使用DeepSeek写一份爬取百度首页处热点话题标题的Python代码

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Python进阶者

1503人浏览 · 2025-02-07 09:01:13

Python进阶者 · 2025-02-07 09:01:13 发布

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回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书

今

日

鸡

汤

寒雨连江夜入吴，平明送客楚山孤。

大家好，我是Python进阶者。

一、前言

春节这几天DeepSeek杀疯了，如果你还没有听过DeepSeek，那你真的是太Out了，感觉唰唰唰起来吧。

关于DeepSeek的使用和部署，很多公众号都有发布，这里就不再赘述了，如果你实在不会，又觉得自己搞定有些麻烦的话，文末添加我的好友，手把手教你，并提供给你软件。

二、关于DeepSeek

下面的内容其实也是问的DeepSeek自己，自问自答：DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）公司开发的一款专注于人工智能技术研究和应用的平台。深度求索是一家中国的人工智能公司，致力于推动自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习等领域的技术进步，并将其应用于实际场景中。

DeepSeek 的核心特点：

自然语言处理（NLP）：

DeepSeek 在 NLP 领域表现出色，尤其是在中文文本处理和语义理解方面。
支持多种任务，如文本生成、情感分析、问答系统、机器翻译等。

大模型与深度学习：

DeepSeek 基于大规模深度学习模型，能够处理复杂的自然语言任务。
通过预训练和微调技术，模型能够适应多种场景和需求。

多模态融合：

DeepSeek 不仅局限于文本处理，还支持图像、语音等多模态数据的融合分析。

行业应用：

DeepSeek 的技术已广泛应用于多个行业，如金融、医疗、教育、客服等。
提供智能问答、知识图谱构建、自动化文档处理等解决方案。

开放与生态：

DeepSeek 致力于打造开放的生态，提供 API 接口和工具，方便开发者和企业快速集成其技术。

DeepSeek 的主要产品：

智能问答系统：

能够快速、准确地回答用户提出的问题，适用于客服、教育等领域。

文本生成与摘要：

支持自动生成高质量的文本内容，并提供文本摘要功能。

知识图谱构建：

通过分析大量文本数据，构建结构化的知识图谱。

情感分析与舆情监控：

分析文本中的情感倾向，并实时监控舆情动态。

DeepSeek 的技术优势：

中文处理能力强：针对中文语言特点进行了深度优化。
高效性与可扩展性：支持大规模数据处理和高并发场景。
持续学习与迭代：通过不断优化模型，提升性能和用户体验。

总结：

DeepSeek 是一家专注于人工智能技术研究与应用的公司，其产品和技术在自然语言处理、多模态融合等领域具有显著优势，同时通过开放的生态和行业应用，为企业和开发者提供了高效的智能化解决方案。如果你对 DeepSeek 的具体产品或技术感兴趣，可以访问其官方网站或联系其团队获取更多信息。

三、DeepSeek实战

这里我向DeepSeek提问了下：帮我写一份爬取百度首页处热点话题标题的Python代码，要求要保证能本地跑起来。

下面是它的回答：要爬取百度首页热点话题的标题，可以使用Python的requests库来发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库来解析HTML页面。以下是一个示例代码，它可以在本地运行并提取百度首页热点话题的标题。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_baidu_hot_topics():
    # 百度首页URL
    url = 'https://www.baidu.com'
  
    # 发送HTTP GET请求
    response = requests.get(url)
  
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 使用BeautifulSoup解析HTML
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
      
        # 查找热点话题的标题
        # 热点话题通常位于class为 's-hotsearch-content' 的div中
        hot_topics_div = soup.find('div', class_='s-hotsearch-content')
      
        if hot_topics_div:
            # 提取所有热点话题的标题
            hot_topics = hot_topics_div.find_all('a')
          
            # 打印热点话题标题
            for topic in hot_topics:
                print(topic.get_text().strip())
        else:
            print("未找到热点话题内容")
    else:
        print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")

if __name__ == "__main__":
    fetch_baidu_hot_topics()

代码说明：

requests.get(url): 发送HTTP GET请求到百度首页。
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser'): 使用BeautifulSoup解析返回的HTML内容。
soup.find('div', class_='s-hotsearch-content'): 查找包含热点话题的div元素。
hot_topics_div.find_all('a'): 查找所有热点话题的链接元素（<a>标签）。
topic.get_text().strip(): 提取并去除多余空白字符后的热点话题标题。

运行代码：

确保你已经安装了requests和BeautifulSoup库。如果没有安装，可以使用以下命令安装：
```
pip install requests beautifulsoup4
```
将上述代码保存为一个Python文件（例如fetch_baidu_hot_topics.py），然后在终端或命令行中运行：
```
python fetch_baidu_hot_topics.py
```