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如何爬取 Hacker News (news.ycombinator.com)

了解如何爬取 Hacker News 以提取热门技术文章、职位列表和社区讨论。非常适合市场研究和趋势分析。

免费开始抓取
Hacker News favicon
news.ycombinator.com简单
覆盖率:Global
可用数据6 字段
标题描述卖家信息发布日期分类属性
所有可提取字段
文章标题外部 URL来源域名点数 (Upvotes)作者用户名时间戳评论数Item ID帖子排名职位名称评论文本
技术要求
静态HTML
无需登录
有分页
有官方API
检测到反机器人保护
Rate LimitingIP BlockingUser-Agent Filtering
查看API文档

检测到反机器人保护

速率限制
限制每个IP/会话在一段时间内的请求数。可通过轮换代理、请求延迟和分布式抓取绕过。
IP封锁
封锁已知的数据中心IP和标记地址。需要住宅或移动代理才能有效绕过。
User-Agent Filtering

关于Hacker News

了解Hacker News提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。

技术枢纽

Hacker News 是一个专注于计算机科学和创业的社交新闻网站，由创业孵化器 Y Combinator 运营。它作为一个社区驱动的平台，用户可以提交指向技术文章、创业新闻和深度探讨的链接。

数据丰富性

该平台包含丰富的实时数据，包括高赞技术文章、"Show HN" 创业发布、"Ask HN" 社区问题以及专门的招聘板块。它被广泛认为是硅谷生态系统和全球开发者社区的风向标。

战略价值

爬取这些数据允许企业和研究人员监控 新兴技术、跟踪竞争对手被提及的情况并识别有影响力的意见领袖。由于该网站的布局非常稳定且简洁，它是自动化技术新闻聚合最可靠的来源之一。

关于Hacker News

为什么要抓取Hacker News？

了解从Hacker News提取数据的商业价值和用例。

及早识别新兴编程语言和开发工具

监控创业生态系统中的新发布和融资新闻

通过监控 'Who is Hiring' 线程进行技术招聘的线索生成

对软件发布和公司公告进行情感分析

为利基受众构建高价值的技术新闻聚合器

对技术社区中的信息传播进行学术研究

抓取挑战

抓取Hacker News时可能遇到的技术挑战。

解析用于布局的嵌套 HTML 表格结构

处理诸如 '2 hours ago' 的相对时间字符串以进行数据库存储

管理会触发临时 IP 封禁的服务端 rate limits

提取跨越多个页面的深层评论层级

使用AI抓取Hacker News

无需编码。通过AI驱动的自动化在几分钟内提取数据。

工作原理

1

描述您的需求

告诉AI您想从Hacker News提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。

2

AI提取数据

我们的人工智能浏览Hacker News，处理动态内容，精确提取您要求的数据。

3

获取您的数据

接收干净、结构化的数据，可导出为CSV、JSON，或直接发送到您的应用和工作流程。

为什么使用AI进行抓取

无需编写复杂的 CSS selectors，通过点击即可选择文章
自动处理 'More' 按钮实现无缝分页
内置云端执行，防止本地 IP 被 rate-limited
定时爬取任务，自动每小时抓取首页内容
直接导出到 Google Sheets 或通过 Webhooks 进行实时提醒
免费开始抓取
无需信用卡提供免费套餐无需设置

AI让您无需编写代码即可轻松抓取Hacker News。我们的AI驱动平台利用人工智能理解您想要什么数据 — 只需用自然语言描述，AI就会自动提取。

How to scrape with AI:
  1. 描述您的需求: 告诉AI您想从Hacker News提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
  2. AI提取数据: 我们的人工智能浏览Hacker News，处理动态内容，精确提取您要求的数据。
  3. 获取您的数据: 接收干净、结构化的数据，可导出为CSV、JSON，或直接发送到您的应用和工作流程。
Why use AI for scraping:
  • 无需编写复杂的 CSS selectors，通过点击即可选择文章
  • 自动处理 'More' 按钮实现无缝分页
  • 内置云端执行，防止本地 IP 被 rate-limited
  • 定时爬取任务，自动每小时抓取首页内容
  • 直接导出到 Google Sheets 或通过 Webhooks 进行实时提醒

Hacker News的无代码网页抓取工具

AI驱动抓取的点击式替代方案

Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取Hacker News。这些工具通常使用可视化界面来选择数据，但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。

无代码工具的典型工作流程

1
安装浏览器扩展或在平台注册
2
导航到目标网站并打开工具
3
通过点击选择要提取的数据元素
4
为每个数据字段配置CSS选择器
5
设置分页规则以抓取多个页面
6
处理验证码（通常需要手动解决）
7
配置自动运行的计划
8
将数据导出为CSV、JSON或通过API连接

常见挑战

学习曲线

理解选择器和提取逻辑需要时间

选择器失效

网站更改可能会破坏整个工作流程

动态内容问题

JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案

验证码限制

大多数工具需要手动处理验证码

IP封锁

过于频繁的抓取可能导致IP被封

Hacker News的无代码网页抓取工具

Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取Hacker News。这些工具通常使用可视化界面来选择数据，但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。

无代码工具的典型工作流程
  1. 安装浏览器扩展或在平台注册
  2. 导航到目标网站并打开工具
  3. 通过点击选择要提取的数据元素
  4. 为每个数据字段配置CSS选择器
  5. 设置分页规则以抓取多个页面
  6. 处理验证码（通常需要手动解决）
  7. 配置自动运行的计划
  8. 将数据导出为CSV、JSON或通过API连接
常见挑战
  • 学习曲线: 理解选择器和提取逻辑需要时间
  • 选择器失效: 网站更改可能会破坏整个工作流程
  • 动态内容问题: JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案
  • 验证码限制: 大多数工具需要手动处理验证码
  • IP封锁: 过于频繁的抓取可能导致IP被封

代码示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://news.ycombinator.com/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # Stories are contained in rows with class 'athing'
    posts = soup.select('.athing')
    for post in posts:
        title_element = post.select_one('.titleline > a')
        title = title_element.text
        link = title_element['href']
        print(f'Title: {title}
Link: {link}
---')
except Exception as e:
    print(f'Scraping failed: {e}')

使用场景

最适合JavaScript较少的静态HTML页面。非常适合博客、新闻网站和简单的电商产品页面。

优势

  • ●执行速度最快（无浏览器开销）
  • ●资源消耗最低
  • ●易于使用asyncio并行化
  • ●非常适合API和静态页面

局限性

  • ●无法执行JavaScript
  • ●在SPA和动态内容上会失败
  • ●可能难以应对复杂的反爬虫系统

如何用代码抓取Hacker News

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://news.ycombinator.com/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # Stories are contained in rows with class 'athing'
    posts = soup.select('.athing')
    for post in posts:
        title_element = post.select_one('.titleline > a')
        title = title_element.text
        link = title_element['href']
        print(f'Title: {title}
Link: {link}
---')
except Exception as e:
    print(f'Scraping failed: {e}')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch(headless=True)
    page = browser.new_page()
    page.goto('https://news.ycombinator.com/')
    
    # Wait for the table to load
    page.wait_for_selector('.athing')
    
    # Extract all story titles and links
    items = page.query_selector_all('.athing')
    for item in items:
        title_link = item.query_selector('.titleline > a')
        if title_link:
            print(title_link.inner_text(), title_link.get_attribute('href'))
            
    browser.close()
Python + Scrapy
import scrapy

class HackerNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'hn_spider'
    start_urls = ['https://news.ycombinator.com/']

    def parse(self, response):
        for post in response.css('.athing'):
            yield {
                'id': post.attrib.get('id'),
                'title': post.css('.titleline > a::text').get(),
                'link': post.css('.titleline > a::attr(href)').get(),
            }
        
        # Follow pagination 'More' link
        next_page = response.css('a.morelink::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://news.ycombinator.com/');
  
  const results = await page.evaluate(() => {
    const items = Array.from(document.querySelectorAll('.athing'));
    return items.map(item => ({
      title: item.querySelector('.titleline > a').innerText,
      url: item.querySelector('.titleline > a').href
    }));
  });

  console.log(results);
  await browser.close();
})();

您可以用Hacker News数据做什么

探索Hacker News数据的实际应用和洞察。

创业趋势发现

识别哪些行业或产品类型最常被发布和讨论。

如何实现：

  1. 1每周爬取 'Show HN' 类别。
  2. 2使用 NLP 技术清洗并分类创业项目描述。
  3. 3根据社区点赞数和评论情感分析对趋势进行排名。

使用Automatio从Hacker News提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。

您可以用Hacker News数据做什么

  • 创业趋势发现

    识别哪些行业或产品类型最常被发布和讨论。

    1. 每周爬取 'Show HN' 类别。
    2. 使用 NLP 技术清洗并分类创业项目描述。
    3. 根据社区点赞数和评论情感分析对趋势进行排名。
  • 技术人才搜寻与招聘

    从专门的每月招聘线程中提取职位列表和公司详情。

    1. 监控每月的 'Who is hiring' 线程 ID。
    2. 爬取所有包含职位描述的一级评论。
    3. 解析文本以寻找特定的技术栈，如 Rust、AI 或 React。
  • 竞品情报

    跟踪评论中提到的竞争对手，以了解公众认知和投诉情况。

    1. 针对特定品牌名称设置基于关键词的爬虫。
    2. 提取用户评论和时间戳进行情感分析。
    3. 生成关于品牌健康度与竞争对手对比的周报。
  • 自动化内容策展

    创建一个高价值的技术简报，仅包含最相关的文章。

    1. 每 6 小时爬取一次首页。
    2. 过滤点数超过 200 分的帖子。
    3. 自动将这些链接推送到 Telegram 机器人或电子邮件列表。
  • 风投线索生成

    发现正在获得显著社区关注的早期创业公司。

    1. 跟踪登上首页的 'Show HN' 帖子。
    2. 监控前 4 小时内点赞数的增长率。
    3. 当帖子显示出病毒式增长迹象时提醒分析师。
不仅仅是提示词

用以下方式提升您的工作流程 AI自动化

Automatio结合AI代理、网页自动化和智能集成的力量，帮助您在更短的时间内完成更多工作。

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抓取Hacker News的专业技巧

成功从Hacker News提取数据的专家建议。

使用官方 Firebase API 进行大规模历史数据采集，以避免复杂的 HTML 解析。

始终设置自定义 User-Agent 以负责任地标识你的爬虫，防止被立即封锁。

在请求之间实现 3-7 秒的随机休眠间隔，以模拟人类的浏览行为。

针对特定的子目录，如 /newest 获取最新故事，或 /ask 获取社区讨论。

将 'Item ID' 存储为主键，以避免在频繁爬取首页时出现重复条目。

在非高峰时段（UTC 夜间）进行爬取，以获得更快的响应速度并降低 rate-limiting 风险。

用户评价

用户怎么说

加入数千名已改变工作流程的满意用户

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

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