如何用 100 行 Python 代碼實現新聞爬蟲？這樣可算成功？
每天我都要坐地鐵上班，而地鐵里信號差。但我希望在坐地鐵的時候讀些新聞，于是就寫了下面這個新聞爬蟲。我并沒有打算做很漂亮的應用，所以只完成了原型，它可以滿足我最基本的需求。其思路很簡單：
找到新聞源;用Python抓取新聞;利用BeautifulSoup分析HTML并提取出內容;轉換成容易閱讀的格式并通過郵件發送。
下面詳細介紹每個部分的實現。
新聞源：Reddit
我們可以通過Reddit提交新聞鏈接并為之投票，因此Reddit是個很好的新聞來源。但接下來的問題是：怎樣才能獲取每天最流行的新聞?在考慮抓取之前，我們應該先考慮目標網站有沒有提供API。因為使用API完全合法，更重要的是它能提供機器可讀的數據，這樣就無需再分析HTML了。幸運的是Reddit提供了API。我們可以從API列表中找到所需的功能：/top。該功能可以返回Reddit或指定subreddit上最流行的新聞。接下來的問題是：這個API怎么用?仔細閱讀了Reddit的文檔之后，我找到了最有效的用法。第一步：在Reddit上創建一個應用。登錄之后前往“preferences → apps”頁面，底部有個名為“create another app...”的按鈕。點擊后創建一個“script”類型的應用。我們不需要提供“about url”或“redirect url”，因為這個應用不對公眾開放，也不會被別人使用。
應用創建之后，可以在應用信息里找到App ID和Secret。
下個問題是如何使用App ID和Secret。由于我們只需獲取指定SubReddit上最流行的新聞，而無需訪問任何與用戶相關的信息，所以理論上來說我們無需提供用戶名或密碼之類的個人信息。Reddit提供了“Application Only OAuth”(https://github.com/reddit-archive/reddit/wiki/OAuth2#application-only-oauth)的形式，通過這種方式，應用可以匿名訪問公開的信息。運行下面這條命令：
- $ 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
該命令會返回access token：
- {"access_token": "ABCDEFabcdef0123456789", "token_type": "bearer", "expires_in": 3600, "scope": "*"}
太好了!有了access token之后就可以大展拳腳了。最后，如果不想自己寫API的訪問代碼的話，可以使用Python客戶端：https://github.com/praw-dev/praw先做一下測試，從/r/Python獲取最流行的5條新聞：
- >>> 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!
抓取新聞頁面
下一步的任務是抓取新聞頁面，這其實很簡單。通過上一步我們可以得到Submission對象，其URL屬性就是新聞的地址。我們還可以通過domain屬性過濾掉那些屬于Reddit自己的URL：
- subs = [sub for sub in subs if not sub.domain.startswith('self.')]
我們只需要抓取該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
這里我們略過了content type不是text/html的新聞地址，因為Reddit的用戶有可能會提交直接指向圖片的鏈接，我們不需要這種。
提取新聞內容
下一步是從HTML中提取內容。我們的目標是提取新聞的標題和正文，而且可以忽略其他不需要閱讀的內容，如頁首、頁腳、側邊欄等。這項工作很難，其實并沒有通用的完美解決辦法。雖然BeautifulSoup可以幫我們提取文本內容，但它會連頁首頁腳一起提取出來。不過幸運的是，我發現目前網站的結構比以前好很多。沒有表格布局，也沒有和<font>和<br>，整個文章頁面清晰地用<h1>和<p>標出了標題和每個段落。而且絕大部分網站會把標題和正文放在同一個容器元素中，比如像這樣：
- <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>
這個例子中頂層的<div id="#main">就是用于標題和正文的容器。所以可以利用如下算法找到正文：
- 找到<h1>作為標題。出于SEO的目的，通常頁面上只會有一個<h1>;
- 找到<h1>的父元素，檢查該父元素是否包含足夠多的<p>;
- 重復第2步，直到找到一個包含足夠多<p>的父元素，或到達<body>元素。如果找到了包含足夠<p>的父元素，則該父元素就是正文的容器。如果在找到足夠的<p>之前遇到了<body>，說明頁面不包含任何可供閱讀的內容。
這個算法雖然非常簡陋，并沒有考慮任何語義信息，但完全行得通。畢竟，算法運行失敗時只需要忽略掉那篇文章就行了，少讀一篇文章沒什么大不了的……當然你可以通過解析<header>、<footer>或#main、.sidebar等語義元素來實現更準確的算法。用這個算法可以很容易地寫出解析代碼：
- 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'])
這里我利用len(root.find_all('p')) < 5作為正文過濾的條件，因為真正的新聞不太可能少于5個段落。大家可以根據需要調整這個值。
轉換成易于閱讀的格式
最后一步是將提取出的內容轉換為易于閱讀的格式。我選擇了Markdown，不過你可以寫出更好的轉換器。本例中我只提取了和<h#>和<p>、<pre>，所以簡單的函數就能滿足要求：
- 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```'
完整的代碼
我在Github上分享了完整的代碼，鏈接如下：https://gist.github.com/charlee/bc865ba8aac295dd997691310514e515正好100行 ，跑一下試試：
- 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"
- ...
抓取的新聞文件：
最后需要做的是將這個腳本放在服務器上，設置好cronjob每天跑一次，然后將生成的文件發到我的信箱。我沒有花太多時間關注細節，所以其實這個腳本還有很多值得改進的地方。有興趣的話你可以繼續添加更多的功能，如提取圖像等。
