1. 引言
1.1 研究背景与意义
在信息时代，新闻作为社会动态、公众观点的重要载体，其传播速度与影响力持续扩大。传统的人工筛选与采集方式已无法满足对海量新闻数据的高效处理需求，亟需自动化工具实现大规模、结构化的新闻数据采集。网络爬虫技术作为一种按照预设规则自动抓取网络信息的程序，为解决这一问题提供了有效方案。
Python 凭借简洁的语法、丰富的第三方库（如requests、BeautifulSoup）及强大的社区支持，成为爬虫开发的首选语言。基于 Python 构建的 NewsCrawl 系统可定向爬取主流新闻网站内容，提取标题、正文、发布时间等关键信息，为后续的舆情分析、热点追踪等应用提供高质量数据源。因此，研究 NewsCrawl 系统的设计与实现，对探索自动化新闻数据采集技术具有重要的理论与实践意义。
1.2 国内外研究现状
国外在网络爬虫领域的研究起步较早，已形成成熟的技术体系。例如，Java 开发的 Heritrix 爬虫框架与 Python 的 Scrapy 框架被广泛应用于搜索引擎数据采集；Google、Bing 等搜索引擎的底层依赖分布式爬虫系统实现全网数据抓取。这些研究侧重于高并发、分布式
)
