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金融数据分析（Python）个人学习笔记（12）：网络爬虫

news 来源：原创 2025/4/23 5:35:24

一、导入模块和函数

from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlopen
import re
from urllib.error import HTTPError
from time import time

bs4：用于解析HTML和XML文档的Python库。
BeautifulSoup：方便地从网页内容中提取和处理数据，比如查找特定的标签、获取标签的属性和文本内容。
urllib：用于处理URL相关的操作以及进行网络请求
urllib.request：用于打开和读取URL（Uniform Resource Locator，统一资源定位符）的模块
urllib.error：用于处理网络请求错误的模块。
HTTPError：当在使用urlopen等函数进行网络请求时，如果遇到HTTP错误（例如404页面未找到、500服务器内部错误等），就会抛出HTTPError异常。通过捕获这个异常，可以对错误情况进行处理。
urlopen：接受一个URL作为参数，打开指定的URL并返回一个表示该URL内容的对象，通过这个对象可以读取网页的内容。
re：正则表达式模块。
正则表达式是一种强大的文本模式匹配工具，可以用于在文本中查找、替换、验证等操作。在网络数据抓取中，正则表达式常用于从网页内容中提取符合特定模式的信息。
time：提供了处理时间相关的功能。
time函数：返回当前时间的时间戳（从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 到现在的秒数）。

二、定义一个获取网页所有同类型连接的函数

def GetLinks(arturl):try:html = urlopen(arturl)except HTTPError as e:return []bsObj = BeautifulSoup(html)return bsObj.find_all("a",{"href": re.compile(r"http:\/\/finance\.sina\.com\.cn.*\.shtml")})
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urlopen：打开arturl对应的网页，并将返回的响应对象赋值给变量html如果该网站异常404或者网站错误，则抛出“HTTPError”如果在打开网页过程中出现HTTPError异常，说明网页访问失败，此时函数将返回一个空列表
BeautifulSoup：对html响应对象中的网页内容进行解析，将解析结果存储在bsObj变量中没有指定解析器，默认会使用Python内置的解析器
re.compile：编译正则表达式匹配以http://finance.sina.com.cn开头，中间可以是任意字符，最后以.shtml结尾的字符串
find_all：在解析后的网页内容中查找所有<a>标签，并且这些<a>标签的href属性值要符合上述正则表达式。最后将找到的所有<a>标签组成的列表作为函数的返回值。如果查找的属性不存在，则返回空置[]
r"http:\/\/finance\....":在正则表达式字符串前面加上r，这样字符串里的反斜杠就不会被当作转义字符处理。否则会报出警告
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三、定义获取新闻标题、时间、正文的函数

def GetTitle(arturl):try:html = urlopen(arturl)except HTTPError as e:return []try:bs = BeautifulSoup(html)mytitle = bs.h1.get_text()except AttributeError as e:return []return mytitle
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bs.h1.get_text()：尝试从解析后的网页内容中获取<h1>标签，并提取其内部的文本内容，将其赋值给变量mytitle。如果网站不存在相应标签，则返回None，通过None调用函数，返回AttributeError
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def GetDate(arturl):try:html = urlopen(arturl)except HTTPError as e:return []bs = BeautifulSoup(html)md = bs.findAll(class_ = 'date')
# 如果网站不存在相应属性值，则返回[],通过[]调用函数，返回AttributeErrorif md == []:return []else:mydate = md[0].get_text()
# 若md不为空列表，提取列表中第一个元素的文本内容，并将其赋值给变量mydatereturn mydate

def GetArticle(arturl):try:html = urlopen(arturl)except HTTPError as e:return []bs = BeautifulSoup(html)ma = bs.findAll(class_ = 'article')
# 如果网站不存在相应属性值，则返回[],通过[]调用函数，返回AttributeErrorif ma == []:return []else:myarticle = ma[0].get_text()return ''.join(myarticle.split())
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split()：当不传入任何参数时，以空白字符（如空格、制表符、换行符等）为分隔符，将myarticle分割成一个字符串列表
join()：将一个可迭代对象（如列表、元组等）中的元素连接成一个字符串。调用该方法的字符串对象会作为连接元素之间的分隔符。
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四、采集6月1日至6月3日所有相关网页

from datetime import datetime# 是否在6月1日至6月3日之间
def isrightdate(arturl):dat = GetDate(arturl)if dat == []:return Falseelse:dat1 = dat[:4] + '-' + dat[5:7] + '-' +dat[8:10] # 转换为YYYY-MM-DDaft = (datetime.strptime(dat1,'%Y-%m-%d') - datetime.strptime('2022-06-01','%Y-%m-%d')).days >=0 # 判断提取的日期是否在2022年6月1日之后，计算两个日期之间的天数差bef = (datetime.strptime('2022-06-03','%Y-%m-%d') - datetime.strptime(dat1,'%Y-%m-%d')).days >=0 # 判断提取的日期是否在2022年6月3日之前return aft and bef
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GetDate：从指定网页中提取日期信息，将结果存储在变量dat中
datetime.strptime：将日期字符串转换为 datetime 对象
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定义一个名为GetAllLinks的递归函数，用于从给定的网页链接列表arturls开始，递归地查找所有符合日期要求的新浪财经网页链接，并将这些链接存储在全局变量alllinks中，同时避免重复添加链接。

alllinks = []
def GetAllLinks(arturls): # 输入变量为listif arturls == []:return # 函数中无论return位置在哪，即使在for循环中，都结束函数global alllinksurls = []for arturl in arturls:links = GetLinks(arturl)for link in links:if isrightdate(link.attrs["href"]): # 时间是否准确if link.attrs["href"] is not None: # 是否有链接属性if link.attrs["href"] not in alllinks: # 排除重复网页urls.append(link.attrs["href"])alllinks.append(link.attrs["href"])print(link.attrs["href"])print('搜索完一层')GetAllLinks(urls)
'''
global alllinks：声明要使用全局变量alllinks，以便在函数内部对其进行修改
link.attrs["href"]：检查链接是否有href属性，避免处理没有链接的元素link：BeautifulSoup解析HTML文档后得到的<a>标签对象attrs：BeautifulSoup中标签对象的一个属性，它是一个字典，包含了该标签的所有属性及其对应的值["href"]：字典的索引操作
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测量GetAllLinks函数的执行时间

start = time() # 当前时间戳
arturl = ["https://finance.sina.com.cn/wm/2022-06-03/doc-imizmscu4879155.shtml"]
# 定义起始链接列表，输入变量为list
GetAllLinks(arturl)
print('\n用时：\n', time()-start) # \n：换行符

五、将新闻标题、时间、网址保存至CSV文件

import csvfilename = 'my_sinanews1.csv'
csvFile = open(filename, 'w+', encoding = 'utf-8', newline = '')
# newline=''：避免在写入 CSV 文件时出现多余的空行try:writer = csv.writer(csvFile)writer.writerow(('Num', 'Title', 'Date', 'html', 'Article')) # 写入表头# writerow：写入信息i = 1 # 初始编号for link in alllinks:writer.writerrow((i,GetTitle(link),GetDate(link),link,GetArticle(link)))# 将一行数据写入 CSV 文件，数据包含编号、标题、日期、链接和文章内容i = i + 1
finally:csvFile.close()