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新闻爬虫系统 - 添加新爬虫实现指南

项目架构概述

核心组件

crawler-module/
├── src/
│   ├── base/                 # 基类层
│   │   ├── crawler_base.py   # 爬虫基类
│   │   └── parser_base.py    # 解析器基类
│   ├── crawlers/             # 爬虫实现层
│   │   ├── netease/          # 网易爬虫
│   │   ├── kr36/             # 36氪爬虫
│   │   └── sina/             # 新浪爬虫
│   ├── parsers/              # 解析器层
│   │   ├── netease_parser.py
│   │   ├── kr36_parser.py
│   │   └── sina_parser.py
│   ├── utils/                # 工具层
│   │   ├── http_client.py    # HTTP客户端
│   │   ├── selenium_driver.py # Selenium驱动
│   │   └── logger.py         # 日志工具
│   ├── database/             # 数据层
│   │   ├── models.py         # 数据模型
│   │   ├── repository.py     # 数据访问
│   │   └── connection.py     # 数据库连接
│   └── cli/                  # CLI入口
│       └── main.py           # 命令行接口
└── config/
    ├── config.yaml           # 配置文件
    └── settings.py           # 配置加载器

架构设计模式

基类继承模式: 所有爬虫继承 DynamicCrawler 或 StaticCrawler
解析器分离模式: 爬虫负责抓取URL列表，解析器负责解析详情页
配置驱动模式: 通过 YAML 配置文件管理爬虫参数
工厂模式: CLI 通过动态导入创建爬虫实例

爬虫类型

类型	基类	适用场景	依赖	示例
API爬虫	`StaticCrawler`	有数据API接口	requests	腾讯科技/财经
静态爬虫	`StaticCrawler`	HTML直接渲染	requests	简单网站
动态爬虫	`DynamicCrawler`	JS动态加载	Selenium	网易/36氪

新增功能（v2.0）

多爬虫运行: 支持同时运行多个指定爬虫
统计展示: 自动展示爬取数、插入数、重复数
分组统计: 按数据源分组展示汇总信息

添加新爬虫的完整流程

步骤概览

1. 分析目标网站
   ↓
2. 创建爬虫类文件
   ↓
3. 创建解析器类文件
   ↓
4. 更新配置文件
   ↓
5. 注册爬虫到CLI
   ↓
6. 测试和调试

详细实现步骤

步骤 1: 分析目标网站

在编写代码之前，需要分析目标网站的以下信息：

1.1 确定网站类型和爬虫方式

API接口: 网站提供数据API（优先选择，性能最好）
静态网站: 内容直接在 HTML 中，使用 StaticCrawler
动态网站: 内容通过 JavaScript 加载，使用 DynamicCrawler

1.2 确定关键信息

列表页 URL
文章 URL 提取规则（CSS 选择器）
文章详情页结构
标题、时间、作者、正文的选择器

1.3 确定分类信息

分类名称（如：科技、娱乐、财经）
分类 ID（需与数据库一致）
分类代码（如：tech, entertainment, finance）

步骤 2: 创建爬虫类文件

2.1 创建目录结构

假设要添加一个名为 example 的网站，分类为 tech：

# 创建网站目录
mkdir src/crawlers/example

# 创建 __init__.py
touch src/crawlers/example/__init__.py

2.2 编写爬虫类

创建文件 src/crawlers/example/tech.py：

"""
Example 科技新闻爬虫
"""

from typing import List
from bs4 import BeautifulSoup

import sys
import os
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))))

from base.crawler_base import DynamicCrawler, Article
from parsers.example_parser import ExampleParser


class TechCrawler(DynamicCrawler):
    """Example 科技新闻爬虫"""

    def _extract_article_urls(self, html: str) -> List[str]:
        """
        从HTML中提取文章URL列表

        Args:
            html: 页面HTML内容

        Returns:
            文章URL列表
        """
        soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
        urls = []

        # 根据实际网站结构编写选择器
        news_items = soup.select("div.news-list div.news-item")

        for item in news_items:
            article_link = item.select_one("a.title")
            if article_link:
                href = article_link.get('href')
                if href:
                    # 处理相对路径
                    if href.startswith('/'):
                        href = f"https://www.example.com{href}"
                    urls.append(href)

        return urls

    def _fetch_articles(self, urls: List[str]) -> List[Article]:
        """
        爬取文章详情

        Args:
            urls: 文章URL列表

        Returns:
            文章列表
        """
        articles = []
        parser = ExampleParser()

        for i, url in enumerate(urls[:self.max_articles]):
            try:
                article = parser.parse(url)
                article.category_id = self.category_id
                article.source = "Example"

                if not article.author:
                    article.author = "Example科技"

                if article.is_valid():
                    articles.append(article)
                    self.logger.info(f"[{i+1}/{len(urls)}] {article.title}")

            except Exception as e:
                self.logger.error(f"解析文章失败: {url} - {e}")
                continue

        return articles

2.3 爬虫类说明

继承基类选择:

DynamicCrawler: 使用 Selenium，适合动态网站（需滚动加载）
StaticCrawler: 使用 requests，适合静态网站或API接口

三种实现方式:

API爬虫（推荐，性能最好）
- 继承 StaticCrawler
- 重写 crawl() 方法
- 直接调用API接口获取数据
- 参考：src/crawlers/tencent/tech.py
静态爬虫
- 继承 StaticCrawler
- 实现 _extract_article_urls() 和 _fetch_articles()
- 使用 BeautifulSoup 解析HTML
动态爬虫
- 继承 DynamicCrawler
- 实现 _extract_article_urls() 和 _fetch_articles()
- 使用 Selenium 自动化浏览器

必须实现的方法:

_extract_article_urls(html): 从列表页提取文章 URL
_fetch_articles(urls): 爬取每篇文章的详情

可用的属性:

self.url: 列表页 URL
self.category_id: 分类 ID
self.category_name: 分类名称
self.css_selector: 等待加载的 CSS 选择器
self.max_articles: 最大文章数
self.http_client: HTTP 客户端（StaticCrawler）
self.driver: Selenium 驱动（DynamicCrawler）
self.logger: 日志记录器

步骤 3: 创建解析器类文件

3.1 创建解析器文件

创建文件 src/parsers/example_parser.py：

"""
Example 文章解析器
"""

import re
from bs4 import BeautifulSoup

import sys
import os
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

from base.parser_base import BaseParser
from base.crawler_base import Article
from utils.http_client import HttpClient
from utils.logger import get_logger


class ExampleParser(BaseParser):
    """Example 文章解析器"""

    def __init__(self):
        self.logger = get_logger(__name__)
        self.http_client = HttpClient()

    def parse(self, url: str) -> Article:
        """
        解析文章详情页

        Args:
            url: 文章URL

        Returns:
            文章对象
        """
        # 获取页面 HTML
        html = self.http_client.get(url)
        soup = BeautifulSoup(html, "lxml")

        # 提取标题
        title = None
        title_tag = soup.select_one("h1.article-title")
        if title_tag:
            title = title_tag.get_text(strip=True)

        # 提取发布时间
        publish_time = None
        time_tag = soup.select_one("div.article-info span.publish-time")
        if time_tag:
            time_text = time_tag.get_text(strip=True)
            # 标准化时间格式
            time_match = re.search(r"\d{4}-\d{2}-\d{2}", time_text)
            if time_match:
                publish_time = time_match.group()

        # 提取作者
        author = None
        author_tag = soup.select_one("div.article-info span.author")
        if author_tag:
            author = author_tag.get_text(strip=True)

        # 提取正文内容
        content_lines = []
        article_body = soup.select_one("div.article-content")

        if article_body:
            # 移除不需要的标签
            for tag in article_body.select("script, style, iframe, .ad"):
                tag.decompose()

            # 提取段落
            for p in article_body.find_all("p"):
                text = p.get_text(strip=True)
                if text:
                    content_lines.append(text)

        content = '\n'.join(content_lines)

        return Article(
            url=url,
            title=title,
            publish_time=publish_time,
            author=author,
            content=content,
        )

3.2 解析器类说明

必须实现的方法:

parse(url): 解析文章详情页，返回 Article 对象

Article 对象字段:

url: 文章 URL（必需）
title: 文章标题（必需）
content: 文章内容（必需）
publish_time: 发布时间（可选）
author: 作者（可选）
category_id: 分类 ID（由爬虫设置）
source: 新闻源（由爬虫设置）

可用的工具:

self.http_client: HTTP 客户端
self.logger: 日志记录器

步骤 4: 更新配置文件

编辑 config/config.yaml，在 sources 节点下添加新网站配置：

sources:
  # ... 其他网站配置 ...

  example:
    base_url: "https://www.example.com"
    categories:
      tech:
        url: "https://www.example.com/tech"
        category_id: 4
        name: "科技"
        css_selector: "div.news-list"  # 列表页等待加载的选择器
      # 可以添加更多分类
      entertainment:
        url: "https://www.example.com/entertainment"
        category_id: 1
        name: "娱乐"
        css_selector: "div.news-list"

配置项说明

配置项	说明	示例
`base_url`	网站基础 URL	`https://www.example.com`
`url`	列表页 URL	`https://www.example.com/tech`
`category_id`	分类 ID（需与数据库一致）	`4`
`name`	分类名称	`科技`
`css_selector`	列表页等待加载的选择器	`div.news-list`

分类 ID 对照表

根据项目文档，分类 ID 如下：

ID	分类名称	代码
1	娱乐	entertainment
2	体育	sports
3	财经	finance
4	科技	tech
5	军事	war
6	汽车	auto
7	政务	gov
8	健康	health
9	AI	ai
10	教育	education

步骤 5: 注册爬虫到 CLI

编辑 src/cli/main.py，在 CRAWLER_CLASSES 字典中添加新爬虫：

CRAWLER_CLASSES = {
    # ... 其他爬虫配置 ...

    'example': {
        'tech': ('crawlers.example.tech', 'TechCrawler'),
        'entertainment': ('crawlers.example.entertainment', 'EntertainmentCrawler'),
        # 可以添加更多分类
    },
}

注册格式说明

'网站代码': {
    '分类代码': ('爬虫模块路径', '爬虫类名'),
}

示例:

'example': 网站代码（对应配置文件中的 sources.example）
'tech': 分类代码（对应配置文件中的 categories.tech）
'crawlers.example.tech': 模块路径（相对于 src 目录）
'TechCrawler': 爬虫类名

步骤 6: 测试和调试

6.1 运行爬虫

方式1：单个爬虫

python -m src.cli.main example:tech
python -m src.cli.main example:tech --max 3

方式2：多个爬虫（v2.0新增）

python -m src.cli.main example:tech example:finance netease:tech --max 5

方式3：所有爬虫

python -m src.cli.main --all
python -m src.cli.main --all --max 5

6.2 统计信息展示（v2.0新增）

单个爬虫输出：

============================================================
爬虫统计: example:tech
============================================================
状态: [成功]
爬取数量: 10 篇
插入数量: 8 条
重复数量: 2 条
============================================================

多个爬虫输出：

================================================================================
爬虫任务汇总统计
================================================================================

【EXAMPLE】
--------------------------------------------------------------------------------
分类        状态      爬取     插入     重复
--------------------------------------------------------------------------------
tech       [成功]     10       8        2
finance    [成功]     10       9        1
--------------------------------------------------------------------------------
小计        2/2 成功    20       17       3

【NETEASE】
--------------------------------------------------------------------------------
分类        状态      爬取     插入     重复
--------------------------------------------------------------------------------
tech       [成功]     10       10       0
--------------------------------------------------------------------------------
小计        1/1 成功    10       10       0

================================================================================
总计统计
================================================================================
总爬虫数: 3
成功数: 3
失败数: 0
总爬取: 30 篇
总插入: 27 条
总重复: 3 条
================================================================================

6.3 列出所有爬虫

python -m src.cli.main --list

输出：

可用的爬虫:
  - netease:entertainment
  - netease:tech
  - kr36:ai
  - example:tech
  - example:entertainment

6.4 查看日志

# 日志文件位置
type logs\crawler.log
# Linux/Mac:
tail -f logs/crawler.log

6.4 调试技巧

开启调试模式:

python -m src.cli.main example:tech --debug

手动测试解析器:

from parsers.example_parser import ExampleParser

parser = ExampleParser()
article = parser.parse("https://www.example.com/article/123")
print(article.title)
print(article.content)

手动测试爬虫:

from crawlers.example.tech import TechCrawler

crawler = TechCrawler('example', 'tech')
crawler.max_articles = 3
articles = crawler.crawl()

for article in articles:
    print(article.title)

示例代码

示例1：API爬虫（腾讯财经）

适用场景: 网站提供数据API接口，性能最好

爬虫类: src/crawlers/tencent/finance.py

"""
腾讯财经新闻爬虫（API版）
"""
import time
import random
import hashlib
from typing import List
import requests

from base.crawler_base import StaticCrawler, Article
from parsers.tencent_parser import TencentParser

class FinanceCrawler(StaticCrawler):
    """腾讯财经新闻爬虫（API版）"""

    def __init__(self, source: str, category: str):
        super().__init__(source, category)

        # 腾讯API配置
        self.api_url = "https://i.news.qq.com/web_feed/getPCList"
        self.channel_id = "news_news_finance"  # 财经频道ID
        self.seen_ids = set()
        self.item_count = 20  # 每页固定请求20条

    def crawl(self) -> List[Article]:
        """执行爬取任务（重写基类方法以支持API接口）"""
        self.logger.info(f"开始爬取腾讯{self.category_name}新闻")

        try:
            device_id = self._generate_trace_id()
            article_urls = self._fetch_article_urls_from_api(device_id)
            self.logger.info(f"找到 {len(article_urls)} 篇文章")

            articles = self._fetch_articles(article_urls)
            self.logger.info(f"成功爬取 {len(articles)} 篇文章")
            return articles

        except Exception as e:
            self.logger.error(f"爬取失败: {e}", exc_info=True)
            return []
        finally:
            self._cleanup()

    def _fetch_article_urls_from_api(self, device_id: str) -> List[str]:
        """从API获取文章URL列表"""
        urls = []
        import math
        max_pages = math.ceil(self.max_articles / self.item_count)

        for flush_num in range(max_pages):
            payload = {
                "base_req": {"from": "pc"},
                "forward": "1",
                "qimei36": device_id,
                "device_id": device_id,
                "flush_num": flush_num + 1,
                "channel_id": self.channel_id,
                "item_count": self.item_count,
                "is_local_chlid": "0"
            }

            try:
                response = requests.post(self.api_url, json=payload, timeout=10)

                if response.status_code == 200:
                    data = response.json()
                    if data.get("code") == 0 and "data" in data:
                        news_list = data["data"]
                        for item in news_list:
                            news_id = item.get("id")
                            if news_id not in self.seen_ids:
                                self.seen_ids.add(news_id)
                                url = item.get("link_info", {}).get("url")
                                if url:
                                    urls.append(url)
                                    if len(urls) >= self.max_articles:
                                        break
                        if len(urls) >= self.max_articles:
                            break

            except Exception as e:
                self.logger.error(f"获取API数据失败: {e}")

            time.sleep(random.uniform(1, 2))

        return urls

    def _generate_trace_id(self):
        """生成trace_id"""
        random_str = str(random.random()) + str(time.time())
        return "0_" + hashlib.md5(random_str.encode()).hexdigest()[:12]

配置: config/config.yaml

tencent:
  categories:
    finance:
      url: "https://news.qq.com/ch/finance"
      category_id: 3
      name: "财经"
      css_selector: ""

运行:

python -m src.cli.main tencent:finance --max 5

示例2：动态爬虫（网易科技）

完整示例：添加新浪娱乐爬虫

假设我们要为新浪网站添加娱乐分类爬虫：

1. 创建爬虫类

文件：src/crawlers/sina/entertainment.py

"""
新浪娱乐新闻爬虫
"""

from typing import List
from bs4 import BeautifulSoup

import sys
import os
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))))

from base.crawler_base import DynamicCrawler, Article
from parsers.sina_parser import SinaEntertainmentParser


class EntertainmentCrawler(DynamicCrawler):
    """新浪娱乐新闻爬虫"""

    def _extract_article_urls(self, html: str) -> List[str]:
        """从HTML中提取文章URL列表"""
        soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
        urls = []

        # 新浪娱乐列表页选择器
        news_items = soup.select("div.feed_card.ty-feed-card-container div.cardlist-a__list div.ty-card.ty-card-type1")

        for item in news_items:
            article_link = item.select_one("a")
            if article_link:
                href = article_link.get('href')
                if href:
                    urls.append(href)

        return urls

    def _fetch_articles(self, urls: List[str]) -> List[Article]:
        """爬取文章详情"""
        articles = []
        parser = SinaEntertainmentParser()

        for i, url in enumerate(urls[:self.max_articles]):
            try:
                article = parser.parse(url)
                article.category_id = self.category_id
                article.source = "新浪"

                if not article.author:
                    article.author = "新浪娱乐"

                if article.is_valid():
                    articles.append(article)
                    self.logger.info(f"[{i+1}/{len(urls)}] {article.title}")

            except Exception as e:
                self.logger.error(f"解析文章失败: {url} - {e}")
                continue

        return articles

2. 创建解析器类

文件：src/parsers/sina_parser.py（在文件末尾添加）

class SinaEntertainmentParser(BaseParser):
    """新浪网娱乐新闻解析器"""

    def __init__(self):
        self.logger = get_logger(__name__)
        self.http_client = HttpClient()

    def parse(self, url: str) -> Article:
        """解析新浪网文章详情页"""
        html = self.http_client.get(url)
        soup = BeautifulSoup(html, "lxml")

        # 获取文章标题
        article_title_tag = soup.select_one("div.main-content h1.main-title")
        article_title = article_title_tag.get_text(strip=True) if article_title_tag else "未知标题"

        # 获取文章发布时间
        time_tag = soup.select_one("div.main-content div.top-bar-wrap div.date-source span.date")
        publish_time = time_tag.get_text(strip=True) if time_tag else "1949-01-01 12:00:00"

        # 获取文章作者
        author_tag = soup.select_one("div.main-content div.top-bar-wrap div.date-source a")
        author = author_tag.get_text(strip=True) if author_tag else "未知"

        # 获取文章正文段落
        article_div = soup.select_one("div.main-content div.article")
        if not article_div:
            raise ValueError("无法找到文章内容")

        paragraphs = article_div.find_all('p')
        content = '\n'.join(p.get_text(strip=True) for p in paragraphs if p.get_text(strip=True))

        return Article(
            url=url,
            title=article_title,
            publish_time=publish_time,
            author=author,
            content=content,
        )

3. 更新配置文件

文件：config/config.yaml

sina:
  base_url: "https://sina.com.cn"
  categories:
    auto:
      url: "https://auto.sina.com.cn/"
      category_id: 6
      name: "汽车"
      css_selector: "div.feed_card.ty-feed-card-container div.cardlist-a__list div.ty-card.ty-card-type1"
      detail_css_selector: "div.main-content"
    gov:
      url: "https://gov.sina.com.cn/"
      category_id: 7
      name: "政务"
      css_selector: "a[href]"
    entertainment:  # 新增
      url: "https://ent.sina.com.cn/"
      category_id: 1
      name: "娱乐"
      css_selector: "div.feed_card.ty-feed-card-container div.cardlist-a__list"

4. 注册爬虫到 CLI

文件：src/cli/main.py

CRAWLER_CLASSES = {
    # ... 其他配置 ...

    'sina': {
        'auto': ('crawlers.sina.auto', 'SinaAutoCrawler'),
        'gov': ('crawlers.sina.gov', 'SinaGovCrawler'),
        'entertainment': ('crawlers.sina.entertainment', 'EntertainmentCrawler'),  # 新增
    },
}

5. 测试运行

# 运行爬虫
python -m src.cli.main sina:entertainment

# 限制数量测试
python -m src.cli.main sina:entertainment --max 3

常见问题

Q1: 如何确定使用 DynamicCrawler 还是 StaticCrawler？

判断方法:

使用浏览器查看网页源代码（Ctrl+U）
如果源代码中包含完整的文章列表和内容，使用 StaticCrawler
如果源代码中内容很少，内容通过 JavaScript 动态加载，使用 DynamicCrawler

示例:

网易新闻：列表页需要滚动加载 → DynamicCrawler
简单的博客网站：内容直接在 HTML 中 → StaticCrawler

Q2: 如何找到正确的 CSS 选择器？

方法 1: 使用浏览器开发者工具

按 F12 打开开发者工具
使用元素选择器（Ctrl+Shift+C）点击目标元素
在 Elements 面板中，右键点击元素 → Copy → Copy selector

方法 2: 使用 BeautifulSoup 测试

from bs4 import BeautifulSoup

html = """<html>...</html>"""
soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
elements = soup.select("div.news-list a")
print(len(elements))

Q3: 爬虫运行失败，如何调试？

步骤:

查看日志文件：logs\crawler.log
开启调试模式：python -m src.cli.main example:tech --debug
手动测试 URL 是否可访问
检查 CSS 选择器是否正确
检查网站是否有反爬机制（如需要登录、验证码）

常见错误:

未找到新闻列表: CSS 选择器错误
解析文章失败: URL 格式错误或网站结构变化
HTTP请求失败: 网络问题或被反爬

Q4: 如何处理相对路径的 URL？

href = article_link.get('href')

if href.startswith('/'):
    # 相对路径，拼接基础 URL
    base_url = "https://www.example.com"
    href = base_url + href
elif href.startswith('http'):
    # 绝对路径，直接使用
    pass
else:
    # 其他情况，拼接当前页面的基础路径
    href = "https://www.example.com/" + href

Q5: 如何处理时间格式不一致？

import re
from datetime import datetime

def normalize_time(time_str):
    """标准化时间格式"""
    # 定义多种时间格式
    formats = [
        "%Y年%m月%d日 %H:%M",
        "%Y-%m-%d %H:%M:%S",
        "%Y/%m/%d %H:%M",
        "%Y.%m.%d %H:%M",
    ]

    for fmt in formats:
        try:
            dt = datetime.strptime(time_str, fmt)
            return dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        except:
            continue

    # 如果都不匹配，返回默认值
    return "1949-01-01 12:00:00"

Q6: 如何提取干净的正文内容？

# 移除不需要的标签
for tag in article_body.select("script, style, iframe, .ad, .comment"):
    tag.decompose()

# 提取段落
content_lines = []
for p in article_body.find_all("p"):
    text = p.get_text(strip=True)
    if text and len(text) > 10:  # 过滤太短的段落
        content_lines.append(text)

content = '\n'.join(content_lines)

Q7: 如何处理文章重复？

系统自动处理重复：

通过 URL 去重
通过内容哈希（content_hash）去重
使用 INSERT IGNORE 语句避免重复插入

查看重复数据:

SELECT url, COUNT(*) as count
FROM news
GROUP BY url
HAVING count > 1;

Q8: 如何批量运行爬虫？

v2.0支持三种运行方式：

# 1. 单个爬虫
python -m src.cli.main tencent:finance --max 5

# 2. 指定多个爬虫（跨数据源）
python -m src.cli.main tencent:finance tencent:tech netease:tech --max 3

# 3. 所有爬虫
python -m src.cli.main --all --max 5

统计功能自动启用：

单个爬虫：显示简明统计
多个爬虫：显示按数据源分组的汇总统计

Q9: 如何修改最大爬取数量？

方法 1: 命令行参数

python -m src.cli.main example:tech --max 20

方法 2: 配置文件 编辑 config/config.yaml:

crawlers:
  max_articles: 20  # 修改全局默认值

Q10: 爬虫运行很慢，如何优化？

优化策略:

减少 max_articles 数量
调整 selenium.scroll_pause_time（滚动暂停时间）
减少 selenium.max_scroll_times（最大滚动次数）
使用 StaticCrawler 代替 DynamicCrawler（如果可能）

配置示例:

selenium:
  scroll_pause_time: 0.5  # 减少暂停时间
  max_scroll_times: 3     # 减少滚动次数

附录

A. 数据库表结构

CREATE TABLE `news` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `url` varchar(500) NOT NULL COMMENT '文章URL',
  `title` varchar(500) NOT NULL COMMENT '文章标题',
  `content` text COMMENT '文章内容',
  `category_id` int NOT NULL COMMENT '分类ID',
  `publish_time` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '发布时间',
  `author` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '作者',
  `source` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '新闻源',
  `content_hash` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '内容哈希',
  `created_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `url` (`url`),
  KEY `content_hash` (`content_hash`),
  KEY `category_id` (`category_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='新闻表';

B. 分类表结构

CREATE TABLE `news_category` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '分类名称',
  `code` varchar(50) NOT NULL COMMENT '分类代码',
  `description` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '描述',
  `sort_order` int DEFAULT 0 COMMENT '排序',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `code` (`code`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='新闻分类表';

C. 常用 CSS 选择器示例

# 通过 ID 选择
soup.select_one("#article-title")

# 通过 class 选择
soup.select_one(".article-title")
soup.select_one("div.article-title")

# 通过属性选择
soup.select_one("a[href^='/article/']")

# 组合选择
soup.select_one("div.news-list div.news-item a.title")

# 多层级选择
soup.select_one("div.main-content > div.article > p")

# 伪类选择
soup.select_one("ul.news-list li:first-child a")

D. BeautifulSoup 常用方法

# 获取文本
element.get_text(strip=True)

# 获取属性
element.get('href')
element.get('class')

# 查找单个元素
soup.select_one("div.title")
soup.find("div", class_="title")

# 查找多个元素
soup.select("div.news-item")
soup.find_all("div", class_="news-item")

# 父元素和子元素
parent = element.parent
children = element.children

E. 项目依赖

查看 requirements.txt:

requests>=2.31.0
beautifulsoup4>=4.12.0
lxml>=4.9.0
selenium>=4.15.0
PyYAML>=6.0

总结

添加新爬虫的核心步骤：

✅ 分析目标网站结构（确定使用API/静态/动态方式）
✅ 创建爬虫类（继承 DynamicCrawler 或 StaticCrawler）
✅ 创建解析器类（继承 BaseParser）
✅ 更新配置文件（config.yaml）
✅ 注册爬虫到 CLI（src/cli/main.py）
✅ 测试运行（单个/多个/全部）

遵循本指南，您可以为新闻爬虫系统添加任意数量的新网站和分类爬虫。

文档版本: 2.0 最后更新: 2026-01-17 维护者: 新闻爬虫项目组

版本更新说明：

v2.0: 新增API爬虫类型、多爬虫支持、统计展示功能
v1.0: 初始版本

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