前言

在本文中，我们将使用Python中的Requests和BeautifulSoup库，以及Pandas库来构建一个简单的网络爬虫，用于从珠海市生态环境局网站获取新闻数据。我们将探讨如何通过浏览器开发者工具观察网页、分析网页结构，以及使用爬虫技术从中提取有用的信息。

观察网页

我们首先通过浏览器进入珠海市生态环境局网站，通过浏览器开发者工具观察页面结构，确定我们需要爬取的数据位置和网址。

我们通过观察发现，找到需要爬取的信息，我们点击更多内容，跳转到了另一个页面：

鼠标右键点击页面空白处，点击“检查”，点击“网络”（Network）后Ctrl+R刷新页面。在文档栏中找到对应本网页地址栏网址尾端（即index.html）

在标头栏，我们找到我们的请求头，以便我们后续访问：

在预览栏，我们找到了数据源，以便我们后续爬取：

在响应框，我们找到了存储数据的元素，文本被装在了一个类名为wendangListC的div标签下，日期被strong标签承装，网址为a标签的href属性，标题为a标签的文本：

点击不同页数，发现网页的地址发生改变，总页数为20，第一页为index.html，2~20页为index+_+页数.html：

代码实现

导入第三方库

安装需要用到的库，在终端输入以下代码：

pip install requests 
pip install beautifulsoup4
pip install pandas

引入需要的第三方库：

import requests
import pandas as pd
import os
from bs4 import BeautifulSoup

我们导入了 requests 用于发送网络请求，pandas 用于数据处理，os 用于文件操作，以及 BeautifulSoup 用于解析 HTML。

请求数据

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36(KHTML, like Gecko) Chrome/117.0.0.0 Safari/537.36 Edg/117.0.2045.60'}

for i in range(1, 21):
    items = []
    
    if i == 1:
        url = 'http://ssthjj.zhuhai.gov.cn/hbxw/index.html'
    else: 
        url = f'http://ssthjj.zhuhai.gov.cn/hbxw/index_{i}.html' 
        
    r = requests.get(url=url, headers=headers) 
    text = r.text 
    soup = BeautifulSoup(text, 'html.parser') 
    all_titles = soup.find_all("div", attrs={"class": "wendangListC"})

• headers={...}：设置了请求头，模拟了一个浏览器的请求，防止网站拒绝访问，模拟浏览器行为。
• for i in range(1,21):循环遍历了不同页面的新闻数据，从1到20，构建了不同页面的网址。第一页的网址和后续页的网址稍有不同。
• r = requests.get(url=url, headers=headers) text = r.text：发送了一个GET请求，获取页面的HTML文本，requests.get 是用来获取网页内容的函数，headers 是前面设置的请求头，确保你的请求看起来像是来自一个浏览器。
• soup = BeautifulSoup(text, 'html.parser')：使用BeautifulSoup解析HTML文本。
• find_all 函数会找到所有包含 class="wendangListC" 的 div 标签，这正是包含新闻信息的部分。

解析数据

在循环中，逐一处理每个新闻的标题、链接和日期信息：

for title in all_titles: 
    all_links = title.find_all("a")
    all_days = title.find_all("strong")
    
    for link, day in zip(all_links, all_days): 
        href = link.get('href') 
        title1 = link.string 
        day1 = day.string 
       
        item = [title1, href, day1] 
        items.append(item)

我们找到了每个标题的 a 标签和日期的 strong 标签，并使用 zip 函数确保它们是一一对应的。然后，你提取了链接、标题和日期信息，将它们放入 item 列表，最后将 item 添加到 items 列表中。

存储数据

利用 pandas 库，将得到的数据转换为DataFrame，并写入CSV文件：

df=pd.DataFrame(items,columns=['标题','网址','日期'])
        if not os.path.exists('珠海生态环境部新闻.csv'):
            df.to_csv(r'珠海生态环境部新闻.csv', encoding='utf_8_sig', mode='a', sep=',', index=False)
        else:
            df.to_csv(r'珠海生态环境部新闻.csv', encoding='utf_8_sig', mode='a', header=False, sep=',', index=False)

这段代码检查文件是否存在，如果存在则以追加的方式写入，否则以新建文件的方式写入。

全套代码及运行结果

• 全套代码

import requests
import pandas as pd
import os
from bs4 import BeautifulSoup

headers ={'User-Agent':'/'}

for i in range(1,21):
    items=[]
    if i==1:
        url='http://ssthjj.zhuhai.gov.cn/hbxw/index.html'
    else:
        url =f'http://ssthjj.zhuhai.gov.cn/hbxw/index_{i}.html'
    r = requests.get(url=url,headers=headers)
    text=r.text
    soup =BeautifulSoup(text,'html.parser')
    all_titles=soup.findAll("div",attrs={"class":"wendangListC"})
    for title in all_titles:
        all_links = title.find_all("a")
        all_days = title.find_all("strong")

        for link, day in zip(all_links, all_days):
            href = link.get('href')
            title1 = link.string
            day1 = day.string

            item = [title1, href, day1]
            items.append(item)
        df=pd.DataFrame(items,columns=['标题','网址','日期'])
        if not os.path.exists('珠海生态环境部新闻.csv'):
            df.to_csv(r'珠海生态环境部新闻.csv', encoding='utf_8_sig', mode='a', sep=',', index=False)
        else:
            df.to_csv(r'珠海生态环境部新闻.csv', encoding='utf_8_sig', mode='a', header=False, sep=',', index=False)

• 运行结果

结论

通过这个简单的爬虫项目，我们成功地从珠海市生态环境局网站获取了新闻数据，并将其存储为CSV文件。这个爬虫可以方便地用于定期获取最新的新闻信息，为后续数据分析和可视化提供了基础。