根据文件内容，这里提供编程题的Python代码实现。 ### 编程题：爬取“新闻动态网页” #### (1) 安装Scrapy框架，创建一个名为“xinwenScrapy”的Scrapy项目 这部分需要在命令行工具中完成： ```bash # 安装Scrapy框架 pip install scrapy # 创建Scrapy项目 scrapy startproject xinwenScrapy ``` #### (2) 配置`items.py`文件 进入`xinwenScrapy/xinwenScrapy/items.py`文件编辑如下： ```python import scrapy class XinwenItem(scrapy.Item): # 爬取新闻的图片链接、标题和时间 img_url = scrapy.Field() # 新闻图片链接 title = scrapy.Field() # 新闻标题 time = scrapy.Field() # 新闻发布时间 ``` #### (3) 使用XPath选择器提取数据 编辑`xinwenScrapy/spiders/xinwen_spider.py`： ```python import scrapy from ..items import XinwenItem from urllib.parse import urljoin class XinwenSpider(scrapy.Spider): name = "xinwen" allowed_domains = ["inspur.com"] start_urls = ['https://cloud.inspur.com/about-inspurcloud/about-us/news/index.html'] def parse(self, response): for news_item in response.xpath('//div[@class="news_list"]'): item = XinwenItem() item['img_url'] = urljoin(response.url, news_item.xpath('.//div[@class="ys_imgbox_cover"]/img/@src').get()) item['title'] = news_item.xpath('.//div[@class="ncbu_li_cont_tit"]/text()').get().strip() item['time'] = news_item.xpath('.//div[@class="ncbu_li_cont_time std_text"]/p/text()').get().strip() yield item ``` #### (4) 设置管道文件保存到CSV 在`xinwenScrapy/pipelines.py`文件中添加： ```python import csv class SaveToCsvPipeline: def __init__(self): self.file = open("data.csv", "w", encoding="utf-8", newline='') self.writer = csv.writer(self.file) self.writer.writerow(['Image URL', 'Title', 'Time']) def process_item(self, item, spider): self.writer.writerow([item['img_url'], item['title'], item['time']]) return item def close_spider(self, spider): self.file.close() ``` 别忘了更新`settings.py`启用管道： ```python ITEM_PIPELINES = { 'xinwenScrapy.pipelines.SaveToCsvPipeline': 300, } ``` #### (5) 将数据保存到Excel (`xinwen.xlsx`) 为了保存为Excel文件，我们可以在爬虫结束后利用`pandas`进行转换： ```python import pandas as pd def save_to_excel(): df = pd.read_csv('data.csv') df.to_excel('xinwen.xlsx', index=False) if __name__ == '__main__': save_to_excel() ``` 此段代码应当单独执行以确保在所有数据被写入CSV后才转存至Excel。 以上即为根据给定要求编写的Python代码。确保在编写和测试时安装必要的Python库如`scrapy`、`pandas`等，并遵守网站的robots协议及爬虫道德规范。 ### 知识点 1. **Scrapy框架** Scrapy是一个用于抓取网站并从网页中提取结构化数据的Python框架。 2. **XPath选择器** XPath是一种在XML文档中查找信息的语言，在HTML解析中也广泛应用，用于从网页中精确获取所需数据。 3. **CSV与Excel文件操作** Python内置支持CSV文件读写；结合pandas库可以方便地处理和转换表格型数据，包括保存为Excel格式。