今天跟大家唠唠我这几天折腾的“掘金三壮士”项目，名字听着挺唬人，就是个简单的个人小项目，主要是想把最近学的一些东西串起来用用，也算是给自己一个阶段性的
我寻思着要搞点啥不能太难，不然容易半途而废；也不能太简单，不然学不到东西。正好最近对数据抓取、处理和展示挺感兴趣，就决定整个能从网上“掘金”的小东西。
第一步：确定目标，开始“挖矿”
我先定目标，就是从掘金的某个专栏里抓取文章标题、作者和发布时间。这算是我的“矿脉”。然后就开始找工具，Python 嘛爬虫一把梭。用 `requests` 库来模拟 HTTP 请求，`BeautifulSoup` 来解析 HTML 页面。
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = '你的掘金专栏地址' # 替换成你自己的专栏地址
response = *(url)
soup = BeautifulSoup(*, '*')
# 定位到文章列表
articles = *_all('div', class_='article-item')
for article in articles:
title = *('h1', class_='article-title').*()
author = *('a', class_='author-name').*()
date = *('span', class_='time').*()
print(f"标题：{title}\n作者：{author}\n时间：{date}\n---")
这代码看起来简单，但调试起来还是遇到一些坑。比如，有些专栏的 HTML 结构可能不太一样，需要根据实际情况调整选择器。还有，掘金的反爬机制也得注意，我加请求头，伪装成浏览器，才没被 ban 掉。
第二步：清洗数据，淘尽“泥沙”
抓来的数据，难免有些脏东西，得清洗一下。比如，标题里可能有 HTML 标签，作者名字可能有空格。我用 Python 的字符串处理函数，把这些“泥沙”淘干净。
python
import re
def clean_text(text):
# 去除 HTML 标签
text = *('<[^>]+>', '', text)
# 去除多余空格
text = *()
return text
for article in articles:
title = clean_text(*('h1', class_='article-title').text)
author = clean_text(*('a', class_='author-name').text)
date = clean_text(*('span', class_='time').text)
print(f"标题：{title}\n作者：{author}\n时间：{date}\n---")
第三步：展示成果，炼出“真金”
数据抓来，也洗干净，总得展示出来才行。我想着搞个简单的 Web 页面，用 Flask 框架。这框架轻量级，上手快。
python
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
def index():
# 这里放抓取和清洗数据的代码，得到一个 articles 列表
# ... （省略抓取和清洗数据的代码）
return render_template('*', articles=articles)
if __name__ == '__main__':
*(debug=True)
然后，写一个 `*` 模板，把数据渲染到页面上。
掘金文章列表
-
{{ * }}
作者：{{ * }}
时间：{{ * }}
{% for article in articles %}
{% endfor %}
这页面简陋是简陋点，但能把数据展示出来就行。我主要目的是练手，美化什么的以后再说。
小有所得，继续“掘金”
整个项目下来，我感觉自己像个“矿工”，一步一个脚印地把数据从网上“挖”出来，然后经过清洗和提炼，最终展示出来。虽然成果不大，但收获不少。
巩固 Python 爬虫的知识：`requests`、`BeautifulSoup` 用起来更顺手。
学习 Flask 框架：搭建 Web 应用没那么难。
加深对数据处理的理解：清洗数据是个细致活，但很有价值。
这个项目还有很多改进空间。比如，可以加入分页功能，可以把数据存储到数据库里，可以做个更漂亮的 UI。但我现在更想先去看看其他的“矿脉”，继续我的“掘金”之旅。