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标题抓到了,发布时间也解析出来,但正文链接全部为空。
他检查网页结构,发现部分条目用了JavaScrpt跳转,而他的脚本无法执行脚本代码。
他改用最笨的办法:手动分析URL规则。
发现某些栏目页面的路径遵循“earmothda_ew_编号.html”
格式。
他根据当天日期生成一组预测链接,逐个发起请求。
第四个链接成功返回内容。
是一条关于央行票据发行的消息,共三百二十七字。
他让程序将文本清洗后存入数据库,并标记来源和时间戳。
效率很低。
每请求一次,拨号网络要等待十五到四十秒,断线两次后自动重拨。
他设定循环间隔为六分钟,预计每小时最多抓取十条有效信息。
凌晨一点十七分,爬虫完成首轮二十四小时周期测试。
共获取八十三条新闻记录,其中完整正文五十九条。
他导出数据,与当日《中国证券报》进行交叉比对,重复率64%,新增信息源来自地方股评栏目和交易所公告摘要。
他靠在椅背上,闭眼三分钟,脑子却还在跑流程。
OCR识别已经半自动化,每天能消化三十张报纸;网络爬虫虽然慢,但只要不断线,就能持续填充数据库。
这两条数据流一旦并行运转,系统的更新频率就能从“每日手动推送”
变成“准实时滚动”
。
他睁开眼,打开数据库管理界面,新建一个名为“DataSource_Mere”
的视图,将OCR录入表与爬虫抓取表按时间戳合并。
刷新后,屏幕上出现一条连续的时间轴,最早是早上六点零三分,一条关于外汇牌价调整的简讯,来自网页抓取;最新一条是七点四十八分,某钢铁厂产能扩张的报道,来自昨日报纸扫描。
中间没有断层。
他手指停在回车键上,又按了一次刷新。
数据流缓缓推进,像一条开始流动的河。
他打开记事本,写下一行部署计划:
-&bp;明早八点,扫描剩余报纸;
-&bp;上午优化OCR误判规则;
-&bp;下午重构爬虫逻辑,加入断点续传和失败重试机制;
-&bp;晚上测试双源数据自动校验功能。
写完,他插入一张空白CD-R,将整个“DataHarveter_v0.2”
项目打包刻录。
光驱读写完毕,他取出光盘,在标签上写下日期和版本号,放进抽屉。
抬头看墙上的挂钟,指针指向两点零五分。
他没动,也没起身关机。
服务器风扇依旧低鸣,屏幕上的数据流仍在缓慢更新。
他盯着最新一条入库记录的发布时间,轻声说:“开始了。”
就在这时,电话响了。
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