相关行业发展趋势写一个爬虫程序

前两篇我使用爬虫进行营销推广，而且写了一个品牌口碑爬虫的代码示例。现在根据转向行业发展趋势，大概是渴望收集数据来分析市场动向、竞争对手动态大概新兴技术趋势。
技术实现方面，需要选择合适的工具和库。Python的requests和BeautifulSoup是常见组合，但如果目标网站有动态加载内容，大概需要使用Selenium或Scrapy-Splash。别的，数据存储和分析部分大概需要使用Pandas进行数据处置惩罚，以及NLP库进行关键词提取和趋势分析。

以下是我写的另一个正当合规的爬虫代码示例，用于抓取公开的行业发展趋势数据（如行业消息、政策文件、市场报告择要等）。本示例以抓取行业消息网站的标题和择要为例，仅用于学习参考，需遵守目标网站的robots.txt协议并控制爬取频率。
目标：爬取行业消息标题、择要、发布时间，分析高频关键词和趋势变化。
代码实现（Python）

1. import requests
2. from bs4 import BeautifulSoup
3. import time
4. import pandas as pd
5. from collections import Counter
6. import jieba  # 中文分词库
8. # 配置参数（需根据目标网站结构调整）
9. BASE_URL = "https://36kr.com/hot-list/catalog"  # 示例网站，实际需替换为合法目标
10. HEADERS = {
11.     "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",
12.     "Referer": "https://36kr.com/"
13. }
14. MAX_PAGES = 3  # 控制爬取页数
15. DELAY = 3  # 请求间隔（秒）
17. def crawl_industry_news():
18.     news_data = []
19.    
20.     for page in range(1, MAX_PAGES + 1):
21.         url = f"{BASE_URL}/page/{page}"
22.         try:
23.             response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=10)
24.             response.raise_for_status()
25.             soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
26.             
27.             # 定位新闻条目（根据实际页面结构调整选择器）
28.             articles = soup.find_all('div', class_='article-item')
29.             for article in articles:
30.                 title = article.find('a', class_='title').text.strip()
31.                 summary = article.find('div', class_='summary').text.strip()
32.                 publish_time = article.find('span', class_='time').text.strip()
33.                 link = article.find('a', class_='title')['href']
34.                
35.                 news_data.append({
36.                     "title": title,
37.                     "summary": summary,
38.                     "time": publish_time,
39.                     "link": link
40.                 })
41.             
42.             print(f"第 {page} 页爬取完成")
43.             time.sleep(DELAY)  # 控制频率
44.             
45.         except Exception as e:
46.             print(f"爬取失败: {e}")
47.             break
48.    
49.     # 保存为CSV
50.     df = pd.DataFrame(news_data)
51.     df.to_csv("industry_news.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
52.     return df
54. def analyze_trends(df):
55.     # 合并所有文本内容
56.     all_text = ' '.join(df['title'] + ' ' + df['summary'])
57.    
58.     # 中文分词与停用词过滤
59.     words = jieba.lcut(all_text)
60.     stopwords = set(['的', '是', '在', '和', '了', '等', '与', '为'])  # 自定义停用词表
61.     filtered_words = [word for word in words if len(word) > 1 and word not in stopwords]
62.    
63.     # 统计高频词
64.     word_counts = Counter(filtered_words)
65.     top_words = word_counts.most_common(20)
66.     print("行业高频关键词Top20:")
67.     for word, count in top_words:
68.         print(f"{word}: {count}次")
70. if __name__ == '__main__':
71.     df = crawl_industry_news()
72.     analyze_trends(df)

复制代码

关键功能分析

• 数据抓取：
  
  
  
  • 爬取消息标题、择要、发布时间和链接。
    
  • 通过time.sleep(DELAY)控制哀求频率，避免触发反爬。
    
  
  
• 数据分析：
  
  
  
  • 使用jieba进行中文分词，统计高频关键词。
    
  • 输出Top20行业关键词，辅助判断趋势方向（如“AI”、“碳中和”）。
    
  
  

扩展场景与数据源

1. 政策文件抓取（示例：中国政府网）

1. # 抓取政策文件标题和发布日期
2. def crawl_government_policies():
3.     url = "http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/"
4.     response = requests.get(url, headers=HEADERS)
5.     soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
6.     policies = []
7.    
8.     for item in soup.select('.news_box .list li'):
9.         title = item.find('a').text.strip()
10.         date = item.find('span').text.strip()
11.         policies.append({"title": title, "date": date})
12.    
13.     return pd.DataFrame(policies)

复制代码

2. 专利趋势分析（示例：中国专利数据库）

1. # 需使用Selenium模拟浏览器（动态加载页面）
2. from selenium import webdriver
4. def crawl_patents(keyword="人工智能"):
5.     driver = webdriver.Chrome()
6.     driver.get("http://pss-system.cnipa.gov.cn/")
7.     driver.find_element_by_id("searchKey").send_keys(keyword)
8.     driver.find_element_by_id("searchBtn").click()
9.     time.sleep(5)  # 等待加载
10.    
11.     patents = []
12.     # 解析专利名称、申请号、申请人等数据
13.     # （需根据实际页面结构编写解析逻辑）
14.    
15.     driver.quit()
16.     return patents

复制代码

3. 招聘趋势分析（示例：拉勾网）

1. # 需处理反爬机制（如加密参数）
2. def crawl_job_trends(keyword="数据分析"):
3.     url = "https://www.lagou.com/jobs/list_数据分析"
4.     headers = {..., "Cookie": "需自行获取有效Cookie"}
5.     response = requests.get(url, headers=headers)
6.     # 解析职位数量、薪资范围、技能要求等

复制代码

正当性与风险规避

• 合规原则：
  
  
  
  • 仅抓取公开数据，避开需登录的页面。
    
  • 遵守目标网站robots.txt。
    
  
  
• 反爬应对：
  
  
  
  • 使用署理IP池（如requests + proxy）。
    
  • 动态User-Agent轮换（库：fake_useragent）。
    
  
  
• 数据脱敏：
  
  
  
  • 不存储无关的个人信息（如姓名、电话）。
    
  
  

数据分析与可视化（扩展）

• 时间趋势图：
  
  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. # 按月份统计新闻数量
  3. df['month'] = pd.to_datetime(df['time']).dt.to_period('M')
  4. monthly_counts = df.groupby('month').size()
  5. monthly_counts.plot(kind='line', title='行业新闻月度趋势')
  6. plt.show()

  复制代码
• 词云天生：
  
  1. from wordcloud import WordCloud
  2. text = ' '.join(filtered_words)
  3. wordcloud = WordCloud(font_path='SimHei.ttf').generate(text)
  4. plt.imshow(wordcloud)
  5. plt.axis('off')
  6. plt.show()

  复制代码

总结
通过正当爬虫抓取行业消息、政策、专利等公开数据，团结自然语言处置惩罚（NLP）和时间序列分析，可快速辨认行业趋势。关键点：

• 聚焦公开数据，避免法律风险。
  
• 动态应对反爬（频率控制、署理IP）。
  
• 数据驱动决议：将爬取结果转化为可视化报告或关键词洞察。
  

以上就是我写的全部内容，具体环境还得参考实际做调整，但是大体框架是没错的。

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