Python爬虫实战：手把手教你用 Python 爬取网易新闻每日热文，小白也能轻松上手

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Python爬虫实战：手把手教你用 Python 爬取网易新闻每日热文，小白也能轻松上手

Python爬虫实战：手把手教你用 Python 爬取网易新闻每日热文，小白也能轻松上手，该教程详细讲解如何用 Python 爬取网易新闻每日热文，先介绍爬虫 “请求 - 解析 - 提取 - 保存” 原理及 requests、BeautifulSoup4 等必备库的安装，再逐段解析完整代码：从设置请求头模拟浏览器、发送 HTTP 请求获取网页数据，到通过关键词匹配和类名匹配双方案提取 “今日推荐” 热文，还包含数据去重、Excel 保存（按日期命名）及异常处理与调试模块。同时给出实操步骤，解答爬取不到数据、Excel 保存失败等常见问题，强调爬虫伦理与法律规范，最后提供定时爬取、多频道爬取等功能扩展建议，帮助小白轻松上手打造自动新闻采集工具。

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前言

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Python爬虫实战：手把手教你用 Python 爬取网易新闻每日热文，小白也能轻松上手

在信息爆炸的时代，手动筛选每日热门新闻耗时又低效。本文将带你使用Python打造一个网易新闻热文爬虫，自动抓取、整理并保存每日热门新闻，全程代码解析+实操步骤，即使是编程新手也能轻松掌握。

爬取网址：https://news.163.com/domestic/

爬取内容：

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一、爬虫原理与工具准备

在开始编写代码前，我们先了解下爬虫的基本逻辑和所需工具，为后续开发打下基础。

1.1 爬虫核心原理

爬虫本质是模拟浏览器向目标网站发送请求，获取网页HTML数据后，从中提取有用信息（如新闻标题、链接），最后将信息整理并保存。整个过程可概括为“请求-解析-提取-保存”四步。

1.2 必备工具与安装

本次爬虫开发需要用到4个核心Python库，各库功能及安装命令如下：

库名称	核心功能	安装命令
requests	发送HTTP请求，获取网页数据	pip install requests
BeautifulSoup4	解析HTML文档，提取目标信息	pip install beautifulsoup4
pandas	数据结构化处理，方便保存为Excel	pip install pandas
openpyxl	支持pandas将数据写入Excel文件	pip install openpyxl

安装完成后，可在命令行输入pip list检查是否安装成功。

二、完整代码解析：从请求到保存全流程

下面我们逐段解析代码，理解每一步的作用和原理，让你不仅会用，还能明白为什么这么用。

2.1 导入所需库

首先导入爬虫过程中需要的所有库，每个库的作用已在注释中说明：

# 发送HTTP请求，获取网页数据
import requests
# 解析HTML文档，提取目标信息
from bs4 import BeautifulSoup
# 数据结构化处理，生成DataFrame便于保存
import pandas as pd
# 控制程序等待时间，避免请求过于频繁
import time
# 处理文件路径、判断文件是否存在等操作
import os
# 获取当前日期，用于生成带日期的文件名
from datetime import datetime
# 正则表达式，用于匹配包含特定关键词的元素（如“今日推荐”“HOT”）
import re

2.2 定义爬虫主函数 crawl_163_news()

这是整个爬虫的核心函数，包含了“请求网页-解析数据-提取信息-去重-保存”的完整逻辑，我们分模块解析。
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模块1：设置请求头，模拟浏览器访问

为什么需要请求头？因为很多网站会识别请求来源，如果发现是爬虫程序（而非正常浏览器），会拒绝提供数据。所以我们需要设置headers模拟浏览器访问：

def crawl_163_news():
    # 设置请求头，模拟Chrome浏览器访问
    headers = {
        # User-Agent：告诉网站“我是Chrome浏览器”，核心防反爬字段
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
        # 告诉网站可接受的内容格式
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
        # 告诉网站可接受的语言（中文）
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
        # 告诉网站可接受的压缩格式，减少数据传输量
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
        # 保持连接，提升请求效率
        'Connection': 'keep-alive',
        # 告诉网站需要升级到HTTPS（如果支持）
        'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    }
    # 目标爬取网址：网易新闻国内频道
    url = 'https://news.163.com/domestic/'

小技巧：你的浏览器User-Agent可以通过“F12→Network→任意请求→Headers→Request Headers”找到，替换代码中的User-Agent可进一步提升模拟真实性。

模块2：发送HTTP请求，获取网页数据

使用requests.get()发送请求，同时加入异常处理，避免因网络问题导致程序崩溃：

try:
    print("正在获取网易新闻页面...")
    # 发送GET请求，超时时间设为15秒（避免程序一直等待）
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
    # 检查请求是否成功：若状态码不是200（正常），则抛出异常
    response.raise_for_status()
    # 设置编码为UTF-8，避免中文乱码
    response.encoding = 'utf-8'
    # 使用BeautifulSoup解析HTML，指定解析器为html.parser（Python内置，无需额外安装）
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

模块3：提取“今日推荐”热文（双方案保障）

为了避免因网站页面结构变化导致爬取不到数据，我们设计了两种提取方案，确保稳定性。

方案1：通过关键词匹配“今日推荐/HOT”板块
先找到包含“今日推荐”“HOT”“热门推荐”关键词的标题元素，再获取其相邻的新闻链接：

# 存储提取的热门新闻
hot_recommendations = []
# 查找包含“今日推荐”“HOT”“热门推荐”的h2/h3/div标签
hot_titles = soup.find_all(['h2', 'h3', 'div'], string=re.compile(r'今日推荐|HOT|热门推荐'))
for title_element in hot_titles:
    # 获取关键词标签的父级div容器（通常新闻列表在父容器中）
    container = title_element.find_parent('div')
    if container:
        # 在父容器中找到所有带链接的a标签
        links = container.find_all('a', href=True)
        for link in links:
            # 提取新闻标题（去除前后空格）
            title = link.get_text().strip()
            # 提取新闻链接
            href = link['href']
            # 过滤条件：标题非空、链接非空、标题长度>5（避免无关短链接）
            if title and href and len(title) > 5:
                # 确保是网易新闻的有效链接
                if href.startswith('http') and ('news.163.com' in href or 'www.163.com' in href):
                    hot_recommendations.append({
                        '标题': title,
                        '链接': href
                    })

方案2：通过类名匹配新闻列表（方案1失效时启用）
如果方案1没找到数据，说明“今日推荐”板块结构可能变了，此时通过类名匹配常见的新闻列表（如类名含“list”“news”“cm”）：

# 如果方案1未获取到数据，执行方案2
if not hot_recommendations:
    # 查找类名包含list/cm/news的ul标签（新闻列表常用ul包裹）
    for ul in soup.find_all('ul', class_=lambda x: x and ('list' in x or 'cm' in x or 'news' in x)):
        # 提取ul中的所有新闻链接
        for item in ul.find_all('a', href=True):
            title = item.get_text().strip()
            href = item['href']
            # 同样应用过滤条件
            if title and href and len(title) > 5:
                if href.startswith('http') and ('news.163.com' in href or 'www.163.com' in href):
                    hot_recommendations.append({
                        '标题': title,
                        '链接': href
                    })

模块4：数据去重（避免重复新闻）

由于网页中可能存在重复链接（如同一新闻在多个板块出现），需要通过“链接”字段去重：

# 用集合存储已见过的链接（集合特性：元素不重复）
seen = set()
unique_recommendations = []
for item in hot_recommendations:
    # 如果链接未见过，加入去重后的列表
    if item['链接'] not in seen:
        seen.add(item['链接'])
        unique_recommendations.append(item)

模块5：保存数据到Excel（带日期命名）

将去重后的新闻数据保存为Excel文件，文件名包含当前日期，方便后续查找：

if unique_recommendations:
    # 获取当前日期，格式为“年月日”（如20250905）
    current_date = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
    # 生成文件名：网易新闻_20250905.xlsx
    excel_filename = f"网易新闻_{current_date}.xlsx"
    # 将列表转换为DataFrame（pandas的表格数据格式）
    df = pd.DataFrame(unique_recommendations)
    # 保存为Excel，不保留索引列，使用openpyxl引擎
    df.to_excel(excel_filename, index=False, engine='openpyxl')
    # 打印爬取结果信息
    print(f"成功爬取 {len(unique_recommendations)} 条今日推荐内容")
    # 打印文件绝对路径（方便找到文件）
    print(f"结果已保存到: {os.path.abspath(excel_filename)}")
    # 打印前5条新闻，快速预览
    print("\n前5条推荐内容:")
    for i, item in enumerate(unique_recommendations[:5], 1):
        print(f"{i}. {item['标题']}")

模块6：异常处理与调试（程序稳定性保障）

如果爬取不到数据或出现错误，程序会打印错误信息，并保存网页结构到本地供调试：

else:
    print("未找到今日推荐内容，可能需要更新选择器")
    # 生成带时间戳的调试文件名（如debug_page_20250905_143000.html）
    debug_filename = f"debug_page_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.html"
    # 保存网页完整HTML到本地
    with open(debug_filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(soup.prettify())
    print(f"已保存页面结构到 {debug_filename} 供分析")
# 捕获网络请求相关错误（如超时、404、500）
except requests.RequestException as e:
    print(f"网络请求错误: {e}")
# 捕获其他所有未知错误
except Exception as e:
    print(f"发生错误: {e}")

2.3 程序入口：执行爬虫

最后通过if __name__ == "__main__":确保只有直接运行脚本时才执行爬虫：

if __name__ == "__main__":
    print("开始爬取网易新闻今日推荐...")
    # 调用爬虫主函数
    crawl_163_news()
    print("程序执行完毕!")

三、实操步骤：运行爬虫并查看结果

代码编写完成后，按照以下步骤运行，轻松获取每日热文：

完整代码：

"""
爬取网易新闻，每日热文
"""
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import os
from datetime import datetime
import re


def crawl_163_news():
    # 设置请求头，模拟浏览器访问
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
        'Connection': 'keep-alive',
        'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    }

    url = 'https://news.163.com/domestic/'

    try:
        # 发送HTTP请求
        print("正在获取网易新闻页面...")
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
        response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功

        # 设置正确的编码
        response.encoding = 'utf-8'

        # 使用BeautifulSoup解析HTML
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # 查找今日推荐HOT部分
        hot_recommendations = []

        # 方法1: 查找包含"今日推荐"或"HOT"标题的部分
        hot_titles = soup.find_all(['h2', 'h3', 'div'], string=re.compile(r'今日推荐|HOT|热门推荐'))

        for title_element in hot_titles:
            # 找到相邻的ul列表或包含链接的容器
            container = title_element.find_parent('div')
            if container:
                # 在容器中查找所有链接
                links = container.find_all('a', href=True)
                for link in links:
                    title = link.get_text().strip()
                    href = link['href']
                    if title and href and len(title) > 5:  # 过滤掉过短的标题（可能是无关链接）
                        # 确保链接是有效的新闻链接
                        if href.startswith('http') and ('news.163.com' in href or 'www.163.com' in href):
                            hot_recommendations.append({
                                '标题': title,
                                '链接': href
                            })

        # 方法2: 如果上述方法找不到，尝试通过类名查找
        if not hot_recommendations:
            for ul in soup.find_all('ul', class_=lambda x: x and ('list' in x or 'cm' in x or 'news' in x)):
                for item in ul.find_all('a', href=True):
                    title = item.get_text().strip()
                    href = item['href']
                    if title and href and len(title) > 5:
                        if href.startswith('http') and ('news.163.com' in href or 'www.163.com' in href):
                            hot_recommendations.append({
                                '标题': title,
                                '链接': href
                            })

        # 去重
        seen = set()
        unique_recommendations = []
        for item in hot_recommendations:
            if item['链接'] not in seen:
                seen.add(item['链接'])
                unique_recommendations.append(item)

        # 保存结果到Excel文件
        if unique_recommendations:
            # 生成文件名：网易新闻+日期
            current_date = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
            excel_filename = f"网易新闻_{current_date}.xlsx"

            # 创建DataFrame
            df = pd.DataFrame(unique_recommendations)

            # 保存到Excel
            df.to_excel(excel_filename, index=False, engine='openpyxl')

            print(f"成功爬取 {len(unique_recommendations)} 条今日推荐内容")
            print(f"结果已保存到: {os.path.abspath(excel_filename)}")

            # 打印前几条结果
            print("\n前5条推荐内容:")
            for i, item in enumerate(unique_recommendations[:5], 1):
                print(f"{i}. {item['标题']}")

        else:
            print("未找到今日推荐内容，可能需要更新选择器")
            # 打印页面结构以便调试
            debug_filename = f"debug_page_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.html"
            with open(debug_filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
                f.write(soup.prettify())
            print(f"已保存页面结构到 {debug_filename} 供分析")

    except requests.RequestException as e:
        print(f"网络请求错误: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"发生错误: {e}")


if __name__ == "__main__":
    print("开始爬取网易新闻今日推荐...")
    crawl_163_news()
    print("程序执行完毕!")

3.1 运行前检查

确保已安装所有必备库（参考第二节1.2）；
确认网络正常，能访问https://news.163.com/domestic/；
脚本文件保存为crawl_163_news.py（任意名称均可，后缀为.py）。

3.2 运行爬虫

打开命令行，切换到脚本所在文件夹（如cd D:\PythonProjects）；
输入命令python crawl_163_news.py，按下回车；
等待程序执行，控制台会打印爬取进度（如“正在获取网易新闻页面…”“成功爬取20条今日推荐内容”）。

3.3 查看结果

爬取成功后，在脚本所在文件夹会生成一个Excel文件（如网易新闻_20250905.xlsx）；
双击打开Excel，即可看到“标题”和“链接”两列数据，点击链接可直接跳转到新闻页面。

在这里插入图片描述

四、常见问题与解决方案

在使用过程中，可能会遇到一些问题，这里整理了高频问题及解决方法：

4.1 问题1：爬取不到数据，提示“未找到今日推荐内容”

原因：网易新闻页面结构更新，导致原有的关键词或类名匹配失效。
解决方案：

找到程序生成的debug_page_xxxx.html文件，用浏览器打开；
按“F12”打开开发者工具，使用“元素选择器”（左上角箭头图标）点击页面中的“今日推荐”板块；
查看该板块的HTML结构，更新代码中的关键词（如re.compile(r'新关键词')）或类名（如class_=lambda x: x and ('新类名' in x)）。

4.2 问题2：Excel保存失败，提示“No module named ‘openpyxl’”

原因：未安装openpyxl库，pandas需要该库支持Excel写入。
解决方案：命令行输入pip install openpyxl，安装完成后重新运行脚本。

4.3 问题3：网络请求错误，提示“Connection timed out”

原因：网络不稳定，或请求频率过高被网站暂时屏蔽。
解决方案：

检查网络连接，确保能正常访问网易新闻；
在requests.get()前加入time.sleep(3)（等待3秒），降低请求频率，代码如下：

time.sleep(3)  # 加入这行，放在response = requests.get(...)前面
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)

五、爬虫伦理与法律提示

在使用爬虫时，必须遵守网站规则和法律法规，避免侵权或违规：

查看robots协议：了解网站允许爬取的范围（网易新闻允许爬取公开新闻内容）；
控制爬取频率：不要频繁发送请求，建议加入time.sleep(2-5)，避免给网站服务器造成压力；
仅用于个人学习：爬取的数据不可用于商业用途，如需公开使用，需获得网站授权；
尊重版权：新闻内容的版权归网易所有，请勿随意转载或篡改。

六、功能扩展建议

如果你想进一步提升爬虫的实用性，可以尝试以下扩展功能：

定时爬取：使用schedule库设置每日固定时间自动爬取（如每天早上8点）；
多频道爬取：除了“国内新闻”，增加“国际新闻”“财经新闻”等频道的爬取（修改url为对应频道地址）；
提取新闻正文：在获取新闻链接后，进一步请求链接页面，提取新闻正文、发布时间、作者等信息；
邮件推送：爬取完成后，通过smtplib库将新闻列表发送到个人邮箱，实现“每日新闻早报”。

通过本文的教程，你已经掌握了网易新闻热文爬虫的开发方法。爬虫的核心在于“理解网页结构+灵活处理异常”，后续可以尝试爬取其他网站（如新浪新闻、腾讯新闻），不断积累经验，打造更强大的数据采集工具。如果在实践中遇到问题，欢迎在评论区交流讨论！

附录：扩展学习资源

官方资源：
- Python官网：https://www.python.org
- PyPI：https://pypi.org（查找第三方库）
- 安装包等相关文件（另附带pycharm工具），网盘下载地址：https://pan.quark.cn/s/649af731037c
- 学习资料视频和文档资源，网盘下载地址： https://pan.quark.cn/s/ee16901a8954
本专栏特色资源：
- 代码资源仓库：CSDN专属资源在线获取
- 海量Python教程：关注公众号：xcLeigh，获取网盘地址
- 一对一答疑：添加微信与博主在线沟通（备注“Python专栏”）
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