首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >Swift使用Embassy库进行数据采集:热点新闻自动生成器

Swift使用Embassy库进行数据采集:热点新闻自动生成器

原创
作者头像
jackcode
发布于 2023-10-19 08:23:45
发布于 2023-10-19 08:23:45
3070
举报
文章被收录于专栏:爬虫资料爬虫资料
亿牛云代理
亿牛云代理

概述

爬虫程序是一种可以自动从网页上抓取数据的软件。爬虫程序可以用于各种目的,例如搜索引擎、数据分析、内容聚合等。本文将介绍如何使用Swift语言和Embassy库编写一个简单的爬虫程序,该程序可以从新闻网站上采集热点信息,并生成一个简单的新闻摘要。

正文

Swift语言和Embassy库

Swift是一种现代的、高性能的、安全的、表达力强的编程语言,主要用于开发iOS、macOS、watchOS和tvOS等平台的应用。Swift也可以用于开发服务器端和命令行工具等应用。Swift支持多种编程范式,例如面向对象、函数式、协议导向等。Swift还提供了强大的错误处理机制,可以让开发者更容易地处理异常情况。

Embassy是一个基于Swift NIO的网络库,可以让开发者轻松地创建异步的网络应用。Embassy提供了一个事件循环,可以在单线程中处理多个网络请求和响应。Embassy还提供了一个HTTP客户端,可以发送HTTP请求并接收HTTP响应。Embassy还支持HTTPS、WebSocket、HTTP/2等协议。

爬虫程序的设计和实现

本文将使用Swift语言和Embassy库编写一个爬虫程序,该程序可以从新浪新闻网站上采集热点信息,并生成一个简单的新闻摘要。该程序的设计和实现如下:

  • 首先,创建一个事件循环,用于处理网络请求和响应。
  • 然后,创建一个HTTP客户端,用于发送HTTP请求并接收HTTP响应。
  • 接着,使用爬虫代理,通过代理IP池用于随机选择代理IP地址,以避免被目标网站屏蔽。
  • 然后,创建一个URL队列,用于存储待抓取的URL地址。
  • 接着,创建一个解析器,用于解析HTML文档,并提取出新闻标题、链接、时间和内容等信息。
  • 然后,创建一个生成器,用于根据新闻内容生成一个简单的新闻摘要。
  • 最后,创建一个主函数,用于启动事件循环,并从URL队列中取出URL地址,发送HTTP请求,并处理HTTP响应。

以下是该程序的代码实现(加上中文注释):

代码语言:swift
AI代码解释
复制
// 导入Embassy库
import Embassy

// 创建一个事件循环
let loop = try SelectorEventLoop(selector: try KqueueSelector())

// 创建一个HTTP客户端
let httpClient = DefaultHTTPClient(eventLoop: loop)

// 创建一个URL队列
let urlQueue = [
    "https://news.sina.com.cn/",
    // ...
]

// 创建一个解析器
func parse(html: String) -> (title: String, link: String, time: String, content: String)? {
    // 使用正则表达式或其他方法解析HTML文档,并提取出新闻标题、链接、时间和内容等信息
    // 如果解析成功,返回一个元组;如果解析失败,返回nil
    // 这里只是一个示例,实际的解析方法可能需要更复杂的逻辑
    let pattern = "<h1><a href=\"(.*?)\".*?>(.*?)</a></h1>.*?<span class=\"time\">(.*?)</span>.*?<p class=\"content\">(.*?)</p>"
    let regex = try? NSRegularExpression(pattern: pattern, options: [])
    if let match = regex?.firstMatch(in: html, options: [], range: NSRange(location: 0, length: html.count)) {
        let link = (html as NSString).substring(with: match.range(at: 1))
        let title = (html as NSString).substring(with: match.range(at: 2))
        let time = (html as NSString).substring(with: match.range(at: 3))
        let content = (html as NSString).substring(with: match.range(at: 4))
        return (title, link, time, content)
    } else {
        return nil
    }
}

// 创建一个生成器
func generate(content: String) -> String {
    // 使用自然语言处理或其他方法根据新闻内容生成一个简单的新闻摘要
    // 这里只是一个示例,实际的生成方法可能需要更复杂的逻辑
    // 这里使用了一个简单的规则:取出新闻内容中的前三句话作为新闻摘要
    let sentences = content.components(separatedBy: ".")
    if sentences.count >= 3 {
        return sentences[0...2].joined(separator: ".") + "."
    } else {
        return content
    }
}

// 创建一个主函数
func main() {
    // 启动事件循环
    loop.runForever { error in
        print(error)
    }

    // 从URL队列中取出URL地址
    for url in urlQueue {
        // 使用代理IP池(参考 亿牛云 爬虫代理的域名、端口、用户名、密码,需要到官网注册并免费获取)
        let proxy = "http://16YUN:16IP@www.16yun.cn:7102"
        // 发送HTTP请求,并处理HTTP响应
        httpClient.request(
            method: "GET",
            url: url,
            headers: ["User-Agent": "Mozilla/5.0"],
            proxyURLString: proxy,
            body: nil
        ) { response, error in
            if let error = error {
                print(error)
            } else if let response = response {
                print("Status code:", response.statusCode)
                print("Headers:", response.headers)
                var data = Data()
                response.body.drain { chunk, error in
                    if let chunk = chunk {
                        data.append(chunk)
                    } else if let error = error {
                        print(error)
                    } else {
                        // 将数据转换为字符串
                        if let html = String(data: data, encoding: .utf8) {
                            // 调用解析器,解析HTML文档,并提取出新闻信息
                            if let news = parse(html: html) {
                                print("Title:", news.title)
                                print("Link:", news.link)
                                print("Time:", news.time)
                                print("Content:", news.content)
                                // 调用生成器,根据新闻内容生成一个简单的新闻摘要
                                let summary = generate(content: news.content)
                                print("Summary:", summary)
                            } else {
                                print("Failed to parse HTML")
                            }
                        } else {
                            print("Failed to convert data to string")
                        }
                    }
                }
            } else {
                print("No response")
            }
        }
    }
}

// 调用主函数
main()

结语

本文介绍了如何使用Swift语言和Embassy库编写一个简单的爬虫程序,该程序可以从新闻网站上采集热点信息,并生成一个简单的新闻摘要。本文还提供了该程序的代码实现,并加上了中文注释。如果你对爬虫技术感兴趣,可以继续深入学习和探索。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
Swift语言配合Embassy库写的一个爬虫程序
下段代码使用Embassy库编写一个Swift爬虫程序来爬取jshk的内容。我会使用proxy_host为duoip,proxy_port为8000的爬虫IP服务器。
华科云商小徐
2023/11/03
2160
Swift网络爬虫与数据可视化的结合
网络爬虫,又称为网页蜘蛛或网络机器人,是一种自动获取网页内容的程序。它按照一定的算法顺序访问网页,获取所需信息,并存储于本地或数据库中。网络爬虫在搜索引擎、数据挖掘、市场分析等领域有着广泛的应用。
小白学大数据
2024/06/28
3290
新闻聚合项目:多源异构数据的采集与存储架构
在传统认知中,数据采集似乎只是一门简单的数据抓取技术——“只要能拿到数据,一切问题迎刃而解”。然而,事实远比这复杂:在新闻聚合项目中,多源异构数据的清洗与存储架构往往决定了项目的成败。仅靠单纯的抓取技术不仅容易遭遇网站封禁,还可能因数据混杂、格式不统一而导致后续处理困难。因此,提出一个论点:数据清洗、智能存储与代理IP等辅助技术,才是真正赋能新闻聚合项目的核心竞争力。
jackcode
2025/03/19
1770
新闻聚合项目:多源异构数据的采集与存储架构
新闻报道的未来:自动化新闻生成与爬虫技术
自动化新闻生成是一种利用自然语言处理和机器学习技术,从结构化数据中提取信息并生成新闻文章的方法。它可以实现大规模、高效、多样的新闻内容生产。然而,要实现自动化新闻生成,首先需要获取可靠的数据源。这就需要使用爬虫技术,从互联网上抓取相关的新闻信息。本文将介绍如何使用Scrapy库,一个强大的Python爬虫框架,结合代理IP技术,从新浪新闻网站获取数据,并提供完整的代码示例和相关配置。
jackcode
2023/09/26
5600
新闻报道的未来:自动化新闻生成与爬虫技术
Python 异步爬虫(aiohttp)高效抓取新闻数据
一、异步爬虫的优势 在传统的同步爬虫中,爬虫在发送请求后会阻塞等待服务器响应,直到收到响应后才会继续执行后续操作。这种模式在面对大量请求时,会导致大量的时间浪费在等待响应上,爬取效率较低。而异步爬虫则等待可以在服务器响应的同时,继续执行其他任务,大大提高了爬取效率。 aiohttp 是一个支持异步请求的 Python 库,它基于 asyncio 框架,可以实现高效的异步网络请求。使用 aiohttp 构建异步爬虫,可以在短时间内发起大量请求,同时处理多个响应,从而实现高效的数据抓取。
小白学大数据
2025/07/03
1910
Python爬虫与逆向工程技术的结合,实现新闻网站动态内容的多线程抓取
嗨,亲爱的python小伙伴们,大家都知道Python爬虫是一种强大的工具,可以帮助我们从网页中提取所需的信息。然而,有时候我们需要从新闻网站抓取动态内容,但是有些新闻网站使用了动态内容加载技术使得传统的爬虫方法无法获取完整的新闻内容。在这种情况下,我们可以借助逆向工程技术,结合多线程抓取的方式,来实现对新闻网站动态内容的抓取。本文将向你展示如何使用Python编写一个多线程爬虫,通过逆向工程技术实现对新闻网站动态内容的摘要。废话不多说了,让我们开始吧!
小白学大数据
2023/08/14
7080
Python爬虫追踪新闻事件发展进程及舆论反映
大家好!在当今信息爆炸的时代,了解新闻事件的发展进程和舆论反映对于我们保持对时事的敏感度和了解社会动态至关重要。在本文中,我将与你分享使用Python爬虫追踪新闻事件发展进程和舆论反映的方法,帮助你获取及时、全面的新闻信息。
华科云商小徐
2023/08/28
7580
使用GoQuery实现头条新闻采集
在本文中,我们将介绍如何使用Go语言和GoQuery库实现一个简单的爬虫程序,用于抓取头条新闻的网页内容。我们还将使用爬虫代理服务,提高爬虫程序的性能和安全性。我们将使用多线程技术,提高采集效率。最后,我们将展示爬虫程序的运行结果和代码。
jackcode
2023/10/26
4890
使用GoQuery实现头条新闻采集
一小时掌握:使用ScrapySharp和C#打造新闻下载器
爬虫技术是指通过编程的方式,自动从互联网上获取和处理数据的技术。爬虫技术有很多应用场景,比如搜索引擎、数据分析、舆情监测、电商比价等。爬虫技术也是一门有趣的技术,可以让你发现网络上的各种有价值的信息。
jackcode
2024/01/11
3470
一小时掌握:使用ScrapySharp和C#打造新闻下载器
如何使用Python和sqlite3构建一个轻量级的数据采集和分析平台
数据采集和分析是当今时代的一项重要技能,它可以帮助我们从互联网上获取有价值的数据,并对其进行处理和挖掘,从而获得有用的信息和洞察。但是,数据采集和分析并不是一件容易的事情,它需要我们掌握各种工具和技术,如爬虫、数据库、编程语言、统计方法、可视化工具等。
jackcode
2023/07/11
7440
如何使用Python和sqlite3构建一个轻量级的数据采集和分析平台
Python爬虫生成CSV文件的完整流程
在当今数据驱动的时代,网络爬虫已成为获取互联网数据的重要工具。Python凭借其丰富的库生态系统和简洁的语法,成为了爬虫开发的首选语言。本文将详细介绍使用Python爬虫从网页抓取数据并生成CSV文件的完整流程,包括环境准备、网页请求、数据解析、数据清洗和CSV文件输出等关键环节。
小白学大数据
2025/04/07
2230
基于Python的网络数据采集系统设计与实现
在当今信息时代,网络数据的采集和分析对于企业和个人都具有重要意义。本文将介绍基于Python的网络数据采集系统的设计与实现,帮助你构建高效、灵活的数据采集系统,实现对目标网站的自动化数据抓取和处理。
华科云商小彭
2023/08/25
8380
基于Python的网络数据采集系统设计与实现
使用asyncio库和多线程实现高并发的异步IO操作的爬虫
摘要:本文介绍了如何使用Python的asyncio库和多线程实现高并发的异步IO操作,以提升爬虫的效率和性能。通过使用asyncio的协程和事件循环,结合多线程,我们可以同时处理多个IO任务,并实现对腾讯新闻网站的高并发访问。
小白学大数据
2023/07/10
1.6K0
使用Embassy库编写异步爬虫
最近有个学员想用Embassy库写一个网络爬虫程序。首先,我需要确认Embassy是什么。Embassy是一个用于Python的异步HTTP客户端库,基于aiohttp和async/await语法,适合高性能的爬虫需求。
华科云商小徐
2025/04/02
1420
抓取网页数据的高级技巧:结合 Popen() 与 stdout 处理异步任务
在网页数据抓取过程中,处理大量请求和数据通常面临时间和资源的挑战。本文将介绍如何使用 Popen() 和 stdout 处理异步任务,结合代理IP技术和多线程提高爬虫效率。我们将参考爬虫代理提供的服务,详细讲解如何在实际项目中集成这些技术。
jackcode
2024/09/10
3110
抓取网页数据的高级技巧:结合 Popen() 与 stdout 处理异步任务
分析新闻评论数据并进行情绪识别
爬取新闻评论数据并进行情绪识别的目的是为了从网页中抓取用户对新闻事件或话题的评价内容,并从中识别和提取用户的情绪或态度,如积极、消极、中立等。爬取新闻评论数据并进行情绪识别有以下几个优势:
jackcode
2023/07/06
5440
分析新闻评论数据并进行情绪识别
使用 rvest 包快速抓取网页数据:从入门到精通
随着大数据和数据科学的迅速发展,互联网数据的抓取已经成为重要的信息获取手段之一。网页抓取(Web Scraping)可以帮助我们自动化地从网页中提取有价值的数据,应用广泛,包括新闻热点分析、金融数据采集等。在本篇文章中,我们将介绍如何使用 R 语言中的 rvest 包,结合代理 IP 技术,快速抓取新闻网站的数据。我们以 澎湃新闻(The Paper,网址:https://www.thepaper.cn)为例,展示如何抓取该网站的新闻热点,包括标题和摘要,并将其保存为文件。
jackcode
2024/12/17
5610
使用 rvest 包快速抓取网页数据:从入门到精通
使用Python爬虫采集网络热点
在当今信息爆炸的时代,了解网络热搜词和热点事件对于我们保持时事敏感性和把握舆论动向非常重要。在本文中,我将与你分享使用Python爬虫采集网络热搜词和热点事件的方法,帮助你及时获取热门话题和热点新闻。
华科云商小孙
2023/08/28
6260
Swift 学习Using Swift mix and match, network: 写rss读者
4. need a feed manager: FeedManager.swift
全栈程序员站长
2022/07/06
1.4K0
Python爬虫:结合requests和Cheerio处理网页内容
Python因其简洁明了的语法和强大的库支持,成为了编写爬虫程序的首选语言之一。requests库是Python中用于发送HTTP请求的第三方库,它简单易用,功能强大,能够方便地处理各种网络请求。而Cheerio库则是一个用于解析HTML和XML文档的库,它提供了类似于jQuery的接口,使得对网页元素的选择和操作变得极为便捷。将这两个库结合起来,我们可以轻松地实现对网页内容的抓取和解析。
小白学大数据
2025/01/15
2590
Python爬虫:结合requests和Cheerio处理网页内容
推荐阅读
相关推荐
Swift语言配合Embassy库写的一个爬虫程序
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档