摘要:爬取的极客头条工具分析使用浏览器调试面板分析网页结构以及网络请求,容易知道,每一个头条信息结构如图所示因此,我们可以通过定位元素,同时,根据面板的网络请求分析,第一次加载更多数据的请求为第二次的为上述请求已精简,删除了原有请求的部分参数
Python 爬取CSDN的极客头条 工具
Python
Python:requests
Python:BeautifulSoup
分析使用浏览器调试面板分析网页结构以及网络请求,容易知道,每一个头条信息结构如图所示
因此,我们可以通过 dd.tracking-ad > span > a定位元素,同时,根据Network面板的网络请求分析,第一次加载更多数据的请求为
http://geek.csdn.net/service/news/get_news_list?from=-&size=20&type=HackCount
第二次的为:
http://geek.csdn.net/service/news/get_news_list?from=6:245113&size=20&type=HackCount
上述请求已精简,删除了原有请求的部分参数
也就是说,初始加载更多数据的时候,from参数为-,后续的请求,from是前一次请求所返回来的值,因此,我们可以用Python爬取数据了
代码# -*- coding: UTF-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time
class CS:
def __init__(self):
# self.username = username
pass
def geek(self, _from=None, type="HackCount", size=20):
"""
url: http://geek.csdn.net/,
more: http://geek.csdn.net/service/news/get_news_list?from=-&size=20&type=HackCount
:param _from: 加载更多的时候的标志
:param type: 极客头条的类型
:param size: 每页的数目
:return:
"""
start = "-"
if _from:
timestamp = int(time.time())
url = "http://geek.csdn.net/service/news/get_news_list?"
"from=%s&size=%d&type=%s&_=%d" % (_from, size, type, timestamp)
req = requests.get(url)
js = req.json()
start = js["from"]
soup = BeautifulSoup(js["html"], "lxml")
else:
url = "http://geek.csdn.net/"
req = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(req.content, "lxml")
results = soup.select("dd.tracking-ad > span > a")
items = []
for result in results:
item = {
"href": result["href"],
"title": result.string
}
items.append(item)
return {
"from": start,
"items": items
}
cs = CS()
items = []
_from = ""
i = 0
# 这里控制获取多少页的内容
while i < 10:
result = cs.geek(_from=_from)
items.extend(result["items"])
_from = result["from"]
i = i + 1
print(items)
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