如何用 100 行 Python 代码实现新闻爬虫?这样可算成功?

每天我都要坐地铁上班,而地铁里信号差。但我希望在坐地铁的时候读些新闻,于是就写了下面这个新闻爬虫。我并没有打算做很漂亮的应用,所以只完成了原型,它可以满足我最基本的需求。其思路很简单:

找到新闻源;用Python抓取新闻;利用BeautifulSoup分析HTML并提取出内容;转换成容易阅读的格式并通过邮件发送。

下面详细介绍每个部分的实现。

新闻源:Reddit

我们可以通过Reddit提交新闻链接并为之投票,因此Reddit是个很好的新闻来源。但接下来的问题是:怎样才能获取每天最流行的新闻?在考虑抓取之前,我们应该先考虑目标网站有没有提供API。因为使用API完全合法,更重要的是它能提供机器可读的数据,这样就无需再分析HTML了。幸运的是Reddit提供了API。我们可以从 API列表 中找到所需的功能:/top。该功能可以返回Reddit或指定subreddit上最流行的新闻。接下来的问题是:这个API怎么用?仔细阅读了Reddit的 文档 之后,我找到了最有效的用法。第一步:在Reddit上创建一个应用。登录之后前往“preferences → apps”页面,底部有个名为“create another app...”的按钮。点击后创建一个“script”类型的应用。我们不需要提供“about url”或“redirect url”,因为这个应用不对公众开放,也不会被别人使用。

应用创建之后,可以在应用信息里找到App ID和Secret。

下个问题是如何使用App ID和Secret。由于我们只需获取指定SubReddit上最流行的新闻,而无需访问任何与用户相关的信息,所以理论上来说我们无需提供用户名或密码之类的个人信息。Reddit提供了“Application Only OAuth”(https://github.com/reddit-archive/reddit/wiki/OAuth2#application-only-oauth)的形式,通过这种方式,应用可以匿名访问公开的信息。运行下面这条命令:

$ curl -X POST -H 'User-Agent: myawesomeapp/1.0' -d grant_type=client_credentials --user 'OUR_CLIENT_ID:OUR_CLIENT_SECRET'  https://www.reddit.com/api/v1/access_token 

该命令会返回access token:

{"access_token": "ABCDEFabcdef0123456789", "token_type": "bearer", "expires_in": 3600, "scope": "*"} 

太好了!有了access token之后就可以大展拳脚了。最后,如果不想自己写API的访问代码的话,可以使用Python客户端:https://github.com/praw-dev/praw先做一下测试,从/r/Python获取最流行的5条新闻:

>>> import praw 
>>> import pprint 
>>> reddit = praw.Reddit(client_id='OUR_CLIENT_ID', 
...                      client_secret='OUR_SECRET', 
...                      grant_type='client_credentials', 
...                      user_agent='mytestscript/1.0') 
>>> subs = reddit.subreddit('Python').top(limit=5) 
>>> pprint.pprint([(s.score, s.title) for s in subs]) 
[(6555, 'Automate the boring stuff with python - tinder'), 
 (4548, 
  'MS is considering official Python integration with Excel, and is asking for ' 
  'input'), 
 (4102, 'Python Cheet Sheet for begineers'), 
 (3285, 
  'We started late, but we managed to leave Python footprint on r/place!'), 
 (2899, "Python Section at Foyle's, London")] 

成功了!

抓取新闻页面

下一步的任务是抓取新闻页面,这其实很简单。通过上一步我们可以得到Submission对象,其URL属性就是新闻的地址。我们还可以通过domain属性过滤掉那些属于Reddit自己的URL:

subs = [sub for sub in subs if not sub.domain.startswith('self.')] 

我们只需要抓取该URL即可,用Requests很容易就可以做到:

for sub in subs: 
  res = requests.get(sub.url) 
  if (res.status_code == 200 and 'content-type' in res.headers and 
      res.headers.get('content-type').startswith('text/html')): 
    html = res.text 

这里我们略过了content type不是text/html的新闻地址,因为Reddit的用户有可能会提交直接指向图片的链接,我们不需要这种。

提取新闻内容

下一步是从HTML中提取内容。我们的目标是提取新闻的标题和正文,而且可以忽略其他不需要阅读的内容,如页首、页脚、侧边栏等。这项工作很难,其实并没有通用的完美解决办法。虽然BeautifulSoup可以帮我们提取文本内容,但它会连页首页脚一起提取出来。不过幸运的是,我发现目前网站的结构比以前好很多。没有表格布局,也没有和<font>和<br>,整个文章页面清晰地用<h1>和<p>标出了标题和每个段落。而且绝大部分网站会把标题和正文放在同一个容器元素中,比如像这样:

<header>Site Navigation</header> 
<div id="#main"> 
  <section> 
    <h1 class="title">Page Title</h1> 
  </section> 
  <section> 
    <p>Paragraph 1</p> 
    <p>Paragraph 2</p> 
  </section> 
</div> 
<aside>Sidebar</aside> 
<footer>Copyright...</footer> 

这个例子中顶层的<div id="#main">就是用于标题和正文的容器。所以可以利用如下算法找到正文:

  • 找到<h1>作为标题。出于SEO的目的,通常页面上只会有一个<h1>;
  • 找到<h1>的父元素,检查该父元素是否包含足够多的<p>;
  • 重复第2步,直到找到一个包含足够多<p>的父元素,或到达<body>元素。如果找到了包含足够<p>的父元素,则该父元素就是正文的容器。如果在找到足够的<p>之前遇到了<body>,说明页面不包含任何可供阅读的内容。

这个算法虽然非常简陋,并没有考虑任何语义信息,但完全行得通。毕竟,算法运行失败时只需要忽略掉那篇文章就行了,少读一篇文章没什么大不了的……当然你可以通过解析<header>、<footer>或#main、.sidebar等语义元素来实现更准确的算法。用这个算法可以很容易地写出解析代码:

soup = BeautifulSoup(text, 'html.parser') 
# find the article title 
h1 = soup.body.find('h1') 
# find the common parent for <h1> and all <p>s. 
root = h1 
while root.name != 'body' and len(root.find_all('p')) < 5: 
  root = root.parent 
if len(root.find_all('p')) < 5: 
  return None 
# find all the content elements. 
ps = root.find_all(['h2', 'h3', 'h4', 'h5', 'h6', 'p', 'pre']) 

这里我利用len(root.find_all('p')) < 5作为正文过滤的条件,因为真正的新闻不太可能少于5个段落。大家可以根据需要调整这个值。

转换成易于阅读的格式

最后一步是将提取出的内容转换为易于阅读的格式。我选择了Markdown,不过你可以写出更好的转换器。本例中我只提取了和<h#>和<p>、<pre>,所以简单的函数就能满足要求:

ps = root.find_all(['h2', 'h3', 'h4', 'h5', 'h6', 'p', 'pre']) 
ps.insert(0, h1)    # add the title 
content = [tag2md(p) for p in ps] 
def tag2md(tag): 
  if tag.name == 'p': 
    return tag.text 
  elif tag.name == 'h1': 
    return f'{tag.text}\n{"=" * len(tag.text)}' 
  elif tag.name == 'h2': 
    return f'{tag.text}\n{"-" * len(tag.text)}' 
  elif tag.name in ['h3', 'h4', 'h5', 'h6']: 
    return f'{"#" * int(tag.name[1:])} {tag.text}' 
  elif tag.name == 'pre': 
    return f'```\n{tag.text}\n```' 

完整的代码

我在Github上分享了完整的代码,链接如下:https://gist.github.com/charlee/bc865ba8aac295dd997691310514e515正好100行 ,跑一下试试:

Scraping /r/Python... 
  - Retrieving https://imgs.xkcd.com/comics/python_environment.png 
      x fail or not html 
  - Retrieving https://thenextweb.com/dd/2017/04/24/universities-finally-realize-java-bad-introductory-programming-language/#.tnw_PLAz3rbJ 
      => done, title = "Universities finally realize that Java is a bad introductory programming language" 
  - Retrieving https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/neps/dropping-python2.7-proposal.rst 
      x fail or not html 
  - Retrieving http://www.thedurkweb.com/sms-spoofing-with-python-for-good-and-evil/ 
      => done, title = "SMS Spoofing with Python for Good and Evil" 
  ... 

抓取的新闻文件:

最后需要做的是将这个脚本放在服务器上,设置好cronjob每天跑一次,然后将生成的文件发到我的信箱。我没有花太多时间关注细节,所以其实这个脚本还有很多值得改进的地方。有兴趣的话你可以继续添加更多的功能,如提取图像等。

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