标签内，而正文内容则可能位于

标签内，这样就可以通过解析这些标签来提取所需信息。 数据存储也是爬虫工作的一个重要部分。根据需求的不同，可以选择将抓取到的数据存储在CSV文件、Excel表格或者数据库中。对于需要进一步处理分析的数据，存储到数据库中能够更方便地进行管理和查询。 在使用爬虫时，还需特别注意网站的Robots协议，该协议规定了哪些内容可以被爬虫抓取，哪些不可以。很多网站的Robots协议是公开的，通常可以在网站根目录找到。中国日报网站的Robots协议也应被遵守，以避免过度请求导致IP被封禁，或者引发法律问题。 针对中国日报的新闻爬取，还需考虑语言处理方面的知识点。例如，如果希望爬虫能够理解语义而不是仅仅抓取含有特定关键词的静态匹配结果，就需要用到自然语言处理（NLP）技术，如分词、词性标注等，来帮助提升信息抓取的质量和准确性。 在实际编程实现时，还可能需要处理异常情况，比如网络请求失败、解析错误等问题。因此，编写健壮的爬虫代码需要考虑异常处理机制，确保爬虫在遇到意外情况时能够继续稳定运行或优雅地恢复。 爬虫的运行效率和规模也是一个需要考虑的问题。在面对大型网站时，单线程的爬取效率可能非常低，此时可以利用Python的异步编程库asyncio，或者采用多线程、多进程技术来提高爬虫的运行效率。 总结而言，实现一个按关键词爬取中国日报新闻的Python爬虫，涉及到爬虫理论、Python编程、网络请求与响应、HTML解析、数据存储、网站规则遵守、语言处理及异常处理等多个知识点。通过综合运用这些知识点，可以构建一个功能强大、高效且安全的爬虫程序。

2025-05-12 00:05:27 4KB 爬虫 python 新闻爬虫

1

【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专业php毕业设计】基于PHP新闻网站系统-附源码.zip【计算机专

本资源为燕山大学大数据三级项目，包括项目报告（英文版）和源码（可直接在虚拟机上运行），实现了新闻聚类和新闻分类。利用hadoop、spark和scala。其中有参考文件为如何在虚拟机上将scala文件提交到spark中 ；源码test.scala实现了新闻聚类，里面有分词（需要安装两个jar包），特征提取，利用kmeans聚类。output.libsvm为老师给的数据集的特征提取，就是spark官网上的代码总是读取libsvm，利用这个可直接读取，进行分类；分类有朴素贝叶斯和逻辑回归其中朴素贝叶斯准确率较高，逻辑回归准确率较低。navie为朴素贝叶斯源码，classify为逻辑回归源码。

【微信小程序体育新闻项目概述】 微信小程序是一种轻量级的应用开发平台，由腾讯公司推出，无需下载安装即可在微信内使用的应用。它以其便捷的使用方式、快速的加载速度和良好的用户体验，受到了开发者和用户的广泛欢迎。在这个"130-微信小程序-体育新闻.zip"压缩包中，包含了一个体育新闻类的微信小程序的源代码和相关截图，我们可以从中学到如何利用微信小程序开发工具来创建一个功能完善的体育资讯平台。 【源代码解析】 1. **结构布局**：源代码中可能包含了`pages`目录，这是小程序的主要页面结构，每个子目录代表一个页面，如首页、新闻详情页等。每个页面下通常有`json`、`wxml`、`wxss`和`js`四个文件，分别对应配置文件、结构文件、样式文件和逻辑处理文件。 2. **数据绑定**：`wxml`文件用于定义页面结构，采用的是XML语法，而`wxss`则类似于CSS，用于定义样式。在`wxml`中，可以看到使用了微信小程序的数据绑定机制，如`{{ }}`，将数据动态地渲染到页面上。 3. **事件处理**：在`js`文件中，可以看到对用户交互事件的处理，例如点击事件、滑动事件等，这些事件处理函数可以更新数据模型，进而驱动界面的更新。 4. **网络请求**：为了获取实时的体育新闻数据，开发者可能会使用微信小程序的`wx.request`接口进行网络请求，从服务器获取JSON格式的新闻列表，然后在前端进行解析并展示。 5. **API调用**：微信小程序提供了丰富的API，如设置导航栏、弹窗提示、图片预览等，这些API在`js`文件中会被调用，实现各种功能。 【截图分析】 1. **界面设计**：截图展示了小程序的实际运行效果，包括首页布局、新闻列表、新闻详情页等。从设计上来看，可能采用了卡片式布局，以清晰地展示新闻标题、图片和摘要，同时考虑到用户体验，可能还包含了下拉刷新、上拉加载更多等功能。 2. **用户体验**：截图中的交互设计也值得注意，比如滑动切换新闻、点击进入详情页等，这些都是提高用户体验的关键元素。 3. **性能优化**：通过截图，我们可以推测开发者可能已经考虑到了性能优化，如减少网络请求次数、合理使用缓存、优化图片加载等策略。 总结来说，这个压缩包提供了一个完整的微信小程序体育新闻应用案例，涵盖了微信小程序的基本开发流程、数据绑定、网络请求、事件处理以及用户体验优化等多个方面。通过深入研究源代码和截图，开发者不仅可以学习到微信小程序的基本开发技术，还能了解到如何构建一个功能齐全、用户体验良好的体育资讯应用。

网络爬虫：通过Python实现新浪新闻的爬取，可爬取新闻页面上的标题、文本、图片、视频链接（保留排版） 推荐算法：权重衰减+标签推荐+区域推荐+热点推荐 权重衰减进行用户兴趣标签权重的衰减，避免内容推荐的过度重复 标签推荐进行用户标签与新闻标签的匹配，按照匹配比例进行新闻的推荐 区域推荐进行IP区域确定，匹配区域性文章进行推荐 热点推荐进行新闻热点的计算的依据是新闻阅读量、新闻评论量、新闻发布时间 涉及框架：Django、jieba、selenium、BeautifulSoup、vue.js

在本篇内容中，我们将深入探讨如何利用Python进行网络爬虫实战，特别是在“澎湃新闻”网站上针对特定关键词“交通事故”进行新闻内容的抓取。我们要了解的是Python中的两个关键库：`requests`和`BeautifulSoup`，它们是Python爬虫的基础。 `requests`库用于发送HTTP请求，如GET和POST，它能够方便地获取网页源代码。然而，对于动态加载的内容，如JavaScript渲染的数据，`requests`可能无法获取到完整的信息。此时，我们就需要用到`selenium`库，它能够模拟真实用户操作，控制浏览器动态加载页面内容。 `selenium`库是一个强大的自动化测试工具，也可用于网页爬虫。它允许我们通过编程方式控制浏览器，如Chrome或Firefox，进而获取动态加载的数据。在这个案例中，我们首先会用`selenium`搜索含有关键词“交通事故”的新闻链接，然后遍历这些链接，进一步获取每篇文章的详细内容。 在实现过程中，我们可能会遇到反爬策略，如网站的robots.txt文件、IP限制、User-Agent检查等。因此，我们需要设置合理的请求头（headers），有时还需要使用代理IP，以及定时等待（time.sleep）来模拟人类浏览行为，避免过于频繁的请求引起网站封锁。 在`澎湃新闻交通事故文章爬取.py`这个文件中，我们可能看到如下步骤： 1. 导入必要的库，包括`selenium`、`BeautifulSoup`和`requests`。 2. 使用`selenium`的`webdriver`模块启动浏览器，比如Chrome，并指定其加载的URL为“澎湃新闻”首页。 3. 定义一个函数，该函数使用`selenium`查找包含关键词的新闻元素，获取新闻链接。 4. 遍历找到的链接，对每个链接单独发送GET请求（可能用`requests`，也可能用`selenium`的浏览器控制）。 5. 解析返回的HTML内容，通常用`BeautifulSoup`，找出文章的详细内容。 6. 将抓取到的内容存储到本地文件或者数据库，便于后续分析。 在`爬取交通事故总览.py`文件中，可能是在第一步的基础上进行了扩展，对所有与“交通事故”相关的新闻进行整体抓取，形成一个全面的概述，这可能包括新闻的数量、发布日期、作者等信息。 自然语言处理（NLP）在这样的项目中也扮演着重要角色。我们可以利用`jieba`库进行中文分词，`nltk`或`spaCy`进行英文处理，提取关键词、主题或情感分析。这些数据可以用于新闻趋势分析，帮助我们理解交通事故的相关话题在一段时间内的变化。 Python爬虫技术结合`selenium`库能有效应对动态加载的网页，而`BeautifulSoup`则用于解析静态HTML结构。通过这样的实战项目，我们可以学习到如何组织爬虫逻辑，处理各种网页结构，以及如何应对反爬策略。同时，这也是一个很好的机会去实践NLP技术，将爬取到的数据转化为有价值的信息。

该项目是关于实时数据处理和可视化的综合应用，利用了大数据技术栈中的多个组件，包括Spark、Kafka、Flume、Echarts以及Hadoop。以下是这些技术在该项目中的具体作用和相关知识点： 1. **Spark**: Apache Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架。在该项目中，Spark可能被用于实时数据流处理，对新闻和健身数据进行实时分析。Spark Streaming可以接收到Kafka中的数据流，并进行实时计算，如聚合、过滤或复杂事件检测，为业务决策提供及时的数据支持。 2. **Kafka**: Kafka是一款高吞吐量的分布式消息系统，常用于构建实时数据管道和流处理应用。在这个项目中，Kafka可能作为数据收集和分发的中心节点，接收来自不同源头（如新闻源、健身设备）的数据，并将其分发到Spark流处理作业或者存储到Hadoop等持久化系统中。 3. **Flume**: Flume是Apache的一个数据收集工具，用于高效、可靠地聚合和移动大量日志数据。在本项目中，Flume可能被用来从各种分散的源（如网络爬虫、服务器日志）收集新闻和健身数据，然后将这些数据发送到Kafka队列，以便进一步处理。 4. **Echarts**: Echarts是百度开源的一款基于JavaScript的数据可视化库，支持丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。在这个项目中，Echarts可能用于将Spark处理后的数据结果以直观的图表形式展示出来，帮助用户更好地理解和分析新闻、健身数据的趋势和模式。 5. **Hadoop**: Hadoop是Apache的一个分布式文件系统，设计用于处理和存储大规模数据集。在这个项目中，Hadoop可能用于离线批处理，对历史数据进行深度分析，或者作为Spark处理后的数据备份和归档存储。 项目提供的文档和教程可能涵盖了如何设置和配置这些组件，如何编写Spark Streaming作业，如何使用Flume收集数据，如何在Kafka中设置主题和消费者，以及如何用Echarts创建交互式数据可视化。同时，它还可能涉及如何将所有这些组件整合到一个工作流程中，以实现端到端的实时数据处理和分析。 通过学习和实践这个项目，你可以深入理解大数据实时处理的工作流程，提升在大数据领域的能力，包括数据采集、流处理、数据分析和可视化等多个方面。对于想要从事大数据相关工作的专业人士，这是一个非常有价值的实践案例。

项目工程资源经过严格测试可直接运行成功且功能正常的情况才上传，可轻松copy复刻，拿到资料包后可轻松复现出一样的项目，本人系统开发经验充足（全栈开发），有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时为您解惑，提供帮助 【资源内容】：项目具体内容可查看/点击本页面下方的*资源详情*，包含完整源码+工程文件+说明（若有）等。【若无VIP，此资源可私信获取】 【本人专注IT领域】：有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时解答，第一时间为您提供帮助 【附带帮助】：若还需要相关开发工具、学习资料等，我会提供帮助，提供资料，鼓励学习进步 【适合场景】：相关项目设计中，皆可应用在项目开发、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面中 可借鉴此优质项目实现复刻，也可基于此项目来扩展开发出更多功能 #注 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担 2. 部分字体及插图等来自网络，若是侵权请联系删除，本人不对所涉及的版权问题或内容负法律责任。收取的费用仅用于整理和收集资料耗费时间的酬劳 3. 积分资源不提供使用问题指导/解答

帝国cms个人博客工作室整站新闻资讯视频收费播放下载响应式HTML5.txt

QQNewsWindow是一款模仿QQ右下角新闻弹窗的软件开发项目，主要针对Windows操作系统，采用VC++编程语言实现。此项目提供了三种不同的风格，旨在帮助开发者或者用户自定义创建美观的弹窗界面，进行二次开发。以下是这个项目涉及的主要知识点： 1. **右下角弹窗机制**：在Windows系统中，这种类型的弹窗通常被称为托盘通知区域窗口，它位于任务栏右下角的图标区域。QQNewsWindow实现了类似的功能，可以在不干扰用户主工作区的情况下，以非模态的形式展示信息。 2. **仿QQ设计**：QQNewsWindow的设计灵感来源于腾讯QQ的新闻提示窗口，它不仅在外观上接近，而且在交互体验上也力求一致，为用户提供熟悉的使用感受。 3. **VC++编程**：VC++是Microsoft开发的C++集成开发环境，用于创建Windows桌面应用程序。在这个项目中，开发者使用VC++编写源代码，实现弹窗的创建、显示、隐藏以及与用户的交互功能。 4. **窗口界面设计**：项目包含了窗口界面的设计，这是Win32 API的应用，通过消息循环和窗口过程函数来处理用户输入和系统事件。开发者可能使用了资源编辑器来设计对话框模板，并编写代码实现动态效果和用户交互。 5. **Win32 API**：Win32 API是Windows平台的基础，提供了一系列函数来创建窗口、绘制图形、处理消息等。QQNewsWindow的实现离不开这些API函数，例如CreateWindow、ShowWindow、UpdateWindow等，它们构成了弹窗的基础结构。 6. **解决方案（.sln）文件**：MiniNews.sln是Visual Studio的解决方案文件，包含了项目的配置信息、工程结构和依赖项。使用这个文件，开发者可以导入到Visual Studio环境中，进行编译、调试和进一步开发。 7. **资源文件（如MiniNews.png）**：项目中的图像资源，如MiniNews.png，可能是弹窗的背景图片或图标，用于提升界面的视觉效果。开发者可能会用到GDI+或Direct2D等图形库来加载和显示这些资源。 8. **源代码文件（未列出具体名称）**：项目中的源代码文件可能包含主程序入口、窗口类定义、消息处理函数、样式切换逻辑等，是整个项目的核心部分。通过阅读和修改这些源码，开发者可以定制自己的弹窗功能，实现特定的需求。 通过学习和实践QQNewsWindow项目，开发者不仅可以掌握如何在Windows环境下创建右下角弹窗，还能深入了解VC++编程和Win32 API的使用，对于提升Windows桌面应用开发技能具有很高的价值。