Python 爬虫实战：爬取今日头条文章，实现内容自动分类

前言

在信息爆炸的时代，今日头条作为聚合类资讯平台，汇聚了海量多元化内容，涵盖社会、娱乐、科技、娱乐等多个领域。面对用户而言，快速从海量信息中快速感兴趣的内容面临；对平台而言，理解内容分类并并用户偏好至关重要。本文通过 Python 爬虫技术爬取今日头条文章数据，结合自然语言处理与机器学习算法实现内容自动分类，构建从数据采集到智能分类的完整流程，为信息精准推送与内容管理提供技术支撑。

摘要

本文聚焦今日头条文章的爬取与自动分类实践，首先设计爬虫方案突破动态加载限制，获取文章标题、内容、发布时间等核心数据；其次通过文本预处理、特征提取将非结构化文本转换为机器学习可识别的特征向量；最后对比朴素贝叶斯、支持向量机等算法的分类效果，实现文章类别的自动判定。文中提供完整代码实现，包含数据爬取、文本处理、模型训练及分类评估全流程，输出结果结合业务场景解读，适用于数据分析、自然语言处理爱好者及内容运营人员参考。实践过程严格遵守平台规则，确保爬虫行为的合规性。

一、环境准备

1.1 开发环境

本次实战基于以下环境开发，建议使用 Python 3.8 及以上版本以保障兼容性：