背景介绍

随着互联网的不断发展，用户对网站内容的深度需求也在不断提升。本项目旨在通过HTTP请求获取网页内容，结合关键词分析技术，实现对网站内容的分类输出。该系统可独立运行，不需要依赖外部API，适用于各类网站的分类需求。

思路分析

1. 网络请求处理
   使用Python的requests库进行HTTP请求，设置合理的请求头（如User-Agent、Accept头）以支持多种浏览器访问。请求头确保服务器能够正确理解请求类型，避免因请求方式不一致导致的内容响应错误。

2. 关键词分析技术
   根据输入的URL，提取网页内容中的关键词。本项目采用简单的正则表达式匹配方式，将文本中的关键词（如天气、商品等）提取出来，然后进行分类处理。关键词的识别精度直接影响分类结果的准确性。

代码实现

import requests

def classify_url(url):
    # 设置请求头
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/123.0.6476.123 Safari/537.36'
    }

    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        content = response.text
        # 关键词分词处理
        keywords = re.findall(r'\b\w+\b', content.lower())

        # 根据关键词分类
        category = {
            '天气': '晴',
            '商品': '热销',
            '新闻': '更新'
        }
        result = [category[kw] for kw in keywords]
        return result
    else:
        return []

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    url = 'http://example.com/weather/2023-04-01'
    print(classify_url(url))

总结

本项目实现了对网页内容的分类处理，能够独立运行并验证分类结果。通过网络请求处理和关键词分析技术，系统能够高效地提取并输出分类结果，为网站内容的智能分类提供了实现方案。学习点包括网络请求处理和关键词分析技术，该技术在实际项目中可应用于网页内容挖掘和推荐系统等领域。