网站上线前准备方案虚拟主机的概念和功能
源码链接： https://github.com/Niceeggplant/Single—Site-Crawler.git
一、项目概述
从指定网页中提取文章关键信息的工具。通过输入文章的 URL，程序将自动抓取网页内容
二、技术选型与原理
requests库：这是 Python 中用于发送 HTTP 请求的常用库。它能够模拟浏览器向网页服务器发送请求，并获取网页的 HTML 文本内容。在本项目中，我们利用它来获取目标文章网页的源代码，为后续的信息提取提供基础数据。其使用方法非常简单，只需调用requests.get()方法，并传入目标 URL 和可选的请求头信息即可。例如：
import requestsurl = "https://example.com/article"
headers = {"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"
}
response = requests.get(url, headers=headers)
html_text = response.text
这里设置请求头中的 User-Agent 是为了模拟浏览器访问，避免一些网站对非浏览器请求的限制。
BeautifulSoup库：该库主要用于解析 HTML 和 XML 文档。它能够将复杂的网页结构转换为易于操作的 Python 对象，方便我们通过标签、类名、ID 等属性定位和提取网页中的元素。在本项目中，我们使用它来解析requests库获取到的 HTML 文本，以提取文章的各种信息。使用时，首先需要创建一个BeautifulSoup对象，例如：
from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser')
这里的 html.parser 是 Python 内置的 HTML 解析器，也可以根据需要选择其他更强大的解析器，如 lxml 解析器。
三、代码实现步骤
- 定义提取函数
import requests
from bs4 import BeautifulSoupdef fetch_article_info(url):headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}try:response = requests.get(url, headers=headers)response.raise_for_status() soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
这里定义了 fetch_article_info 函数，它接受一个文章 URL 作为参数，并在函数内部进行请求和解析的操作。
- 提取标题
title_element = soup.find('h1')title = title_element.get_text().strip() if title_element else '未找到'
通过 soup.find('h1') 查找网页中的 <h1> 标签，通常文章标题会在这个标签内。如果找到，则获取其文本内容并去除首尾空格；如果未找到，则将标题设为 未找到。
- 提取作者
authors = []author_elements = soup.find_all('div', class_='authors')if not author_elements:author_elements = soup.find_all('input', id='authors')for author_element in author_elements:author_links = author_element.find_all('a')for link in author_links:authors.append(link.get_text().strip())authors = ', '.join(authors) if authors else '未找到'
首先尝试通过查找类名为 authors 的 <div> 标签来获取作者信息，如果未找到，则查找 id 为 authors 的 <input> 标签。然后遍历找到
