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文档简介

网络爬虫技术应用指南TOC\o"1-2"\h\u6696第一章网络爬虫基础 2315371.1网络爬虫概述 239911.2网络爬虫的基本原理 265501.2.1爬取策略 374121.2.2网页获取 325481.2.3信息提取 330991.2.4跟踪 3242921.2.5去重与存储 3319291.2.6反反爬虫策略 3150651.2.7功能优化 327409第二章网络爬虫技术选型 3180022.1Python爬虫框架介绍 4117132.2爬虫工具与库的选择 45395第三章HTML与XML解析 5109293.1HTML与XML基础 5229833.2常用解析库介绍 6175703.3实例分析 61005第四章数据提取与存储 7199464.1数据提取技术 75194.1.1HTML解析 8292854.1.2CSS选择器 8292784.1.3XPath 8229504.1.4正则表达式 879054.1.5JSON解析 830474.2数据存储方法 8176304.2.1文件存储 8141594.2.2关系型数据库存储 8285874.2.3NoSQL数据库存储 883204.2.4云存储 995934.2.5数据仓库存储 98338第五章反爬虫策略与应对方法 9245555.1常见反爬虫策略 9255715.2反反爬虫技术 1022050第六章网络爬虫功能优化 10308196.1爬虫速度优化 1031596.1.1分布式爬取 10284856.1.2异步爬取 10320736.1.3请求优化 10136336.2爬虫资源管理 1151206.2.1内存管理 1176186.2.2硬盘资源管理 1183686.2.3网络资源管理 11165716.3爬虫异常处理 1125066.3.1异常分类 1120446.3.2异常处理策略 11170186.3.3异常监控与报警 1228723第七章分布式爬虫 1266877.1分布式爬虫原理 12253497.2分布式爬虫实现 1221637第八章网络爬虫法律法规与伦理 13314588.1网络爬虫法律法规 13145648.1.1法律概述 13180478.1.2网络爬虫相关法律法规 13302018.1.3网络爬虫法律法规风险防范 1443808.2网络爬虫伦理规范 14275648.2.1伦理概述 1476818.2.2网络爬虫伦理规范内容 14120658.2.3网络爬虫伦理规范实施 1530933第九章网络爬虫实战案例 1510689.1网络爬虫案例一 15188779.1.1案例背景 1580589.1.2技术选型 15213499.1.3实施步骤 15243049.1.4爬虫代码示例 15128969.2网络爬虫案例二 16210029.2.1案例背景 16288089.2.2技术选型 16313089.2.3实施步骤 17215629.2.4爬虫代码示例 1711251第十章网络爬虫发展趋势与展望 182116110.1网络爬虫技术发展趋势 183112410.2网络爬虫应用前景展望 19第一章网络爬虫基础1.1网络爬虫概述网络爬虫（WebCrawler），也称为网页蜘蛛（WebSpider）或网络（WebRobot），是一种自动获取网络上公开信息的程序。互联网的迅速发展，网络爬虫技术已成为信息检索、数据分析、资源整合等领域的重要工具。网络爬虫可以高效地收集和整理互联网上的信息，为用户提供便捷的数据服务。1.2网络爬虫的基本原理网络爬虫的基本原理主要包括以下几个方面：1.2.1爬取策略网络爬虫在执行任务时，首先需要确定爬取策略。爬取策略主要包括广度优先爬取和深度优先爬取两种。广度优先爬取是指先遍历某一层级的所有网页，再逐层深入；深度优先爬取则是沿着一条路径深入爬取，直到达到预设的深度。1.2.2网页获取网络爬虫通过HTTP协议与目标网站建立连接，发送请求并获取网页内容。获取到的网页内容通常为HTML格式，网络爬虫需要解析HTML文档，提取有用的信息。1.2.3信息提取网络爬虫通过HTML解析器解析网页内容，提取所需信息。这些信息可能包括文本、图片、等。信息提取的准确性取决于网络爬虫采用的解析算法和数据结构。1.2.4跟踪网络爬虫在提取后，会根据爬取策略对进行筛选和排序。爬虫会根据地址进行网页获取和信息提取操作。跟踪是网络爬虫不断扩展爬取范围的关键步骤。1.2.5去重与存储为了避免重复爬取相同页面，网络爬虫需要实现去重功能。常用的去重策略包括MD5哈希值比较、URL比较等。去重后的网页内容将按照一定格式存储，如文本文件、数据库等。1.2.6反反爬虫策略许多网站为了保护自身资源，采取了一系列反反爬虫措施。网络爬虫需要识别并应对这些策略，如IP封禁、验证码识别等。反反爬虫策略的研究和实现是网络爬虫技术的重要组成部分。1.2.7功能优化网络爬虫在执行任务时，需要考虑功能优化。这包括提高爬取速度、降低资源消耗、避免网络拥堵等。功能优化手段包括并发爬取、分布式爬取、缓存策略等。第二章网络爬虫技术选型2.1Python爬虫框架介绍互联网的快速发展，Python作为一种高效、简洁的编程语言，在网络爬虫领域得到了广泛应用。以下介绍几种常见的Python爬虫框架：（1）ScrapyScrapy是一个强大的Python爬虫框架，具有高度模块化和可扩展性。它采用异步处理方式，支持多种爬取策略，如广度优先、深度优先等。Scrapy提供了丰富的中间件和扩展，可方便地实现自定义功能。（2）PySpiderPySpider是一个基于Python的开源网络爬虫框架，采用异步协程编程模型，具有高度的可扩展性和灵活性。PySpider提供了丰富的示例和文档，易于上手。它支持多种爬取策略，如自动识别网页表单、模拟登录等。（3）CrawlSpiderCrawlSpider是Scrapy框架的一个子模块，专门用于处理遵循一定规则的网页。通过定义规则，CrawlSpider可以自动提取并按照规则进行爬取，简化了爬虫的开发过程。（4）SeleniumSelenium是一个自动化测试工具，可以模拟用户在浏览器中的操作，如、拖拽等。通过结合Selenium，Python可以实现模拟登录、绕过验证码等功能，从而实现更复杂的爬取任务。2.2爬虫工具与库的选择在进行网络爬虫开发时，选择合适的工具和库。以下列举了几种常用的爬虫工具与库：（1）RequestsRequests是一个简单易用的HTTP库，可以方便地发送HTTP请求。在Python爬虫中，Requests主要用于获取网页。与Urllib、HttpClient等库相比，Requests具有更高的灵活性和易用性。（2）BeautifulSoupBeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的库，可以将网页结构化为一个树形结构，便于提取所需信息。BeautifulSoup支持多种解析器，如lxml、.parser等，可根据实际需求选择合适的解析器。（3）XPathXPath是一个用于在XML和HTML文档中选择节点的语言。Python的lxml库支持XPath表达式，可以方便地提取网页中的特定元素。（4）Re（正则表达式）Re是Python内置的模块，用于处理正则表达式。在爬虫中，正则表达式可以用于匹配和提取网页中的特定信息，如、文本等。（5）AioAio是一个支持异步编程的HTTP库，适用于Python3.5及以上版本。通过Aio，可以实现高效的并发爬取，提高爬虫的功能。（6）RedisRedis是一个高功能的键值数据库，可以用于存储爬取到的数据。结合Python的redis模块，可以实现数据的分布式存储和共享，适用于大规模爬取任务。（7）MongoDBMongoDB是一个文档型数据库，支持Python客户端。在爬虫中，MongoDB可用于存储结构化数据，如网页内容、用户信息等。（8）ProxyPoolProxyPool是一个Python代理池库，可以实现代理IP的获取和验证。结合ProxyPool，可以有效地绕过网站的反爬策略，提高爬虫的成功率。（9）ScrapyRedisScrapyRedis是一个将Scrapy与Redis结合使用的扩展库，可以实现分布式爬取。通过ScrapyRedis，可以方便地实现爬虫任务的分发和调度。第三章HTML与XML解析3.1HTML与XML基础HTML（HyperTextMarkupLanguage，超文本标记语言）和XML（eXtensibleMarkupLanguage，可扩展标记语言）是用于构建和展示万维网信息的标记语言。两者都使用标签（tags）来定义元素的布局和结构。HTML是一种特定的标记语言，主要用于网页内容的展示。它定义了一套标准的标签，如``、``、`<body>`、`<a>`等，以构建网页结构。HTML文档通常具有预定义的固定结构，并且重点在于如何展示信息。XML则更为灵活，是一种用于存储和传输数据的标记语言。它允许用户自定义标签，因此非常适合用于数据交换。XML强调数据的内容而不是显示格式，它的设计目标是存储可扩展性和可自我描述的数据。两者的共同点在于，它们都是通过标签和属性来描述数据，并且都可以通过解析器进行解析。3.2常用解析库介绍在Python中，有多种库可用于解析HTML和XML文档，以下是一些常用的解析库：BeautifulSoup:这是一个用于解析HTML和XML文档的Python库，它提供了一个简单的API用于导航、搜索和修改解析树。BeautifulSoup自动处理了文档的标签嵌套关系，使得开发者能够轻松地提取所需数据。lxml:这是一个基于libxml2和libxslt的Python库，它提供了非常快速的解析和搜索功能，同时也支持XPath和XSLT操作。lxml的API设计比较底层，提供了丰富的特性，适用于需要高功能解析的场景。.parser:这是Python标准库中的一个模块，它提供了一个HTML和XHTML的简单解析器。虽然它的功能没有BeautifulSoup和lxml强大，但它的优势在于无需安装额外的库即可使用。xml.etree.ElementTree:这是Python标准库中用于处理XML的模块。它提供了一个简单且有效的API来处理XML数据，支持XPath查询，并且可以直接处理字符串或文件。3.3实例分析以下是一个使用BeautifulSoup和lxml解析HTML文档的简单例子：假设我们有一个HTML文档`example.`，内容如下：<head>TestPage</></head><body><h1>WeletoTestPage</h1><divid="content"><p>Thisisaparagraph.</p><ul><li>Item1</li><li>Item2</li><li>Item3</li></ul></div></body></>使用BeautifulSoup解析该文档，并提取标题和段落文本：frombs4importBeautifulSoupwithopen('example.','r')asfile:soup=BeautifulSoup(file,'.parser')=soup..stringparagraph=soup.find('p').textprint('Title:',)print('Paragraph:',paragraph)使用lxml来解析同一个文档，并提取所有的列表项：fromlxmlimportetreewithopen('example.','r')asfile:tree=etree.parse(file)items=tree.xpath('//ul/li/text()')print('ListItems:',items)第四章数据提取与存储4.1数据提取技术数据提取是从网页中识别并获取目标信息的过程。常见的网页数据提取技术主要包括以下几种：4.1.1HTML解析HTML解析是数据提取的基础，主要通过分析HTML文档结构，提取其中的标签、属性和文本内容。常用的HTML解析库有BeautifulSoup、lxml等。4.1.2CSS选择器CSS选择器是一种用于定位HTML元素的方法，可以根据元素的ID、类名、属性等特征进行筛选。CSS选择器在数据提取中具有很高的灵活性，适用于各种复杂网页结构的解析。4.1.3XPathXPath是一种用于在XML和HTML文档中查找节点的语言。通过XPath表达式，可以精确地定位到目标节点，从而实现数据的提取。4.1.4正则表达式正则表达式是一种强大的文本处理工具，可以用来匹配和提取特定模式的字符串。在网页数据提取过程中，正则表达式主要用于处理文本内容，如提取邮箱、电话号码等信息。4.1.5JSON解析JSON（JavaScriptObjectNotation）是一种轻量级的数据交换格式。在网页数据提取中，当目标数据以JSON格式返回时，可以使用JSON解析库（如json、json5等）进行数据提取。4.2数据存储方法数据存储是将提取到的数据保存到本地或远程存储介质的过程。以下是一些常用的数据存储方法：4.2.1文件存储文件存储是将数据保存到本地文件系统的方法。常见的文件格式有CSV、JSON、XML等。文件存储适合小规模数据存储，且易于操作和维护。4.2.2关系型数据库存储关系型数据库存储是将数据保存到关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）中的方法。关系型数据库具有较好的数据完整性和并发控制功能，适合大规模数据存储。4.2.3NoSQL数据库存储NoSQL数据库存储是将数据保存到NoSQL数据库（如MongoDB、Redis等）中的方法。NoSQL数据库具有高功能、可扩展性强等特点，适合处理大规模、高并发的数据。4.2.4云存储云存储是将数据保存到云服务提供商（如云、腾讯云等）的存储服务中。云存储具有高可用性、弹性扩缩容等特点，适合处理海量数据。4.2.5数据仓库存储数据仓库存储是将数据保存到数据仓库（如Hadoop、Spark等）中的方法。数据仓库适用于大规模数据挖掘和分析，可以为企业提供决策支持。根据实际需求，选择合适的数据存储方法，可以提高数据处理的效率和安全性。第五章反爬虫策略与应对方法5.1常见反爬虫策略反爬虫策略是网络站点为了保护自身数据，防止被恶意爬虫抓取而采取的一系列措施。以下是一些常见的反爬虫策略：（1）UserAgent限制：服务器通过检查请求的UserAgent来判断是否为爬虫，若不符合规定则拒绝访问。（2）IP封禁：服务器记录爬虫的IP地址，一旦发觉某个IP地址请求频繁，则对其进行封禁。（3）验证码：在页面中添加验证码，要求用户输入正确的验证码才能进行下一步操作，以阻止爬虫的自动化操作。（4）Referer检查：服务器检查请求的Referer，保证请求是从合法的页面跳转过来的。（5）请求频率限制：服务器对请求频率进行限制，超过规定频率的请求会被拒绝。（6）动态加载数据：使用Ajax、JavaScript等技术动态加载数据，使得爬虫无法直接获取到页面上的全部内容。（7）加密数据：对数据进行加密处理，使得爬虫即使获取到数据也无法解析。5.2反反爬虫技术面对反爬虫策略，网络爬虫开发者需要采取相应的反反爬虫技术来应对。以下是一些常见的反反爬虫技术：（1）更换UserAgent：爬虫程序可以模拟不同的浏览器UserAgent，以绕过服务器的UserAgent限制。（2）代理IP：使用代理服务器，定期更换IP地址，以绕过IP封禁。（3）验证码识别：通过图像识别技术，自动识别验证码，实现自动化操作。（4）模拟Referer：在请求中添加合法的Referer，以绕过Referer检查。（5）降低请求频率：合理设置爬虫的请求频率，避免触发请求频率限制。（6）分析动态加载技术：分析页面中动态加载的数据，提取所需信息。（7）数据解密：对加密数据进行解密处理，获取原始数据。通过以上反反爬虫技术，爬虫开发者可以在一定程度上应对常见的反爬虫策略，实现数据的抓取。但是反爬虫技术的不断发展，反反爬虫技术也需要不断更新，以应对新的挑战。第六章网络爬虫功能优化6.1爬虫速度优化6.1.1分布式爬取分布式爬取是将爬虫任务分配到多个机器上并行执行，以提高爬取速度。具体方法包括：设计分布式爬虫架构，合理分配任务；利用负载均衡技术，保证各节点任务均衡；采用分布式数据库存储，提高数据写入速度。6.1.2异步爬取异步爬取是指使用异步IO操作，提高爬虫在处理网络请求时的效率。具体方法如下：采用异步编程框架，如Python中的asyncio、aio等；合理设置异步任务数量，防止过多任务导致的资源浪费；优化异步任务调度策略，提高任务执行效率。6.1.3请求优化请求优化主要包括以下方面：减少HTTP请求头大小，去除不必要的字段；使用持久连接，减少连接建立和断开的开销；优化请求间隔，避免频繁请求导致服务器拒绝服务。6.2爬虫资源管理6.2.1内存管理内存管理主要包括以下措施：使用内存池技术，减少内存分配和释放的次数；优化数据结构，减少内存占用；定期清理无用数据，防止内存泄漏。6.2.2硬盘资源管理硬盘资源管理主要包括以下措施：选择合适的存储介质，提高数据读写速度；采用数据压缩技术，减少存储空间占用；定期清理过期数据，释放存储空间。6.2.3网络资源管理网络资源管理主要包括以下方面：优化网络带宽，提高爬取速度；设置合理的网络请求超时时间，避免长时间等待；采用网络流量监控工具，及时发觉异常网络请求。6.3爬虫异常处理6.3.1异常分类爬虫异常主要包括以下几类：网络异常：如连接超时、DNS解析失败等；服务器异常：如服务器返回错误状态码、服务器崩溃等；数据异常：如数据解析失败、数据格式错误等；系统异常：如内存不足、磁盘空间不足等。6.3.2异常处理策略异常处理策略如下：捕获并记录异常信息，便于后续分析；对于可恢复的异常，采用重试机制；对于不可恢复的异常，终止任务并通知管理员；优化异常处理逻辑，避免异常导致的程序崩溃。6.3.3异常监控与报警异常监控与报警主要包括以下措施：设计异常监控模块，实时监控爬虫运行状态；设置异常报警阈值，及时发觉问题；采用邮件、短信等方式通知管理员，便于快速处理。第七章分布式爬虫7.1分布式爬虫原理分布式爬虫是一种在网络中并行运行的爬虫系统，它通过多个爬虫节点协同工作，以提高爬取速度和扩展性。分布式爬虫原理主要包括以下几个方面：（1）爬虫节点：分布式爬虫系统由多个爬虫节点组成，每个节点负责一部分网页的抓取工作。这些节点可以是物理服务器，也可以是虚拟机或者容器。（2）任务分配：分布式爬虫系统需要合理地分配任务给各个爬虫节点，以保证高效地利用资源。常见的任务分配策略有轮询分配、负载均衡分配和基于优先级的分配等。（3）数据存储：分布式爬虫抓取的数据通常存储在分布式数据库或分布式文件系统中。这样可以提高数据存储的可靠性和读写速度。（4）状态同步：为了保证爬虫节点之间的协同工作，分布式爬虫系统需要实现状态同步。这包括爬取进度、已抓取网址等信息。状态同步可以通过分布式缓存或消息队列实现。（5）反向爬取：分布式爬虫系统需要支持反向爬取，以避免重复爬取已抓取过的网页。这可以通过爬虫节点之间的通信来实现。7.2分布式爬虫实现分布式爬虫的实现主要包括以下几个步骤：（1）设计爬虫架构：需要设计分布式爬虫的架构，包括爬虫节点、任务分配、数据存储、状态同步等模块。常见的架构有主从式架构、分布式爬虫框架等。（2）爬虫节点部署：根据架构设计，将爬虫节点部署到物理服务器、虚拟机或容器中。每个爬虫节点需要安装相应的爬虫软件和依赖库。（3）任务分配策略：实现任务分配策略，将待爬取的网址分配给各个爬虫节点。可以根据实际情况选择合适的任务分配策略。（4）数据存储：搭建分布式数据库或分布式文件系统，以存储爬取到的数据。爬虫节点在抓取数据后，将数据存储到相应的存储系统中。（5）状态同步：实现爬虫节点之间的状态同步，保证协同工作。可以通过分布式缓存或消息队列来实现状态同步。（6）反向爬取：实现反向爬取功能，避免重复爬取已抓取过的网页。爬虫节点之间需要通信，以共享已抓取网址信息。（7）功能优化：对分布式爬虫系统进行功能优化，包括提高爬取速度、降低资源消耗等。可以从以下几个方面进行优化：a.网络优化：减少网络延迟，提高网络传输速度。b.硬件优化：使用更高功能的硬件设备，提高爬虫节点的处理能力。c.算法优化：改进爬取算法，减少重复爬取和无效爬取。d.负载均衡：合理分配任务，避免单个爬虫节点过载。e.容错处理：增加容错机制，保证系统在异常情况下仍能正常运行。第八章网络爬虫法律法规与伦理8.1网络爬虫法律法规8.1.1法律概述互联网技术的飞速发展，网络爬虫作为一种自动化信息收集工具，在信息检索、数据分析等领域得到广泛应用。但是网络爬虫在运行过程中涉及到的法律法规问题不容忽视。本章将从我国现行的法律法规体系出发，对网络爬虫的相关法律问题进行分析。8.1.2网络爬虫相关法律法规（1）《中华人民共和国网络安全法》《网络安全法》是我国网络安全领域的基础性法律，明确了网络空间的监管原则和法律责任。其中，第二十三条规定，网络运营者应当采取技术措施和其他必要措施，保护用户个人信息安全，防止网络违法犯罪活动。网络爬虫在收集、使用个人信息时，需遵循此法规。（2）《中华人民共和国侵权责任法》《侵权责任法》规定了网络侵权行为的法律责任。网络爬虫在未经授权的情况下访问他人网站、服务器，获取、使用他人信息，可能构成侵权行为。（3）《中华人民共和国著作权法》《著作权法》对网络爬虫涉及到的版权问题进行了规定。网络爬虫在抓取、使用他人作品时，应尊重著作权人的合法权益。（4）《中华人民共和国反不正当竞争法》《反不正当竞争法》对网络爬虫涉及到的市场竞争问题进行了规定。网络爬虫在运行过程中，应遵循公平竞争原则，不得采取不正当手段破坏市场秩序。8.1.3网络爬虫法律法规风险防范（1）合法授权：网络爬虫在运行前，应保证已取得相关授权，包括网站访问、数据抓取等。（2）数据保护：网络爬虫在收集、使用数据时，应严格遵守数据保护法律法规，保证用户信息安全。（3）侵权风险防范：网络爬虫应尊重他人知识产权，避免侵权行为。8.2网络爬虫伦理规范8.2.1伦理概述伦理规范是网络爬虫健康发展的重要保障。网络爬虫伦理规范旨在引导从业者遵循社会公德、尊重他人权益，维护网络空间的秩序。8.2.2网络爬虫伦理规范内容（1）尊重隐私：网络爬虫在收集、使用数据时，应尊重个人隐私，避免泄露敏感信息。（2）诚实守信：网络爬虫在运行过程中，应遵循诚信原则，不得虚构事实、误导用户。（3）公平竞争：网络爬虫应遵循公平竞争原则，不得采取不正当手段破坏市场秩序。（4）保护知识产权：网络爬虫在抓取、使用他人作品时，应尊重著作权人的合法权益。（5）合法合规：网络爬虫在运行过程中，应遵守国家法律法规，不得从事违法犯罪活动。（6）社会责任：网络爬虫从业者应承担社会责任，积极参与社会公益事业。8.2.3网络爬虫伦理规范实施（1）自律：网络爬虫从业者应自觉遵循伦理规范，加强自律。（2）监管：相关部门应加强对网络爬虫行业的监管，对违反伦理规范的行为予以查处。（3）社会监督：社会各界应关注网络爬虫行业的发展，共同维护网络空间的秩序。第九章网络爬虫实战案例9.1网络爬虫案例一9.1.1案例背景互联网的快速发展，网络上的信息量呈现出爆炸式增长。如何在海量信息中快速获取所需数据，成为许多企业和开发者关注的焦点。本案例以某电商平台为例，展示如何利用网络爬虫技术爬取商品信息。9.1.2技术选型（1）编程语言：Python（2）网络请求库：requests（3）数据解析库：BeautifulSoup（4）数据存储库：MongoDB9.1.3实施步骤（1）分析目标网站结构，确定爬取数据的URL。（2）使用requests库发送网络请求，获取网页。（3）使用BeautifulSoup库解析网页，提取所需数据。（4）将提取的数据存储至MongoDB数据库。9.1.4爬虫代码示例importrequestsfrombs4importBeautifulSoupfrompymongoimportMongoClientdefget_():response=requests.get()returnresponse.textdefparse_():soup=BeautifulSoup(,'lxml')product_list=soup.find_all('div',class_='productitem')products=foriteminproduct_list:=item.find('h3',class_='product').textprice=item.find('span',class_='productprice').textproducts.append({'':,'price':price})returnproductsdefsave_to_mongodb(products):client=MongoClient('localhost',27017)db=client['emerce']collection=db['products']collection.insert_many(products)defmain():='s://example./products'=get_()products=parse_()save_to_mongodb(products)if__name__=='__main__':main()9.2网络爬虫案例二9.2.1案例背景本案例以某新闻网站为例，展示如何利用网络爬虫技术爬取新闻标题、发布时间、内容等信息。9.2.2技术选型（1）编程语言：Python（2）网络请求库：requests（3）数据解析库：BeautifulSoup（4）数据存储库：MySQL9.2.3实施步骤（1）分析目标网站结构，确定爬取数据的URL。（2）使用requests库发送网络请求，获取网页。（3）使用BeautifulSoup库解析网页，提取所需数据。（4）将提取的数据存储至MySQL数据库。9.2.4爬虫代码示例importrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportpymysqldefget_():response=requests.get()returnresponse.textdefparse_():soup=BeautifulSoup(,'lxml')news_list=soup.find_all('div',class_='newsitem')news_data=foriteminnews_list:=item.find('h2',class_='news').texttime=item.find('span',class_='newstime').textcontent=item.find('p',class_='newscontent').textnews_data.append({'':,'time':time,'content':content})returnnews_datadefsave_to_mysql(news_data):connection=pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='password',database='news',charset='utf8mb4')cursor

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