Парсер лучших за сутки статей habr(а) на Python. Очень подробно и просто

Во-первых, я начинающий программист.

Во-вторых давайте приступим.

Нужные нам библиотеки (вставляем в командную строку, либо в терминале или куда вам удобно):

pip install beautifulsoup4
pip install requests
pip install fake-useragent

Инициализируем модули в наш заранее созданный проект, т.е. файл с расширением py.

from bs4 import BeautifulSoup
import random
import json
import requests
import datetime
from fake_useragent import UserAgent

Создаем переменную с модулем fake_useragent, чтобы мы могли потом использовать для генерации user-agent:

ua = UserAgent()

Определяем заголовки (для того чтобы сервер сайта мог понять, как он должен отправить ответ, а также помогает серверу определить отправителя запроса)

headers = {
    'accept': 'application/json, text/plain, */*',
    'user-Agent': ua.google,
}

Создаем словарь, где будут храниться название и ссылка на каждую статью:

article_dict = {}

Создаем цикл для сбора со всех страниц, а не с одной (с 1 по 3, т.к. страниц с ссылками в день, как я понимаю всего 3).

for i in range(1, 4):

Указываем url c форматирование кода, где i - номер страницы, которое вставляться при каждом проходе цикла.

url = f'https://habr.com/ru/top/daily/page{i}/'

Отправляем get запрос на сайт, указывая в первом аргументе - переменную с url сайта, во-втором заголовки. Атрибут text, нужен чтобы получить текстовое содержанием html страницы.

req = requests.get(url, headers=headers).text

Теперь с помощью BeautifulSoup соберем весь html код страницы.

soup = BeautifulSoup(req, 'lxml')

Если попробовать вывести такой код с помощью print(soup), выведется весь html код страницы.

Далее, используя наш "soup" созданный в прошлом шаге, с помощью метода find_all собираем все ссылки с помощью тега "a" в первом аргументе, во-втором, с помощью F12, ищем класс у всех ссылок наших статей, как мы видим это - tm-article-snippet__title-link.

all_hrefs_articles = soup.find_all('a', class_='tm-article-snippet__title-link')

Класс указывается с нижним подчеркиванием, т.к. это ключевое (зарезервированное) слово в Python.

Создаем еще один цикл, где мы будем проходиться по всем статьям собранных в переменной all_hrefs_articles.

В теге "a" с классом "tm-article-snippet__title-link" находится еще один тег "span" c нашими именами ссылок, получим его с помощью метода find.

article_name = article.find('span').text # собираем названия статей

Теперь получим ссылку на статью, указываем что это f строка, и с помощью get запроса в скобочках получаем атрибут "href" - основной атрибут тега "a".

article_link = f'https://habr.com{article.get("href")}'

Получается ссылка, например: "https://habr.com/ru/company/tinkoff/blog/715604/"

Теперь указываем пару ключ - значение для названия и ссылку на статью (для нашего словаря):

article_dict[article_name] = article_link

Выходим из обоих циклов. С помощью конструкции "with open" создаем файл articles_ + дата и время создания файла с помощью модуля datetime, который мы импортировали, файл создаем с расширением .json (ну мне так удобнее), следующее мы указываем 'w', что означает, что нужно создать файл с таким-то названием и вписать следующий код, который мы укажем внутри файла, также указываем кодировку " encoding ='utf-8' ", чтобы файл мог отобразить русские символы.

with open(f"articles_{datetime.datetime.now().strftime('%d_%m_%Y')}.json", "w", encoding='utf-8') as f: 

Создаем конструкцию try, except (если нет ошибок при парсинге, выводится try, если выводится ошибка при парсинге => except)

try:

except:
  

В try, мы "говорим", чтобы в json файл отправлялись данные, 1 - словарь с нашими статьями , 2 - имя файла, куда отправлять данные (в открытии файла мы указали в конце его как f, чтобы с ним можно было работать), 3 - отступы (я сделал 4 для удобства чтения, можно указать свое), 4 - экранирование ASCII символов, и следующей строкой вывод, что статьи успешно были получены.

print('Статьи были успешно получены')

В except, мы выводим, что статьи не удалось получить и нужно искать проблемы в коде.

print('Статьи были успешно получены')

В конечном итоге, должно получиться что-то похожее:

from bs4 import BeautifulSoup
import random
import json
import requests
import datetime
from fake_useragent import UserAgent

ua = UserAgent()

headers = {
    'accept': 'application/json, text/plain, */*',
    'user-Agent': ua.google,
}

article_dict = {}

for i in range(1, 4):
    url = f'https://habr.com/ru/top/daily/page{i}/'

    req = requests.get(url, headers=headers).text

    soup = BeautifulSoup(req, 'lxml')
    all_hrefs_articles = soup.find_all('a', class_='tm-article-snippet__title-link') # получаем статьи

    for article in all_hrefs_articles: # проходимся по статьям
        article_name = article.find('span').text # собираем названия статей
        article_link = f'https://habr.com{article.get("href")}' # ссылки на статьи
        article_dict[article_name] = article_link

with open(f"articles_{datetime.datetime.now().strftime('%d_%m_%Y')}.json", "w", encoding='utf-8') as f: 
    try:    
        json.dump(article_dict, f, indent=4, ensure_ascii=False)
        print('Статьи были успешно получены')
    except:
        print('Статьи не удалось получить')