从零到一：我用Python打造了一个会“读”新闻的智能聚合器
大家好，作为一名长期和数据打交道的开发者，我每天都要花大量时间浏览不同平台的新闻，效率低下且信息过载。于是，我萌生了一个想法：能不能自己动手，做一个能自动抓取、智能分类并生成摘要的新闻聚合系统？经过几周的折腾和踩坑，这个想法终于变成了现实。今天，我就把这个“踩坑”与“填坑”的过程分享给大家，手把手带你用Python构建一个属于自己的智能新闻聚合系统。
第一步：搭建基础骨架——新闻数据的抓取与清洗
任何智能系统都离不开数据。我的目标是聚合多家主流新闻网站的科技板块。这里我选择了Requests库进行网页抓取，并用BeautifulSoup4来解析HTML。但实战中我立刻遇到了第一个坑：网站的反爬机制。直接请求很容易被屏蔽。
我的解决方案是：1）设置随机的User-Agent头；2）使用`time.sleep()`添加随机延迟，模拟人工操作。这里我封装了一个简单的抓取函数：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import random
def fetch_news(url, headers=None):
if headers is None:
# 准备一个User-Agent列表，随机选择以规避简单反爬
user_agents = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 ...',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 ...'
]
headers = {'User-Agent': random.choice(user_agents)}
try:
resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
resp.raise_for_status() # 检查请求是否成功
# 随机休眠1-3秒，友好爬取
time.sleep(random.uniform(1, 3))
return resp.text
except requests.RequestException as e:
print(f"抓取 {url} 失败: {e}")
return None
# 示例：解析某个新闻列表页，提取标题和链接
def parse_list_page(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
news_items = []
# 这里的选择器需要根据目标网站的实际结构进行调整，这是最容易出错的地方！
for item in soup.select('.news-list .item'): # 假设的CSS选择器
title_elem = item.select_one('h2 a')
if title_elem:
news_items.append({
'title': title_elem.text.strip(),
'link': title_elem.get('href')
})
return news_items
踩坑提示：不同网站的结构千差万别，写解析规则时务必先用浏览器开发者工具仔细分析。一个标签的改变就可能导致整个解析失败。建议为每个网站单独编写解析类，方便维护。
第二步：让系统理解内容——基于机器学习的文本分类
抓取到的新闻是混杂的，我需要将它们自动分类，比如“人工智能”、“区块链”、“移动开发”等。我选择了经典的机器学习路线：文本特征提取 + 分类模型。这里用到了`scikit-learn`和`jieba`（针对中文）。
首先，需要准备一些已标记类别的新闻数据作为训练集。你可以手动标注几百条，或者找开源数据集。核心流程是：中文分词 -> 去除停用词 -> 转化为TF-IDF特征向量 -> 训练分类器。
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pickle
# 假设 news_texts 是文本列表，news_labels 是对应的类别标签列表
def train_category_classifier(news_texts, news_labels):
# 1. 中文分词
def chinese_cut(text):
return ' '.join(jieba.cut(text))
text_cut = [chinese_cut(t) for t in news_texts]
# 2. 构建TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000) # 限制特征数量，防止维度爆炸
X = vectorizer.fit_transform(text_cut)
y = news_labels
# 3. 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 4. 训练朴素贝叶斯分类器（适合文本分类，速度快）
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(X_train, y_train)
# 5. 评估
y_pred = classifier.predict(X_test)
print(f"分类准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.4f}")
# 6. 保存模型和向量化器，供后续使用
with open('model/vectorizer.pkl', 'wb') as fv, open('model/classifier.pkl', 'wb') as fc:
pickle.dump(vectorizer, fv)
pickle.dump(classifier, fc)
print("模型保存成功！")
return vectorizer, classifier
# 预测新文章类别
def predict_category(news_text, vectorizer, classifier):
words = ' '.join(jieba.cut(news_text))
vec = vectorizer.transform([words])
category = classifier.predict(vec)[0]
return category
实战经验：如果分类效果不理想，可以尝试：1）增加训练数据；2）调整TF-IDF的`max_features`参数；3）使用`jieba`加载自定义词典以提升分词准确性；4）尝试其他模型如SVM或深度学习模型（如FastText）。对于生产环境，可以考虑预训练模型如BERT，但计算资源消耗更大。
第三步：提炼核心信息——文本摘要生成
分类之后，我希望系统能自动生成新闻摘要，让我快速把握核心。我采用了经典的“抽取式摘要”方法，即从原文中抽取关键句子组成摘要。这里使用`TextRank`算法（类似PageRank的思想应用于句子关系图）。我直接使用了`jieba`中自带的TextRank功能，非常方便。
import jieba.analyse
def generate_summary(text, topK=3):
"""
使用TextRank算法生成抽取式摘要
:param text: 原始新闻文本
:param topK: 返回最重要的句子数量
:return: 摘要字符串
"""
# jieba的textrank基于关键词提取，但我们可以通过分句后对每个句子评分
# 这里是一个简化实现。更健壮的做法是使用专门库（如sumy），或自己实现句子相似度计算。
# 首先进行分句（简单按中文句号、问号、感叹号分割）
sentences = []
temp = ''
for char in text:
temp += char
if char in '。！？':
if len(temp.strip()) > 5: # 过滤过短的句子
sentences.append(temp.strip())
temp = ''
if temp.strip():
sentences.append(temp.strip())
# 如果句子太少，直接返回
if len(sentences) <= topK:
return '。'.join(sentences) + '。'
# 为每个句子计算一个“重要性”分数（这里用句子中关键词的TF-IDF之和简单模拟）
# 注意：生产环境应使用更准确的句子相似度图算法
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=20, withWeight=True)
keyword_dict = {kw: weight for kw, weight in keywords}
scored_sentences = []
for sent in sentences:
# 计算句子得分：句子中关键词的权重之和
score = 0
words = jieba.lcut(sent)
for word in words:
if word in keyword_dict:
score += keyword_dict[word]
scored_sentences.append((sent, score / (len(words) + 1))) # 用长度做简单归一化
# 按分数降序排序，取前topK个
scored_sentences.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
top_sentences = [sent for sent, _ in scored_sentences[:topK]]
# 按原文顺序输出，保证可读性
top_sentences_in_order = [sent for sent in sentences if sent in top_sentences]
return '。'.join(top_sentences_in_order) + '。'
# 示例使用
# article_text = "这是一篇很长的新闻文章内容..."
# summary = generate_summary(article_text, topK=2)
# print("生成的摘要：", summary)
踩坑提示：我最初实现的摘要句子顺序混乱，可读性差。后来改为按原文顺序输出抽取的句子，效果好了很多。此外，对于非常长的文档，可以考虑先进行段落划分。如果追求更高质量的摘要，可以研究基于Transformer的生成式摘要模型（如BART、PEGASUS），但需要大量的训练数据和GPU资源。
第四步：整合与展示——构建一个简单的Web界面
为了让系统好用，我使用轻量级的`Flask`框架快速搭建了一个Web界面，展示聚合后的、已分类并带摘要的新闻。
from flask import Flask, render_template
import sqlite3
app = Flask(__name__)
# 假设新闻数据已存入SQLite数据库
def get_aggregated_news():
conn = sqlite3.connect('news.db')
cursor = conn.cursor()
# 查询最新新闻，按类别分组
cursor.execute('SELECT category, title, summary, link, source FROM news ORDER BY publish_time DESC LIMIT 50')
news_data = cursor.fetchall()
conn.close()
# 按类别整理数据
categorized_news = {}
for category, title, summary, link, source in news_data:
categorized_news.setdefault(category, []).append({
'title': title,
'summary': summary,
'link': link,
'source': source
})
return categorized_news
@app.route('/')
def index():
news_by_category = get_aggregated_news()
return render_template('index.html', news=news_by_category)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
对应的HTML模板（`templates/index.html`）可以简单循环展示各个类别下的新闻列表和摘要。这样，一个具备基本功能的智能新闻聚合系统就完成了！
总结与展望
回顾整个开发过程，从数据抓取的“斗智斗勇”，到模型调参的“精益求精”，再到最终看到系统有条不紊地输出分类清晰的新闻摘要，成就感满满。这个系统目前虽然只是一个原型，但已经具备了核心智能功能。
可能的优化方向：1）引入更强大的深度学习模型提升分类和摘要质量；2）增加用户个性化推荐，根据阅读历史调整新闻排序；3）使用异步框架（如`aiohttp`）提升抓取效率；4）容器化部署，方便迁移和扩展。
希望这篇充满实战细节和踩坑记录的教程，能帮助你启动自己的智能新闻聚合项目。编程最有趣的部分，不就是亲手将想法一步步实现吗？赶紧动手试试吧，过程中遇到任何问题，欢迎交流讨论！
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