表 )
图 4 find() 函数的匹配
需要一层层剥出数据，首先定位到 <div class="block" >；
>>> block = bsObj.find_all("div", {"class": "block"})
<div class="block"><h2><a href="https://www.ithome.com/html/android/380353.htm" target="_blank"> 魅族黄章评价滑盖智能手机：穷途末路倒退的设计，中看不中用</a><span class="state tody">今日 14:53</span></h2> <div class="memo"><p>昨晚荣耀Magic2、小米MIX 3手机相继亮相，并且都采用了升降式或者滑盖式屏幕设计。刚刚魅族黄章对于滑盖设计表达了自己的看法：滑盖可以说是穷途末路倒退的设计。</p> </div>
接下来就是要提取出 新闻标题 title 和 新闻时间 time；
注意 “block” 是用 find_all() 拿到的，返回的是一个 list 列表，遍历这个列表，去找 title & time;
对于单个的 "block"，比如 block[i]：
提取新闻时间：
>>> block[i].find('span', {'class': "state tody"})
<span class="state tody">今日 14:53</span>
然后
>> block[i].find('span', {'class': "state tody"}).get_text()
得到 time 内容：
今日 14:53
提取新闻标题：
>>> block[i].find('a', {'target': "_blank"})
<a href="https://www.ithome.com/html/android/380353.htm" target="_blank">魅族黄章评价滑盖智能手机：穷途末路倒退的设计，中看不中用</a>
然后
>> block[i].find('a', {'target': "_blank"}).get_text()
得到 title 内容：
魅族黄章评价滑盖智能手机：穷途末路倒退的设计，中看不中用
这样就可以拿到了 新闻标题 titile 和 新闻时间 time了；
3. 代码实现
1. 计时器 Python爬虫免费学习资料，群Q 519970686
这里是一个秒数计数功能模块，利用 datetime 这个库，获取当前时间的秒位，和开始时间的秒位进行比对，如果发生变化，sec_cnt 就 +=1；
sec_cnt 输出 1,2,3,4,5,6...是记录的秒数，可以由此控制抓包时间；
>>> time = datetime.datetime.now() # 获取当前的时间，比如：2018-08-31 14:32:54.440831 >>> time.second() # 获取时间的秒位
second_cnt.py:
1 # Author: coneypo2 # Created: 08.313 4 import datetime5 6 # 开始时间7 start_time = datetime.datetime.now()8 tmp = 09 # 记录的秒数
10 sec_cnt = 0
11
12 while 1:
13 current_time = datetime.datetime.now()
14
15 # second 是以60为周期
16 # 将开始时间的秒 second / 当前时间的秒 second 进行对比；
17 # 如果发生变化则 sec_cnt+=1；
18 if current_time.second >= start_time.second:
19 if tmp != current_time.second - start_time.second:
20 # print("<no 60>+ ", tmp)
21 sec_cnt += 1
22 print("Time_cnt:", sec_cnt)
23 # 以 10s 为周期
24 if sec_cnt % 10 == 0:
25 # do something
26 pass
27 tmp = current_time.second - start_time.second
28
29 # when get 60
30 else:
31 if tmp != current_time.second + 60 - start_time.second:
32 sec_cnt += 1
33 print("Time_cnt:", sec_cnt)
34
35 # 比如以 10s 为周期
36 if sec_cnt % 10 == 0:
37 # do something
38 pass
39 tmp = current_time.second + 60 - start_time.second
2. get_proxy / 获取代理
这个网站可以提供一些国内的代理地址: http://www.xicidaili.com/nn/ ;
因为现在网站可能会有反爬虫机制，如果同一个 IP 如果短时间内大量访问该站点，就会被拦截；
所以我们需要设置代理，拿到的 proxy 地址传给 requests.get 的 proxies 参数：
>>> requests.get(html, headers=headers, proxies=proxies)
get_proxy.py :
1 # Author: coneypo2 # Created: 08.313 # set proxy4 5 from bs4 import BeautifulSoup6 import requests7 import random8 9
10 def get_proxy():
11 headers = {
12 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36'
13 }
14 proxy_url = 'http://www.xicidaili.com/nn/'
15 resp = requests.get(proxy_url, headers=headers)
16 soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')
17 ips = soup.find_all('tr')
18 proxy_list = []
19
20 for i in range(1, len(ips)):
21 ip_info = ips[i]
22 tds = ip_info.find_all('td')
23 proxy_list.append(tds[1].text + ':' + tds[2].text)
24
25 proxy = proxy_list[random.randint(0, len(proxy_list))]
26
27 print(proxy)
28 return proxy
3. get_news_from_xxx / 爬虫
由计时器的 sec_cnt 控制爬虫的周期，每次先去代理网站拿代理，然后交给 requests 去拿数据，拿到 HTML 之后交给 beautiful 对象，然后过滤出新闻流：
get_news_from_xxx.py 完整的代码：
1 # Author: coneypo2 # Created: 08.313 # web spider for xxx.com4 5 from bs4 import BeautifulSoup6 import requests7 import random8 import datetime9 10 headers = {11 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36'12 }13 14 15 # 设置代理16 def get_proxy():17 proxy_url = 'http://www.xicidaili.com/nn/'18 resp = requests.get(proxy_url, headers=headers)19 soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')20 ips = soup.find_all('tr')21 proxy_list = []22 23 for i in range(1, len(ips)):24 ip_info = ips[i]25 tds = ip_info.find_all('td')26 proxy_list.append(tds[1].text + ':' + tds[2].text)27 28 proxy = proxy_list[random.randint(0, len(proxy_list))]29 30 print("Proxy:", proxy)31 return proxy32 33 34 # 爬取网站35 def get_news():36 html = "https://www.ithome.com/blog/"37 resp = requests.get(html, headers=headers, proxies=get_proxy())38 resp.encoding = 'utf-8'39 40 # 网页内容41 bsObj = BeautifulSoup(resp.content, "lxml")42 #print(bsObj)43 44 # 分析45 block = bsObj.find_all("div", {"class": "block"})46 #print(block)47 48 current_titles = []49 current_times = []50 51 # analysis every block52 for i in range(len(block)):53 # get Time54 time_classes = ["state tody", "state other"]55 for time_class in time_classes:56 tmp = block[i].find_all('span', {'class': time_class})57 if tmp:58 current_time = (block[i].find('span', {'class': time_class})).get_text()59 current_times.append(current_time)60 61 # get Title62 if block[i].find_all('a', {'target': "_blank"}):63 current_title = (block[i].find('a', {'target': "_blank"})).get_text()64 current_titles.append(current_title)65 66 for i in range(len(current_times)):67 print(current_times[i], current_titles[i])68 return current_times, current_titles69 70 get_news()71 72 # 计时73 start_time = datetime.datetime.now()74 tmp = 075 sec_cnt = 076 77 while 1:78 current_time = datetime.datetime.now()79 80 # second 是以60为周期81 # 将开始时间的秒second / 当前时间的秒second 进行对比82 if current_time.second >= start_time.second:83 if tmp != current_time.second - start_time.second:84 # print("<no 60>+ ", tmp)85 sec_cnt += 186 print("Time_cnt:", sec_cnt)87 if sec_cnt % 10 == 0:88 get_news()89 print('\n')90 tmp = current_time.second - start_time.second91 92 # when get 6093 else:94 if tmp != current_time.second + 60 - start_time.second:95 sec_cnt += 196 print("Time_cnt:", sec_cnt)97 98 if sec_cnt % 10 == 0:99 get_news()
100 print('\n')
101 tmp = current_time.second + 60 - start_time.second
最终的输出 log：
Time_cnt: 1
Time_cnt: 2
Time_cnt: 3
Time_cnt: 4
Time_cnt: 5
Time_cnt: 6
Time_cnt: 7
Time_cnt: 8
Time_cnt: 9
Time_cnt: 10
Proxies: {'http': 'http://106.110.198.18:25295'}
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Time_cnt: 12
Time_cnt: 13
Time_cnt: 14
Time_cnt: 15
Time_cnt: 16
Time_cnt: 17
Time_cnt: 18
Time_cnt: 19
Time_cnt: 20
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刷新周期在 line 87:
>>> if sec_cnt % 10 == 0:
# 请尊重他人劳动成果，转载或者使用源码请注明出处
# 请不要利用爬虫从事恶意攻击或者违法活动
![[苹果解密]创新是伟大公司诞生的源泉--Apple再度成为美国最大上市公司](https://img-blog.csdn.net/20161220210733446?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc3VuaHVhcWlhbmcx/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)
