在互联网时代,新闻的实时性和时效性变得尤为重要。很多行业、技术、商业等领域的新闻都可以为公司或者个人发展提供有价值的信息。如果你有一项需求是要实时监控某个行业的新闻,自动化抓取并定期输出这些新闻,Python爬虫可以帮你轻松实现这一目标。

本文将通过一个案例,带你一步一步实现一个简单的Python爬虫,用于实时监控新闻网站的数据。

背景

在某些行业中,获取最新的新闻信息至关重要。通过定期抓取新闻网站的头条新闻,我们可以为用户提供行业热点的动态变化。本文的目标是创建一个爬虫,定期访问一个新闻网站,获取新闻的标题和链接,并打印出来。

环境准备

在开始编写代码之前,我们需要安装几个Python的第三方库:

  • requests:用于发送HTTP请求。
  • beautifulsoup4:用于解析网页HTML内容。
  • schedule:用于设置定时任务,使爬虫能够自动运行。

可以通过以下命令安装这些库:

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pip install requests beautifulsoup4 schedule

请求网页数据

在爬取新闻之前,我们首先要获取目标网页的HTML内容。通过requests库可以方便地发送GET请求,并返回页面内容。以下是请求网页的代码:

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import requests

# 请求头配置
HEADERS = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}

# 爬虫请求函数
def fetch_news(url):
try:
print(f"Attempting to fetch: {url}") # 调试信息
response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=10)
print(f"Status code: {response.status_code}") # 打印状态码
if response.status_code == 200:
return response.text
else:
print(f"Failed to fetch {url}. Status code: {response.status_code}")
return None
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Error fetching {url}: {e}")
return None
  • HEADERS用于模拟浏览器访问,避免被网站屏蔽。
  • fetch_news函数发送GET请求并返回网页内容。如果请求成功,则返回HTML内容。

解析网页数据

一旦我们获取了网页的HTML内容,就需要解析这些内容,提取出我们关心的数据(例如新闻标题和链接)。这里我们使用beautifulsoup4来解析HTML并提取新闻数据。

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from bs4 import BeautifulSoup

# 解析Al Jazeera新闻页面
def parse_aljazeera_page(page_content):
soup = BeautifulSoup(page_content, 'html.parser')
news_items = []

articles = soup.find_all('a', class_='u-clickable-card__link')
print(f"Found {len(articles)} articles on Al Jazeera")

for article in articles:
title_tag = article.find('h3')
if title_tag:
title = title_tag.text.strip()
link = article['href']
if link.startswith('http'):
news_items.append({
'title': title,
'link': link
})
else:
# 如果链接是相对路径,拼接完整链接
full_link = f"https://www.aljazeera.com{link}"
news_items.append({
'title': title,
'link': full_link
})

return news_items
  • BeautifulSoup用于解析HTML内容。
  • parse_aljazeera_page函数从页面中找到所有新闻条目,并提取每个新闻的标题和链接。

定时任务

爬虫的核心功能是定期抓取新闻信息。为了实现这一点,我们可以使用schedule库来设置定时任务,定时运行爬虫。

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import schedule
import time

# 定时执行任务
def run_scheduler():
# 每隔10分钟抓取一次新闻
schedule.every(10).minutes.do(monitor_news)

while True:
print("Scheduler is running...") # 调试信息
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
  • 我们使用schedule.every(10).minutes.do(monitor_news)设置每10分钟执行一次monitor_news函数,获取并输出新闻。

综合代码

将之前的部分代码整合在一起,并加入一个监控新闻的函数:

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def monitor_news():
url = 'https://www.aljazeera.com/'
page_content = fetch_news(url)

if page_content:
news_items = parse_aljazeera_page(page_content)
if news_items:
print(f"News from {url}:")
for news in news_items:
print(f"Title: {news['title']}")
print(f"Link: {news['link']}")
print("-" * 50)
else:
print(f"No news items found at {url}.")
else:
print(f"Failed to fetch {url}.")

if __name__ == '__main__':
monitor_news() # 手动调用一次,看看是否能抓取新闻
run_scheduler() # 继续运行定时任务

使用代理IP提升稳定性

爬虫在运行时,可能会遇到反爬机制导致IP被封禁的情况。为了规避这一问题,我们可以通过配置代理IP来提高爬虫的稳定性。下面是如何使用亮数据代理API的配置示例:

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# 代理API配置
PROXY_API_URL = 'https://api.brightdata.com/proxy'
API_KEY = 'your_api_key' # 请替换为实际API密钥
  • PROXY_API_URL:亮数据的代理API接口地址。
  • API_KEY:你的API密钥,用于认证API请求。

通过修改爬虫的请求函数,将代理配置加到请求中,可以让爬虫通过多个IP地址进行请求,从而降低被封禁的风险:

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def fetch_news_with_proxy(url):
try:
print(f"Attempting to fetch with proxy: {url}") # 调试信息
response = requests.get(
url,
headers=HEADERS,
proxies={"http": PROXY_API_URL, "https": PROXY_API_URL},
timeout=10
)
print(f"Status code: {response.status_code}") # 打印状态码
if response.status_code == 200:
return response.text
else:
print(f"Failed to fetch {url}. Status code: {response.status_code}")
return None
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Error fetching {url}: {e}")
return None

运行截图与完整代码

运行截图:

在这里插入图片描述
完整代码如下

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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import schedule
import time

# 请求头配置
HEADERS = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}

# 亮数据代理API配置
PROXY_API_URL = 'https://api.brightdata.com/proxy'
API_KEY = 'your_api_key' # 请替换为实际API密钥

# 爬虫请求函数
def fetch_news(url):
try:
print(f"Attempting to fetch: {url}") # 调试信息
response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=10)
print(f"Status code: {response.status_code}") # 打印状态码
if response.status_code == 200:
return response.text
else:
print(f"Failed to fetch {url}. Status code: {response.status_code}")
return None
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Error fetching {url}: {e}")
return None

# 解析Al Jazeera新闻页面
def parse_aljazeera_page(page_content):
soup = BeautifulSoup(page_content, 'html.parser')
news_items = []

articles = soup.find_all('a', class_='u-clickable-card__link')
print(f"Found {len(articles)} articles on Al Jazeera")

for article in articles:
title_tag = article.find('h3')
if title_tag:
title = title_tag.text.strip()
link = article['href']
if link.startswith('http'):
news_items.append({
'title': title,
'link': link
})
else:
# 如果链接是相对路径,拼接完整链接
full_link = f"https://www.aljazeera.com{link}"
news_items.append({
'title': title,
'link': full_link
})

return news_items

# 定时任务
def run_scheduler():
schedule.every(10).minutes.do(monitor_news)

while True:
print("Scheduler is running...") # 调试信息
schedule.run_pending()
time.sleep(1)

# 新闻监控函数
def monitor_news():
url = 'https://www.aljazeera.com/'
page_content = fetch_news(url)

if page_content:
news_items = parse_aljazeera_page(page_content)
if news_items:
print(f"News from {url}:")
for news in news_items:
print(f"Title: {news['title']}")
print(f"Link: {news['link']}")
print("-" * 50)
else:
print(f"No news items found at {url}.")
else:
print(f"Failed to fetch {url}.")

# 主程序
if __name__ == '__main__':
monitor_news() # 手动调用一次,看看是否能抓取新闻
run_scheduler() # 继续运行定时任务

通过这一方式,爬虫不仅能抓取并显示新闻内容,还能避开反爬机制,提升抓取稳定性。

总结

通过上述步骤,我们实现了一个简单的Python爬虫,用于实时抓取Al Jazeera新闻网站的数据,并通过定时任务每隔一定时间自动抓取一次。在爬虫运行过程中,可能会遇到反爬机制导致IP被封禁的情况。为了避免这个问题,我们可以通过配置代理IP来提高爬虫的稳定性。