用 Python 抓取 Google 新闻：详细分步指南

我第一次为产品发布会追踪新闻的经历，真是记忆犹新。那会儿我桌上摆着三台显示器，开着十几个 Google 新闻的标签页，生怕漏掉什么大新闻——比如竞争对手突然搞了个大动作，或者一场公关危机突然爆发。后来我才发现，这种焦虑其实大家都有：现在每天涌上网络。别说一辈子，光一杯咖啡的工夫都刷不完这些头条。

如果你做销售、市场、运营或者公关，这种“信息焦虑”你肯定懂。手动追新闻就像用水管喝水，根本忙不过来。这也是为什么用 Python 抓取 Google 新闻会成为你的“外挂”：自动收集新闻、灵活分析数据，不管是品牌监控、竞品追踪，还是抢先发现行业风向，都能让你不再错过任何风吹草动。接下来我会带你从零开始，手把手用 Python 搭建 Google 新闻爬虫，从入门到进阶，代码、实战经验、数据分析技巧全都有（还会穿插点趣事和小彩蛋）。

为什么企业用户要抓取 Google 新闻

说实话，商业世界的节奏就是“头条速度”。无论你是公关、销售还是战略岗，第一时间掌握舆论动态都是刚需。全球媒体监测工具市场已经有的规模，预计到 2030 年还要翻倍。为什么？因为企业不能错过任何可能影响声誉、销售或合规的新闻。

通过抓取 Google 新闻，你可以成为团队里的“情报达人”——或者至少是那个总能掌握最新动态的人：

手动追新闻？不仅慢，还容易出错，关键机会和风险很可能被漏掉（）。自动化抓取则能持续、结构化地推送新闻情报，让你不再错失良机。

入门：用 Python 实现网页抓取基础（新手友好示例）

在正式进入 google 新闻抓取之前，先用一个专门练习爬虫的网站 热热身。这个网站就是为爬虫练手准备的，不用担心被封号。

我们的流程如下：

1. 发送请求获取首页内容。
2. 用 BeautifulSoup 解析 HTML。
3. 提取书名和价格。
4. 用 pandas 保存为 DataFrame 并导出为 CSV。
5. 循环翻页，优雅处理异常。

步骤 1：发送请求并解析 HTML

首先，用 Python 的 requests 库获取首页：

1import requests
2url = "http://books.toscrape.com/index.html"
3response = requests.get(url)
4print(response.status_code)  # 成功会输出 200

状态码 200 说明请求成功（）。

接下来解析 HTML：

1from bs4 import BeautifulSoup
2soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

这样就得到了 soup 对象，可以像操作 Python 对象一样遍历页面结构（）。

步骤 2：提取数据并保存为 CSV

获取所有书籍条目：

1books = soup.find_all("li", {"class": "col-xs-6 col-sm-4 col-md-3 col-lg-3"})
2print(f"本页共找到 {len(books)} 本书")

提取书名和价格：

1book_list = []
2for item in books:
3    title = item.h3.a["title"]
4    price = item.find("p", class_="price_color").get_text()
5    book_list.append({"Title": title, "Price": price})

用 pandas 保存为 CSV：

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(book_list)
3df.to_csv("books.csv", index=False)

或者用原生 csv 模块：

1import csv
2keys = book_list[0].keys()
3with open("books.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
4    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=keys)
5    writer.writeheader()
6    writer.writerows(book_list)

打开 books.csv，你就拥有了属于自己的数据表。

步骤 3：处理翻页和异常

如果想抓取所有书籍，需要循环翻页：

1all_books = []
2for page in range(1, 51):  # 共 50 页
3    url = f"http://books.toscrape.com/catalogue/page-{page}.html"
4    try:
5        res = requests.get(url, timeout=10)
6        if res.status_code != 200:
7            break
8        soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
9        books = soup.find_all("li", {"class": "col-xs-6 col-sm-4 col-md-3 col-lg-3"})
10        for item in books:
11            title = item.h3.a["title"]
12            price = item.find("p", class_="price_color").get_text()
13            all_books.append({"Title": title, "Price": price})
14    except requests.exceptions.RequestException as e:
15        print(f"请求失败: {e}")
16        continue

这个循环能自动翻页，遇到不存在的页面会自动停下，还能捕获网络异常。（小建议：每次请求间加个 time.sleep(1)，更友好。）

恭喜！你已经掌握了网页抓取的基础：请求、解析、提取、翻页和异常处理。这些技能同样适用于 google 新闻抓取。

用 Python 抓取 Google 新闻：分步实战

准备好升级了吗？我们来搭建一个 google 新闻爬虫，自动获取新闻标题、链接、来源和时间戳，把全球新闻变成结构化数据。

环境准备

确保你已经装好 Python 3 和下面这些库：

1pip install requests beautifulsoup4 pandas

()

还需要设置 User-Agent，模拟真实浏览器访问，不然 Google 可能会限制你的请求（）。

构建 Google 新闻爬虫

分解步骤如下：

1. 定义搜索 URL 和参数

Google 新闻搜索 URL 格式如下：

1https://news.google.com/search?q=YOUR_QUERY&hl=en-US&gl=US&ceid=US:en

• q：搜索关键词
• hl：语言（如 en-US）
• gl：国家（如 US）
• ceid：国家:语言（如 US:en）

Python 代码示例：

1base_url = "https://news.google.com/search"
2params = {
3    'q': 'technology',
4    'hl': 'en-US',
5    'gl': 'US',
6    'ceid': 'US:en'
7}
8headers = {
9    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)...'
10}

()

2. 获取结果页面

1response = requests.get(base_url, params=params, headers=headers)
2html = response.text
3print(response.status_code)

()

3. 解析并提取数据

解析 HTML 并提取新闻条目：

1soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
2articles = soup.find_all('article')
3news_data = []
4for art in articles:
5    headline_tag = art.find('h3')
6    title = headline_tag.get_text() if headline_tag else None
7    link_tag = art.find('a')
8    link = link_tag['href'] if link_tag else ''
9    if link.startswith('./'):
10        link = 'https://news.google.com' + link[1:]
11    source_tag = art.find(attrs={"class": "wEwyrc"})
12    source = source_tag.get_text() if source_tag else None
13    time_tag = art.find('time')
14    time_text = time_tag.get_text() if time_tag else None
15    snippet_tag = art.find('span', attrs={"class": "xBbh9"})
16    snippet = snippet_tag.get_text() if snippet_tag else None
17    news_data.append({
18        "title": title,
19        "source": source,
20        "time": time_text,
21        "link": link,
22        "snippet": snippet
23    })

()

保存为 CSV：

1df = pd.DataFrame(news_data)
2df.to_csv("google_news_results.csv", index=False)

处理缺失数据

提取前务必判断标签是否存在。Google 的 HTML 结构并不总是统一，有些字段可能缺失，建议用 None 或空字符串填充。

多页抓取与限速处理

Google 新闻采用无限滚动，requests 通常只能获取第一页。如果需要更多结果，可以：

• 使用 RSS 订阅（能获取更多内容，）
• 用 Selenium、Playwright 等无头浏览器模拟滚动（进阶用法）
• 或者定时抓取（比如每小时一次），持续获取新内容

注意： 抓取过快会被 Google 限制。用户反馈，连续 10 次快速请求就会被 429 拒绝（）。建议：

• 每次请求间加 time.sleep(random.uniform(2,6))
• 批量抓取时轮换 User-Agent 和 IP
• 检测到验证码或拦截页面时及时暂停

如何让 Google 新闻抓取可复用、可分析

核心秘诀：高质量抓取不仅仅是“拿到数据”，更要让数据可复用、可分析。 如果你想让 BI 看板、公关监控或竞品追踪长期稳定运行，必须控制语言、地区、时间和去重。

按语言、地区、时间切片

Google 新闻内容高度个性化。想要结果一致：

• 用 hl、gl、ceid 参数控制语言和地区（）
• 例如，hl=ko&gl=KR&ceid=KR:ko 获取韩文新闻，hl=en-IN&gl=IN&ceid=IN:en 获取印度英文新闻

时间切片：

• Google 新闻没有直接的“过去 24 小时”参数，但结果通常按时间排序
• 可以抓取后筛选：如 time 字段包含“hour ago”、“minutes ago”或“Today”则保留
• 更精细可用 RSS 或高级搜索指令（但支持有限）

过滤与去重

重复新闻会影响分析。建议：

• 来源/主题白名单： 只保留特定来源或主题的数据。也可在查询中用 source: 指定（如 q=特斯拉 source:Reuters）。
• 按 URL 去重： 去掉 URL 中的追踪参数（如 utm_*）。示例：

1import urllib.parse
2clean_link = urllib.parse.urljoin(link, urllib.parse.urlparse(link).path)

()

• 按标题去重： 多条新闻标题相似时只保留一条。可统一小写、去标点后比对。
• 记录已抓取文章： 每次抓取时存储已抓取文章的哈希，下次抓取前先查重。

这样你的数据就能保持干净、可用，避免重复统计或情感分析失真（）。

方案对比：Python 爬虫 vs. Google 新闻 API

自己写 Python 爬虫，还是用第三方 Google 新闻 API？对比如下：

小型项目或学习建议自建，生产或大规模建议用 API。如果想要“无代码、零维护”，可以试试下方的 Thunderbit。

Google 新闻抓取常见问题与排查

抓取 google 新闻并不是一帆风顺，常见问题和解决方法如下：

• 验证码或“异常流量”页面： 降低请求频率，轮换 User-Agent，必要时用代理。遇到验证码建议暂停抓取（）。
• HTTP 429/503 错误： 被限速或封禁。建议指数退避、检查 robots.txt、避免并发抓取。
• HTML 结构变化： Google 经常改版，需及时更新选择器。用 try/except 包裹提取逻辑防止崩溃。
• 字段缺失： 并非每条新闻都有摘要或来源，代码需兼容缺失字段。
• 重复数据： 按上述方法去重。
• 编码问题： 保存文件时统一用 UTF-8。
• JS 渲染内容： 大部分 Google 新闻为服务端渲染，极少数需用 Selenium、Playwright 等工具（进阶）。

更多排查技巧可参考和。

Google 新闻抓取的合规与最佳实践

说说合规和最佳实践——能力越大，责任越大：

• 遵守 robots.txt： Google 新闻 robots.txt 禁止抓取部分路径（）。即使技术上能抓，也建议遵守。
• 避免高频请求： 加延时，选择低峰时段，不要频繁访问。
• 合理使用数据： 仅用于分析头条、摘要和链接，勿全文转载（）。
• 注明来源： 分享分析时请注明 Google 新闻及原始媒体。
• 持续维护爬虫： 网页常变，代码也要及时更新。
• 数据安全与合规： 妥善存储数据，遵守隐私法规。
• 合理使用与限速： 不要过度抓取，若被要求停止请及时配合（）。

总之：做一个负责任的网络公民，你和你的 IT 团队都会感谢自己。

核心要点与下一步建议

回顾一下：

• 你学会了网页抓取基础，用 Python 的 requests 和 BeautifulSoup，从静态网站到 google 新闻。
• 你搭建了可复用的 google 新闻抓取流程： 控制语言、地区、时间，去重，数据结构化，便于分析。
• 你对比了自建爬虫和 API 方案： 理解了控制力、稳定性和成本的权衡。
• 你掌握了排查技巧和合规实践，确保抓取安全、合规。

下一步？把这些方法用到你的业务场景——无论是品牌监控、竞品追踪，还是自建新闻看板。想更进一步？可以尝试抓取其他新闻网站、自动化数据流，甚至对头条做情感分析。

如果你厌倦了维护 Python 脚本，或者想节省时间，不妨试试 。Thunderbit 是一款 AI 网页爬虫 Chrome 插件，无需写代码，几步即可抓取 Google 新闻及其他网站。支持“AI 智能字段推荐”、定时抓取、子页面导航、一键导出 Excel/Google 表格，是团队自动化收集新闻的高效利器。（）

更多抓取技巧，欢迎访问 ，或阅读我们的、、。

祝你抓取顺利，愿你的新闻数据永远新鲜、结构化，领先一步！

作者：Shuai Guan，Thunderbit 联合创始人兼 CEO。多年深耕 SaaS、自动化与 AI，最喜欢把混乱变成有用的数据。如果你有问题或想交流抓取经验，欢迎联系我。

常见问题解答

1. 为什么企业要用 Python 抓取 Google 新闻？

通过抓取 Google 新闻，企业可以自动收集与品牌、竞品或行业相关的新闻，实现实时监控公关危机、追踪竞争动态、获取销售线索、分析市场趋势和管理风险。手动追踪不仅慢，还容易遗漏关键信息，而自动化抓取能持续提供结构化、最新的新闻数据。

2. 用 Python 抓取 Google 新闻的基本步骤有哪些？

主要流程包括：

• 配置 Python 环境，安装 requests、BeautifulSoup、pandas 等库；
• 定义 Google 新闻搜索 URL 和参数（如关键词、语言、地区）；
• 发送请求并设置合适的 headers（如 User-Agent）；
• 解析 HTML，提取标题、链接、来源、时间、摘要等信息；
• 将数据保存为 CSV 文件，便于后续分析；
• 处理缺失字段和去重，确保数据干净可用。

3. 抓取 Google 新闻时会遇到哪些挑战，如何应对？

常见挑战包括：

• 验证码或“异常流量”警告：降低请求频率，轮换 User-Agent，必要时用代理；
• 限速（HTTP 429/503）：加延时，避免并发抓取；
• HTML 结构变化：定期更新选择器，用 try/except 防止崩溃；
• 字段缺失或不一致：提取前先判断标签是否存在；
• 重复数据：按 URL 或标题去重；
• 编码问题：保存文件时用 UTF-8；
• JS 渲染内容：进阶可用 Selenium、Playwright 等工具。

4. 如何让 Google 新闻抓取流程可复用、可分析？

建议：

• 用 hl、gl、ceid 参数控制语言和地区；
• 按时间筛选结果，可用 RSS 或抓取后过滤；
• 按 URL 规范化和标题去重；
• 记录已抓取文章，避免重复统计；
• 数据安全存储，流程有文档便于后续维护。

5. 是自建 Google 新闻爬虫好，还是用第三方 API？

自建爬虫灵活、免费（除时间和代理成本），但需持续维护，易因页面变化失效，被封风险高。第三方 API 稳定、易扩展，自动处理反爬，但需付费，且对数据掌控有限。小型项目或学习建议自建，生产或大规模建议用 API。