Python爬⾍⼊门案例：爬取某⽹站付费⽂档内容保存PDF 知识点：requestscss选择器第三⽅库：requests >>> pip install requestsparsel >>> pip install parselpdfkit >>> pip install pdfkit开发环境：版本：anaconda5.2.0（python3.6.5）编辑器：pycharm (安装包/安装教程/激活码/使⽤教程/插件[翻译插件/主题/汉化包])软件环境: wkhtmltopdf 把html⽂件转成pdf本节课上课流程思路:⼀. 数据来源分析确定要爬⽬标: ⽂档内容这些⽂档数据内容是可以从哪⾥获取的分析数据的过程:1. ⿏标右键点击检查或者F12 打开开发者⼯具选择 network2. 通过开发者⼯具进⾏搜索(相关⼀些数据) 虽然返回数据 (字体编码)3. 搜索没有返回数据可以查看本⾝⽹址发送请求服务器返回的数据内容4. 分析多个⽂章的url地址区别请求url地址情况⼆. 代码实现过程1. 发送请求, 对于⽂章列表页⾯发送请求2. 获取数据, 获取⽹页源代码3. 解析数据, 提取⽂章url地址或者⽂章标题4. 发送请求, 对于⽂章详情页url地址发送请求5. 获取数据, 获取⽹页源代码6. 解析数据, 提取⽂章内容7. 保存数据, 保存成html⽂件内容8. 保存PDF, 需要把html⽂件转成PDF⽂件内容9. 多页爬取导⼊模块import requests # 数据请求模块第三⽅模块 pip install requests 在CMD⾥⾯即可安装import parsel # 数据解析模块第三⽅模块 pip install parselimport os # ⽂件操作模块内置模块import pdfkit1. 发送请求, 对于⽂章列表页⾯发送请求# 请求url地址url = 'https:///zlist-55-1.html'# 携带请求头参数 headers 请求头是字典类型键值对形式⼀个关键字对应值中间是⽤:隔开的# User-Agent 浏览器的基本信息# 请求头是为了把python代码伪装成浏览器对于服务器发送请求 (披着⽺⽪狼)headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/93.0.4577.63 Safari/537.36'}# 请求⽅式: 常见 get请求 post请求response = requests.get(url=url, headers=headers)# <Response [200]> response响应对象 <> 200 状态码表⽰请求成功# 获取的是响应体的⽂本数据 (乱码) 转码2. 获取数据, 获取⽹页源代码 response.text (html字符串数据内容)print(response.text)3. 解析数据, 提取⽂章url地址或者⽂章标题# 解析数据⽅法: re正则表达式[可以直接匹配字符串数据内容] css选择器 xpath (对于html字符串数据进⾏数据转换)# 如果你是想要从事相关⼯作招聘需求有⼀个要求 re css xpath 都要会selector = parsel.Selector(response.text) # 把html字符串数据进⾏数据转换 selector 对象# attr(href) 属性选择器获取a标签⾥⾯的href属性 css语法在VIP课程都⼀节课内容 (2.5⼩时内容)# getall() 获取所有返回列表匹配多个数据都是返回列表href = selector.css('.d-flex h2 a::attr(href)').getall()[:-2]4. 发送请求, 对于⽂章详情页url地址发送请求for index in href:response_1 = requests.get(url=index, headers=headers)5. 获取数据, 获取⽹页源代码print(response_1.text)6. 解析数据, 提取⽂章内容selector_1 = parsel.Selector(response_1.text)获取⽂章标题 get() 获取⼀个返回的字符串数据title = selector_1.css('.content-page-header-div h1::text').get()content = selector_1.css('.content-page-main-content-div').get()html_content = html_str.format(article=content)7. 保存数据, 保存成html⽂件内容# ⽂件路径以及⽂件名后缀html_path = html_filename + title + '.html'pdf_path = pdf_filename + title + '.pdf'with open(html_path, mode='w', encoding='utf-8') as f:f.write(html_content)8. 保存PDF, 需要把html⽂件转成PDF⽂件内容# 配置软件指定软件位置config = pdfkit.configuration(wkhtmltopdf=r'C:\Program Files\wkhtmltopdf\bin\wkhtmltopdf.exe')# 把html⽂件⾥⾯的内容转成pdf 保存到 pdf⽂件夹pdfkit.from_file(html_path, pdf_path, configuration=config) print('正在保存: ', title)。

智能文章采集系统教程一米软件官方网址：/新增任务，打开新增任务设置窗口一：分类页面网址提取设置1.先填写唯一任务名（一般是按网站栏目或分类名，也可以自己取，主要是便于标识）2.设置网页编码，网页编码在目标网页的源码中查看，选择对应的编码即可（只要编码正确，可识别任意语言）3.生成到分类网址列表，也可单个网址添加，或多个网址整理在TXT中一行一个批量导入二：详细页面提取网址设置区块起始字符对应网页中列表网址头部字符，如区块结束字符对应网页中列表网址底部字符，如按“提取测试”按钮尝试获取详细页网址，如果有非详细页网址，则可在过滤网址和必须包含网址中设置过滤，只保留需要的详细页网址如果想要自己添加详细页网址，可在按钮点开的中新增，批量导入或删除三：网页内容提取设置浏览器中点开任意一个设置的分类或栏目中的详细面比如：/jokehtml/bxnn/2016012814470628.htm软件会自动识别提取正文及标题内容，如果含有一些不需要的内容，可以设置过滤设置完点击保存任务，一个任务设置完成。

开始采集选中刚才新增的任务,选择线程数和采集方式，点“开始采集”即执行采集，点停止为终止采集。

可多个任务同时勾选采集数据管理点击如上图中“采集数据管理”打开“采集数据管理”窗口“已采集数据管理”选项卡单击选择一行，编辑可查看文章内容，勾选行可执行批量删除操作“数据批量修改及导出”选项卡启用伪原创处理1.插入关键词/锚链接，可在文章中文中随机插入关键词或锚链接2.替换同义词，可替换内容或标题中的同义词，可选择对应的同义词库，支持英文的TBS同义词库，自带有中文同义词库。

发布设置一：接口生成，选择对应cms类型，填写密码，生成接口文件（在本地程序目录下的”jiekou”文件夹下），把生成的接口文件上传到网站根目录下即可。

二：数据发布设置，填写步骤一种上传的接口文件的网址和密码，填写要发布数据到cms 里的栏目/分类ID，即可发布。

网站文章标题采集当我们在网站优化，或分析词频权重，研究站点内哪些类型的文章标题是频繁出现时，快速的获取站点内全部的文章标题就必不可少了。

量少或许还能通过复制粘贴解决，但量若上来了，有成千甚至上万的文章标题需要获取。

那手动复制粘贴简直就是噩梦！此时必然要寻求更快的解决方案。

如通过爬虫工具快速批量获取文章标题。

以下用做网易号文章例演示，通过八爪鱼这个爬虫工具去获取数据，不单单获取文章标题，还能获取文章内容。

步骤1：创建网易号文章采集任务1）进入主界面，选择“自定义采集”2）将要采集的网址URL复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”步骤2：创建循环点击加载更多1）打开网页之后，打开右上角的流程按钮，从左边的流程展示界面拖入一个循环的步骤，如下图2）然后拉到页面底部，看到加载更多按钮，因为想要查看更多内容就需要循环的点击加载更多，所以我们就需要设置一个点击“加载更多”的循环步骤。

注意：采集更多内容就需要加载更多的内容，本篇文章仅做演示，所以选择执行点击“加载更多”20次，根据自己实际需求加减即可。

步骤3：创建循环点击列表采集详情1）点击文章列表的第一个和第二个标题，然后选择“循环点击每个元素”按钮，这样就创建了一个循环点击列表命令，当前列表页的内容就都能在采集器中看到了。

2）然后就可以提取我们需要的文本数据了，下图提取了文本的标题、时间、正文等三个部分的文字内容，还需要其他的信息可以自由删减编辑。

然后就可以点 击保存，开始本地采集。

3）点击开始采集后，采集器就开始提取数据。

4）采集结束后导出即可。

相关采集教程：新浪新闻采集/tutorial/xlnewscjBBC英文文章采集/tutorial/englisharticlecj新浪博客文章采集/tutorial/sinablogcjuc头条文章采集/tutorial/ucnewscj百家号爆文采集/tutorial/bjharticlecj自媒体文章怎么采集/tutorial/zmtwzcj微信文章爬虫使用教程/tutorial/wxarticlecrawl 八爪鱼采集原理/tutorial/spcjyl八爪鱼采集器7.0简介/tutorial/70js八爪鱼——90万用户选择的网页数据采集器。

⽂本关键词提取算法1.TF-IDF2.基于语义的统计语⾔模型⽂章关键词提取基础件能够在全⾯把握⽂章的中⼼思想的基础上，提取出若⼲个代表⽂章语义内容的词汇或短语，相关结果可⽤于精化阅读、语义查询和快速匹配等。

采⽤基于语义的统计语⾔模型，所处理的⽂档不受⾏业领域限制，且能够识别出最新出现的新词语，所输出的词语可以配以权重。

3.TF-IWF⽂档关键词⾃动提取算法针对现有TF-IWF的领域⽂档关键词快速提取算法.该算法使⽤简单统计并考虑词长、位置、词性等启发性知识计算词权重,并通过⽂档净化、领域词典分词等⽅法提⾼了关键词提取的速度及准确度.对523篇学⽣⼼理健康领域⽂档的实验结果表明,该算法提取的⽂档关键词质量优于TF-IDF⽅法,且能在 O(n)时间内完成.4.基于分离模型的中⽂关键词提取算法研究关键词提取在⾃动⽂摘、信息检索、⽂本分类、⽂本聚类等⽅⾯具有⼗分重要的作⽤。

通常所说的关键词实际上有相当⼀部分是关键的短语和未登录词,⽽这部分关键词的抽取是⼗分困难的问题。

该⽂提出将关键词提取分为两个问题进⾏处理:关键单词提取和关键词串提取,设计了⼀种基于分离模型的中⽂关键词提取算法。

该算法并针对关键单词提取和关键词串提取这两个问题设计了不同的特征以提⾼抽取的准确性。

实验表明,相对于传统的关键词提取算法,基于分离模型的中⽂关键词提取算法效果更好。

5.基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取算法关键词提取是中⽂信息处理技术的热点和难点，基于统计信息的⽅法是其中⼀个重要分⽀。

本⽂针对基于统计信息关键词提取⽅法准确率低的问题，提出基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取算法。

算法通过依据⼩词典的快速分词、⼆次分词、⾼维聚类及关键词甄选四个步骤实现关键词的提取。

理论分析和实验显⽰，基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取⽅法具备更好的稳定性、更⾼的效率及更准确的结果。

6.基于语义的中⽂⽂本关键词提取(SKE)算法为克服传统关键词提取算法局限于字⾯匹配、缺乏语义理解的缺点，提出⼀种基于语义的中⽂⽂本关键词提取(SKE)算法。

小程序智能提取文本标签算法小程序智能提取文本标签算法是一种可以自动从文本中提取关键词或标签的技术。

它可以帮助用户快速了解一篇文章或一段文字的主题和内容，提高信息的查找效率。

本文将介绍该算法的原理和应用，以及它在实际生活中的一些应用案例。

一、算法原理小程序智能提取文本标签算法基于自然语言处理技术，通过对文本进行分词、词频统计和关键词提取等操作，来识别出文本中的主题关键词。

其主要步骤包括：1. 文本预处理：对原始文本进行清洗，去除无关字符和标点符号，保留关键信息。

2. 分词处理：将文本按照词语的单位进行切分，形成一个个词语。

3. 词频统计：统计每个词语在文本中出现的频率，可以根据词频来判断一个词语的重要性。

4. 关键词提取：根据一定的算法和规则，从词频较高的词语中提取出一些关键词，这些关键词可以代表文本的主题。

二、算法应用小程序智能提取文本标签算法可以广泛应用于各个领域，以下是一些具体的应用案例：1. 新闻分类：对于一篇新闻报道，可以使用该算法提取出与新闻主题相关的关键词，帮助用户快速了解新闻内容，也可以将新闻进行分类和索引。

2. 商品推荐：在电商平台中，可以使用该算法提取出商品描述中的关键词，根据关键词的相似度来推荐相似的商品给用户。

3. 文章摘要：对于一篇长文，可以使用该算法提取出文章的关键词，并根据关键词生成文章的摘要，方便用户快速浏览和了解文章的内容。

4. 信息检索：在搜索引擎中，可以使用该算法提取用户输入的关键词，并根据关键词在文本中的出现频率来进行排名，提高搜索结果的准确性和相关性。

5. 舆情分析：对于一些大规模的文本数据，可以使用该算法提取出关键词，进而分析舆情和情感倾向，帮助政府和企业了解公众的态度和意见。

三、算法优缺点小程序智能提取文本标签算法具有以下优点：1. 自动化：算法可以自动从文本中提取关键词，无需人工干预，提高了工作效率。

2. 准确性：算法可以根据词频和规则准确地提取出关键词，提高了信息提取的准确性。

自媒体文章采集方法，以今日头条采集为例 自媒体在如今越来越流行了，自媒体是基于互联网带来的社会化媒体，由于社会化媒体更加互动，更加快速，充分满足了每个人都想要发声的需求，同时其及时性也非常吸引人，因此社会化媒体瞬间拥有大量的受众群体。

所以越来越多的优质文章出现在自媒体平台了，所有很多朋友都有采集自媒体文章的需求，下面以今日头条采集为例，给大家介绍一下自媒体文章该如何进行采集。

本文介绍使用八爪鱼7.0采集自媒体文章采集方法，以今日头条的方法。

采集网站：使用功能点：● Ajax 滚动加载设置● 列表内容提取步骤1：/article/javascript:;创建采集任务1）进入主界面选择，选择“自定义模式”自媒体文章采集步骤12）将上面网址的网址复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”自媒体文章采集步骤23）保存网址后，页面将在八爪鱼采集器中打开，红色方框中的信息是这次演示要采集的内容，即为今日头条最新发布的热点新闻。

自媒体文章采集步骤3步骤2：设置ajax页面加载时间●设置打开网页步骤的ajax滚动加载时间●找到翻页按钮，设置翻页循环●设置翻页步骤ajax下拉加载时间1）网页打开后，需要进行以下设置：打开流程图，点击“打开网页”步骤，在右侧的高级选项框中，勾选“页面加载完成向下滚动”，设置滚动次数，每次滚动间隔时间，一般设置2秒，这个页面的滚动方式，选择直接滚动到底部；最后点击确定自媒体文章采集步骤4注意：今日头条的网站属于瀑布流网站，没有翻页按钮，这里的滚动次数设置将影响采集的数据量。

自媒体文章采集步骤5步骤3：采集新闻内容创建数据提取列表1）如图，移动鼠标选中评论列表的方框，右键点击，方框底色会变成绿色 然后点击“选中子元素”自媒体文章采集步骤6注意：点击右上角的“流程”按钮，即可展现出可视化流程图。

2）然后点击“选中全部”，将页面中需要需要采集的信息添加到列表中自媒体文章采集步骤7注意：在提示框中的字段上会出现一个“X”标识，点击即可删除该字段。

基于人工智能的网页信息提取与分析随着互联网的普及和信息爆炸式增长，人们需要越来越多的工具来帮助他们从海量的网络信息中提取有用的知识和洞察力。

人工智能技术的快速发展为网页信息提取和分析提供了新的解决方案。

基于人工智能的网页信息提取与分析技术能够自动从网页中抽取特定的信息，并对这些信息进行分析和处理，从而提供更加有针对性和准确的信息。

一、网页信息提取技术1. 自然语言处理技术自然语言处理技术是人工智能领域的一个重要分支，它可以帮助计算机理解和处理人类语言。

在网页信息提取中，自然语言处理技术能够帮助识别和提取网页中的关键信息，如标题、摘要、作者、时间等。

通过自然语言处理技术，可以构建一个智能的网页信息抽取系统，能够自动地从海量的网页中提取有用的信息。

2. 深度学习技术深度学习技术是人工智能领域的热门技术之一，它通过构建深层神经网络模型，实现对复杂数据的学习和理解。

在网页信息提取中，深度学习技术可以帮助识别和提取网页中的结构化信息，如表格、图像、链接等。

通过深度学习技术，可以建立一个智能的网页信息提取系统，能够自动地解析网页的结构，从而准确地提取出需要的信息。

二、网页信息分析技术1. 文本分类技术文本分类技术是人工智能领域的常用技术之一，它可以将文本按照一定的分类规则进行分类和归类。

在网页信息分析中，文本分类技术可以帮助将提取出的信息按照一定的分类标准进行分类和组织，从而实现对网页信息的有效分析和处理。

通过文本分类技术，可以建立一个智能的网页信息分析系统，能够自动地对网页信息进行分类和归类，从而为用户提供更加有用的洞察和分析结果。

2. 情感分析技术情感分析技术是人工智能领域的新兴技术之一，它可以分析文本中蕴含的情感和情感倾向。

在网页信息分析中，情感分析技术可以帮助分析网页中的评论、评论、社交媒体上的发言等文本信息中的情感倾向，从而揭示用户对某个话题的态度和观点。

通过情感分析技术，可以建立一个智能的网页信息分析系统，能够自动地分析用户的情感倾向和观点，从而为用户提供更加准确和全面的网页信息。

textrank算法的基本原理概述及解释说明1. 引言1.1 概述在信息爆炸时代，人们每天都会接触到大量的文本信息，如新闻报道、社交媒体评论、学术论文等。

如何从海量的文本中提取出关键信息变得越来越重要。

关键词提取和文本摘要生成是两个基本的自然语言处理任务，旨在帮助用户快速理解和浏览文本内容。

textrank算法是一种基于图模型的无监督算法，通过分析文本中单词之间的相互关系来计算单词或句子的重要性，并根据其重要性对其进行排序。

该算法最初由Mihalcea等人于2004年提出，在自然语言处理领域具有广泛应用。

1.2 文章结构本文将介绍textrank算法的基本原理，并详细解释其在关键词提取和文本摘要生成两个任务中的应用。

接着，我们将通过三个主要步骤来解释算法实现过程，包括数据预处理、构建词图网络以及计算节点重要性得分。

在第四部分，我们将对textrank算法的优点和缺点进行分析，并讨论可能的改进措施。

最后，在结论与展望部分，我们将总结textrank算法的主要发现和贡献，并展望其在未来研究方向和应用场景中的潜力。

1.3 目的本文的目的是深入探讨textrank算法在自然语言处理中的应用。

通过详细解释算法原理和实现过程，我们希望读者能够全面了解textrank算法，并对其在关键词提取和文本摘要生成等任务中的有效性有更深入的认识。

同时，通过分析算法的优缺点和讨论可能的改进措施，我们希望为该领域的研究者提供进一步研究和改进的思路。

最终，我们希望本文能够启发人们对于自然语言处理技术的思考，并促进相关领域的发展与创新。

2. textrank算法的基本原理:2.1 关键词提取:关键词提取是textrank算法的一个重要应用，它可以自动从文本中抽取出关键词。

textrank算法利用单词或短语在文本中的共现关系来计算关键词的重要性。

首先，将文本进行分词处理，得到一组单词或短语。

然后，通过构建一个无向有权图来表示这些单词或短语之间的共现关系。

抽取原理的例子抽取原理是信息检索和数据挖掘领域中的重要概念，它指的是从大规模的数据集中提取出有用的信息或模式的过程。

在现实生活中，我们经常会遇到抽取原理的应用，比如搜索引擎的关键词提取、文本摘要的生成、数据挖掘中的特征提取等等。

下面，我们将通过几个例子来说明抽取原理在不同领域的应用。

首先，让我们来看一个搜索引擎的例子。

当我们在百度搜索中输入一个关键词，比如“人工智能”，搜索引擎会从海量的网页中抽取出与这个关键词相关的信息，并按照一定的算法进行排名，最终呈现给用户。

这个过程涉及到对网页内容的抽取和分析，以及对用户搜索意图的理解，是抽取原理在信息检索领域的典型应用。

其次，让我们来看一个文本摘要的例子。

在阅读一篇长篇文章或者论文时，我们可能会感到疲惫，但又想要了解其中的重点内容。

这时，文本摘要就能帮助我们抽取出文章的核心信息，提炼出精炼的摘要，让我们能够快速地了解文章的主要观点和结论。

文本摘要的生成过程就是通过抽取原理从文本中提取出重要的句子或段落，形成简洁的摘要。

再来看一个数据挖掘的例子。

在电商平台上，我们经常会看到商品推荐的功能，比如“猜你喜欢”或者“为你推荐”。

这些推荐系统背后就运用了抽取原理，通过分析用户的行为数据和商品信息，从中抽取出用户的偏好和商品的关联规则，然后给用户推荐可能感兴趣的商品。

这种个性化推荐的背后就是抽取原理的应用。

总的来说，抽取原理在各个领域都有着重要的应用价值，它能够帮助我们从海量的数据中提取出有用的信息和模式，为我们的生活和工作带来便利。

随着人工智能和大数据技术的发展，抽取原理的应用将会更加广泛和深入。

我们相信，在不久的将来，抽取原理将会成为信息处理和智能化决策的核心技术之一。

一、trafilatura库的介绍trafilatura库是一个用于从网页中提取有意义的内容的Python工具。

它是一个开放源代码的项目，由Emmanuel Chazard于2019年发起。

trafilatura库的主要目的是解决从网页中提取信息时常常面临的困难，例如获取网页内容、清理HTML标签、提取结构化文本等问题。

trafilatura库使用了一系列高效的算法和技术，使得用户可以轻松地从网页中提取所需的内容。

二、trafilatura库的原理1. HTML解析trafilatura库首先对网页HTML文档进行解析，将其转化为文档对象模型（DOM），以便后续的内容提取操作。

HTML解析是trafilatura 库的第一步，它通过使用解析器库如lxml或BeautifulSoup来对网页进行解析，并构建一个文档对象模型。

这一步骤的目的是将网页的结构化信息提取出来，为后续的内容提取做准备。

2. 文本区块提取在HTML解析的基础上，trafilatura库采用了一系列智能的算法和规则来提取网页中的有意义的文本区块。

这些文本区块可以包括文章正文、标题、段落、列表等，而排除了广告、导航、页脚等无关信息。

trafilatura库基于一些常见的HTML标签和CSS样式规则来确定文本区块的边界，以便将有意义的内容提取出来。

3. 文本内容清洗提取到的文本区块可能包含了一些HTML标签、无关字符或者格式化信息，trafilatura库会对这些内容进行清洗，使其变得更加干净和易读。

清洗的过程包括去除多余的HTML标签、替换特殊字符、修剪空白字符等操作，以确保提取到的内容符合用户的需求。

4. 结构化文本输出trafilatura库会将清洗后的文本内容输出为结构化的文本格式，例如Markdown、纯文本或者其他用户指定的格式。

这样用户就可以方便地将提取到的内容用于各种应用场景，比如自然语言处理、文本分析、信息检索等。

php采集文章正文-回复中括号内的内容为主题是“php采集文章正文”，下面开始回答相关的问题。

第一步：什么是php采集？在Web开发中，采集（爬取、抓取）是指从一个或多个网站上提取数据的自动化过程。

基于php的采集是指利用php编程语言来实现自动化采集的过程。

通过编写php代码，我们可以模拟用户的行为，获取网页的HTML内容，并提取我们需要的信息。

第二步：为什么要使用php进行文章正文的采集？在当前的信息化社会中，大量的文章被发布在各类网站上，而面对这些分散的信息，我们往往需要快速获取其中的有价值内容。

php采集文章正文的目的在于通过自动化的方式，从不同的网页中提取文章文本信息，例如标题、作者、正文内容等，以便后续的处理和使用。

第三步：如何使用php采集文章正文？1. 首先，我们需要确定目标网页，即包含文章正文的网页。

可以通过URL 来指定要采集的网页。

2. 其次，我们需要获取目标网页的HTML内容。

这可以通过php的http 请求功能来实现，例如使用curl库。

3. 接下来，我们需要分析网页的结构，找到文章正文所在的HTML标签或者DOM元素。

这一步可以借助php的DOM操作函数或者正则表达式来实现。

4. 然后，我们可以根据已经分析好的网页结构，提取文章正文的内容。

通过php的字符串处理函数，例如substr、explode等，我们可以提取需要的文本信息。

5. 最后，我们可以对提取的文章正文进行后续的处理。

例如可以进行数据清洗、格式转换、存储等操作。

第四步：php采集文章正文的注意事项有哪些？1. 尊重网站规则：在使用php采集文章正文时，我们需要遵循网站的规则和要求。

有些网站可能对采集行为有限制或者禁止，因此我们需要确保自己的操作是合法的。

2. 适度并发：当采集大量文章时，我们需要注意适度的并发操作，以避免对目标网站造成过大的负担和影响其他用户的正常访问。

3. 数据准确性：由于网页的结构和内容可能会变化，我们需要定期检查采集的代码，并及时进行调整和更新，以确保采集到准确的文章正文。