# Gne如何提取新聞網頁
## 引言
在信息爆炸的時代，新聞網頁作為重要的信息來源，其內容提取技術對輿情分析、數據挖掘等領域至關重要。Gne（General News Extractor）是一個高效的開源新聞正文提取工具，本文將從原理、安裝到實戰演示其核心功能。
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## 一、Gne的核心原理
Gne通過多維度分析網頁結構實現精準提?。?
1. **DOM樹分析**
統計標簽密度（如`<p>`標簽占比），結合視覺塊算法識別正文區域。
2. **文本特征檢測**
基于標點符號密度、段落長度等特征過濾非正文內容（如廣告、導航欄）。
3. **機器學習輔助**
部分版本集成分類模型，區分正文與非正文區塊。
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## 二、安裝與基礎使用
### 環境準備
```bash
pip install gne
from gne import GeneralNewsExtractor
html = """<html><body><div class="content">
<h1>標題示例</h1>
<p>這是正文第一段。</p>
<p>這是正文第二段。</p>
</div></body></html>"""
extractor = GeneralNewsExtractor()
result = extractor.extract(html)
print(result)
輸出結果將包含：
{
"title": "標題示例",
"content": "這是正文第一段。\n這是正文第二段。",
"publish_time": null,
"author": null
}
通過XPath或CSS選擇器指定元數據位置：
extractor = GeneralNewsExtractor(
author_xpath='//meta[@name="author"]/@content',
time_xpath='//span[@class="pub-date"]/text()'
)
結合Selenium獲取渲染后的HTML：
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://news.example.com")
html = driver.page_source
result = extractor.extract(html)
針對特殊網站編寫預處理函數：
def preprocessor(html):
return html.replace("廣告占位符", "")
extractor = GeneralNewsExtractor(html_preprocessor=preprocessor)
with ThreadPoolExecutor(4) as executor: results = list(executor.map(extractor.extract, html_list))
2. **緩存解析結果**
對靜態頁面使用`hash(html)`作為緩存鍵值。
3. **錯誤處理機制**
捕獲并記錄解析異常：
```python
try:
result = extractor.extract(html)
except Exception as e:
print(f"解析失敗: {e}")
| 工具 | 準確率 | 速度 | 維護狀態 | 特殊優勢 |
|---|---|---|---|---|
| Gne | ★★★★☆ | ★★★★☆ | 活躍 | 中文新聞優化 |
| Readability | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | 停滯 | 通用性強 |
| Newspaper | ★★☆☆☆ | ★★★☆☆ | 維護中 | 集成了NLP功能 |
Gne憑借其對中文新聞頁面的深度優化，在準確率和易用性上表現突出。通過本文介紹的基礎與高級用法，開發者可快速構建新聞采集管道。項目持續更新，建議關注GitHub倉庫獲取最新特性。
提示：對于反爬嚴格的網站，建議合理設置請求間隔并遵守robots.txt規則。 “`
該文檔包含代碼示例、對比表格等技術細節，總字數約700字，可根據實際需求調整參數說明部分。
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