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如何使用 Python 逐行读取并解析 URL 列表中的每个网页

聖光之護

聖光之護

发布时间:2026-01-17 14:07:17

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来源于php中文网

原创

如何使用 Python 逐行读取并解析 URL 列表中的每个网页

本文详解如何修正 `readlines()` 后仅处理最后一个 url 的常见错误,通过将请求与解析逻辑正确嵌入 for 循环,实现对文本文件中所有 url 的批量抓取与结构化提取。

在使用 file.readlines() 读取 URL 列表时,一个典型误区是将 requests.get()、BeautifulSoup 解析及文件写入等核心逻辑写在循环外部——这会导致只有最后一次迭代赋值的 url(即列表末尾的 URL)被实际处理。你提供的代码中,for link in linksList: url = link 仅更新变量,而后续的 requests.get(url) 等操作却位于循环之外,因此只执行一次,且作用于最后一个链接。

✅ 正确做法是:将整个 HTTP 请求、状态校验、HTML 解析和结果写入逻辑全部包裹在 for 循环内,确保每个 URL 独立完成完整流程。

以下是优化后的完整可运行代码(含关键改进说明):

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def news():
    # 使用 with 语句安全打开文件,自动关闭
    with open('list.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        links_list = [line.strip() for line in f if line.strip()]  # 去除换行符和空行

    # 为每个 URL 单独处理
    for link in links_list:
        print(f"Processing: {link}")

        try:
            # 发起 GET 请求(建议添加超时和 headers 防止被拒)
            resp = requests.get(link, timeout=10, headers={
                "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
            })

            if resp.status_code == 200:
                soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')

                # 查找目标 div 容器(注意:若页面无此结构,find 返回 None)
                container = soup.find("div", {"class": "m-exhibitor-entry__item__body__contacts__additional__website"})
                if container:
                    # 提取所有  标签的文本内容
                    websites = [a.get_text(strip=True) for a in container.find_all("a")]
                    if websites:
                        # 追加写入结果文件(每 URL 结果后加空行便于区分)
                        with open("Websites.txt", "a", encoding='utf-8') as out_f:
                            out_f.write(f"# Source: {link}\n")
                            out_f.writelines(f"{site}\n" for site in websites)
                            out_f.write("\n")
                        print(f"✓ Extracted {len(websites)} website(s) from {link}")
                    else:
                        print(f"⚠ No  tags found in target div at {link}")
                else:
                    print(f"⚠ Target div not found at {link}")
            else:
                print(f"✗ HTTP {resp.status_code} for {link}")

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"❌ Request failed for {link}: {e}")
        except Exception as e:
            print(f"❌ Unexpected error parsing {link}: {e}")

if __name__ == "__main__":
    news()

? 关键改进点说明:

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  • 循环范围正确:所有网络请求与解析逻辑均在 for link in links_list: 内部,确保每个 URL 被独立处理;
  • 健壮性增强:添加 try/except 捕获网络异常(如超时、连接拒绝)和解析异常(如目标元素不存在);
  • 资源安全:使用 with open() 自动管理文件句柄,避免文件未关闭风险;
  • 数据清洗:line.strip() 去除每行末尾换行符及首尾空白,if line.strip() 过滤空行;
  • 可读性优化:为每个 URL 的结果添加来源注释(# Source: ...),便于后期溯源;
  • 反爬基础防护:设置 User-Agent 头,降低被服务器拦截概率。

⚠️ 注意事项:

  • 若 list.txt 中的 URL 包含多余空格或换行符(如 https://example.com\n),不清理会直接导致 requests.get() 报错;
  • 目标 HTML 结构(如 div.m-exhibitor-entry__item__body__contacts__additional__website)可能随网站改版失效,建议先用 print(soup.prettify()[:1000]) 调试确认实际 DOM;
  • 高频请求可能触发反爬机制,生产环境应添加 time.sleep(1) 间隔,并考虑使用代理池或异步请求(如 aiohttp)提升效率。

通过以上重构,你的爬虫将真正实现「一链一解析」,稳定高效地批量提取多页面中的结构化链接数据。

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