问题描述
我现在有一个网站域名列表,里面有数万个域名,想先定位到每个网站的sitemap,然后把每个sitemap里面的新闻,财经,科技三个大类的url抓取出来,但是因为每个网站结构都不一样,想用一个爬虫很难实现,有人建议可以训练一个模型来识别,但不知道具体步骤,或者有什么别的方式可以推荐一下吗?求大神解答!提供一下思路即可!
我现在有一个网站域名列表,里面有数万个域名,想先定位到每个网站的sitemap,然后把每个sitemap里面的新闻,财经,科技三个大类的url抓取出来,但是因为每个网站结构都不一样,想用一个爬虫很难实现,有人建议可以训练一个模型来识别,但不知道具体步骤,或者有什么别的方式可以推荐一下吗?求大神解答!提供一下思路即可!
如果是内容的话,正则。比如:爬去获取 github 项目的的正则:
pattern = re.compile(r'https://github.com/[^\s]*')
match = pattern.search(raw_str)
if match:
github_url = match.group()
4 回答4.4k 阅读✓ 已解决
4 回答3.8k 阅读✓ 已解决
1 回答2.9k 阅读✓ 已解决
3 回答2.1k 阅读✓ 已解决
1 回答4.5k 阅读✓ 已解决
1 回答3.8k 阅读✓ 已解决
1 回答2.8k 阅读✓ 已解决
·确定每个网站都有sitemap吗?
·sitemap里更新的链接及时吗?
如果都可以抓到文章页,提取新闻正文(newspaper)等很多库都可以做,但是效率不高。至于时间、作者,只能写通用规则提取了(不一定准且不一定能提取到)。
一个爬虫做不到,因为访问不同的网站可能就需要不同的方式、验证。