### 编写Python爬虫抓取微博热搜词条 为了完成这一目标，需要构建一个能够访问微博热搜页面并提取所需数据的脚本。此过程涉及几个关键技术点： - 使用`requests`库发送HTTP请求获取网页内容[^2]。 - 利用`BeautifulSoup`或`lxml`解析HTML文档结构，定位到存储热搜词条的具体位置[^3]。 - 应用正则表达式进一步过滤和清理文本信息，确保只保留有效部分[^3]。 下面是一个简单的例子来展示如何实现上述功能： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import re def fetch_weibo_hot_search(): url = 'https://weibo.com/hot/search' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') items = [] for item in soup.select('.list_item'): title = item.find('a').get_text(strip=True) link = item.find('a')['href'] if is_international_news(title): items.append({'title': title, 'link': link}) return items def is_international_news(text): keywords = ['国际', '全球', '世界', '国外'] # 可根据实际情况调整关键字列表 pattern = '|'.join(keywords) match_result = re.search(pattern, text) return bool(match_result) if __name__ == '__main__': hot_searches = fetch_weibo_hot_search() count = len(hot_searches) print(f'共找到 {count} 条与国际新闻有关的微博热搜词条.') ``` 这段代码首先通过`requests`向指定URL发起GET请求，并利用`BeautifulSoup`分析响应体内的HTML源码；接着遍历所有符合条件的DOM节点，从中抽取链接地址及对应标题；最后调用辅助函数判断每条记录是否属于国际新闻范畴——这里简单地依据预设的关键字匹配逻辑作出决策。 需要注意的是，在实际开发过程中可能还会遇到诸如反爬机制等问题，这时就需要采取相应措施加以规避，例如设置合理的延时间隔、模拟浏览器行为等[^4]。