前兩篇我利用爬蟲進行營銷推廣，并且寫了一個品牌口碑爬蟲的代碼示例。現在根據轉向行業發展趨勢，可能是希望收集數據來分析市場動向、競爭對手動態或者新興技術趨勢。

技術實現方面，需要選擇合適的工具和庫。Python的requests和BeautifulSoup是常見組合，但如果目標網站有動態加載內容，可能需要使用Selenium或Scrapy-Splash。此外，數據存儲和分析部分可能需要使用Pandas進行數據處理，以及NLP庫進行關鍵詞提取和趨勢分析。

以下是我寫的另一個合法合規的爬蟲代碼示例，用于抓取公開的行業發展趨勢數據（如行業新聞、政策文件、市場報告摘要等）。本示例以抓取行業新聞網站的標題和摘要為例，僅用于學習參考，需遵守目標網站的robots.txt協議并控制爬取頻率。

目標：爬取行業新聞標題、摘要、發布時間，分析高頻關鍵詞和趨勢變化。

代碼實現（Python）

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import pandas as pd
from collections import Counter
import jieba  # 中文分詞庫# 配置參數（需根據目標網站結構調整）
BASE_URL = "https://36kr.com/hot-list/catalog"  # 示例網站，實際需替換為合法目標
HEADERS = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36","Referer": "https://36kr.com/"
}
MAX_PAGES = 3  # 控制爬取頁數
DELAY = 3  # 請求間隔（秒）def crawl_industry_news():news_data = []for page in range(1, MAX_PAGES + 1):url = f"{BASE_URL}/page/{page}"try:response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=10)response.raise_for_status()soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 定位新聞條目（根據實際頁面結構調整選擇器）articles = soup.find_all('div', class_='article-item')for article in articles:title = article.find('a', class_='title').text.strip()summary = article.find('div', class_='summary').text.strip()publish_time = article.find('span', class_='time').text.strip()link = article.find('a', class_='title')['href']news_data.append({"title": title,"summary": summary,"time": publish_time,"link": link})print(f"第 {page} 頁爬取完成")time.sleep(DELAY)  # 控制頻率except Exception as e:print(f"爬取失敗: {e}")break# 保存為CSVdf = pd.DataFrame(news_data)df.to_csv("industry_news.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')return dfdef analyze_trends(df):# 合并所有文本內容all_text = ' '.join(df['title'] + ' ' + df['summary'])# 中文分詞與停用詞過濾words = jieba.lcut(all_text)stopwords = set(['的', '是', '在', '和', '了', '等', '與', '為'])  # 自定義停用詞表filtered_words = [word for word in words if len(word) > 1 and word not in stopwords]# 統計高頻詞word_counts = Counter(filtered_words)top_words = word_counts.most_common(20)print("行業高頻關鍵詞Top20:")for word, count in top_words:print(f"{word}: {count}次")if __name__ == '__main__':df = crawl_industry_news()analyze_trends(df)

關鍵功能說明

1. 數據抓取：
   • 爬取新聞標題、摘要、發布時間和鏈接。
   • 通過time.sleep(DELAY)控制請求頻率，避免觸發反爬。
2. 數據分析：
   • 使用jieba進行中文分詞，統計高頻關鍵詞。
   • 輸出Top20行業關鍵詞，輔助判斷趨勢方向（如“AI”、“碳中和”）。

擴展場景與數據源

1. 政策文件抓取（示例：中國政府網）

# 抓取政策文件標題和發布日期
def crawl_government_policies():url = "http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/"response = requests.get(url, headers=HEADERS)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')policies = []for item in soup.select('.news_box .list li'):title = item.find('a').text.strip()date = item.find('span').text.strip()policies.append({"title": title, "date": date})return pd.DataFrame(policies)

2. 專利趨勢分析（示例：中國專利數據庫）

# 需使用Selenium模擬瀏覽器（動態加載頁面）
from selenium import webdriverdef crawl_patents(keyword="人工智能"):driver = webdriver.Chrome()driver.get("http://pss-system.cnipa.gov.cn/")driver.find_element_by_id("searchKey").send_keys(keyword)driver.find_element_by_id("searchBtn").click()time.sleep(5)  # 等待加載patents = []# 解析專利名稱、申請號、申請人等數據# （需根據實際頁面結構編寫解析邏輯）driver.quit()return patents

3. 招聘趨勢分析（示例：拉勾網）

# 需處理反爬機制（如加密參數）
def crawl_job_trends(keyword="數據分析"):url = "https://www.lagou.com/jobs/list_數據分析"headers = {..., "Cookie": "需自行獲取有效Cookie"}response = requests.get(url, headers=headers)# 解析職位數量、薪資范圍、技能要求等

合法性與風險規避

1. 合規原則：
   • 僅抓取公開數據，避開需登錄的頁面。
   • 遵守目標網站robots.txt。
2. 反爬應對：
   • 使用代理IP池（如requests + proxy）。
   • 動態User-Agent輪換（庫：fake_useragent）。
3. 數據脫敏：
   • 不存儲無關的個人信息（如姓名、電話）。

數據分析與可視化（擴展）

1. 時間趨勢圖：

   import matplotlib.pyplot as plt
   # 按月份統計新聞數量
   df['month'] = pd.to_datetime(df['time']).dt.to_period('M')
   monthly_counts = df.groupby('month').size()
   monthly_counts.plot(kind='line', title='行業新聞月度趨勢')
   plt.show()
   

2. 詞云生成：

   from wordcloud import WordCloud
   text = ' '.join(filtered_words)
   wordcloud = WordCloud(font_path='SimHei.ttf').generate(text)
   plt.imshow(wordcloud)
   plt.axis('off')
   plt.show()
   

總結

通過合法爬蟲抓取行業新聞、政策、專利等公開數據，結合自然語言處理（NLP）和時間序列分析，可快速識別行業趨勢。關鍵點：

1. 聚焦公開數據，避免法律風險。
2. 動態應對反爬（頻率控制、代理IP）。
3. 數據驅動決策：將爬取結果轉化為可視化報告或關鍵詞洞察。

以上就是我寫的全部內容，具體情況還得參考實際做調整，但是大體框架是沒錯的。