项目概述
本教程将带你从零搭建一款 AI 驱动的每日新闻简报应用,核心功能包括聚合多平台热搜、AI 智能摘要以及语音播报。目标是打造一个能实现'5 分钟掌握全网热点'的高效信息获取工具。
适合有 Python 基础、对 AI 应用开发感兴趣的开发者。全程无需复杂底层开发,聚焦'数据爬取 + AI 集成 + 功能落地'全流程。
环境准备
技术栈选型
- 核心语言:Python 3.9+(稳定性适配各类依赖库)
- 数据爬取:Requests(接口请求)、BeautifulSoup4(网页解析)、Selenium(动态页面渲染,可选)
- AI 智能摘要:大模型 API(推荐通义千问 / OpenAI API,支持中文优化)
- 语音播报:pyttsx3(离线语音)或百度语音合成 API(在线高质量语音)
- 数据存储:SQLite(轻量本地存储)、Redis(热点数据缓存)
- 打包工具:PyInstaller(生成桌面可执行文件)
安装步骤
- 安装 Python:官网下载 Python 3.9+,记得勾选'Add Python to PATH'。
- 创建虚拟环境(推荐):
python -m venv briefy-env
激活环境:
# Windows
briefy-env\Scripts\activate
# Mac/Linux
source briefy-env/bin/activate
- 安装依赖库:
pip install requests beautifulsoup4 pyttsx3 openai
pip install selenium # 如需爬取动态页面
pip install pysqlite3 # 如需本地存储
pip install pyinstaller # 如需打包成桌面应用
核心功能实现
1. 多平台热搜数据爬取
我们需要从百度、今日头条等平台提取新闻标题、链接和发布时间。优先使用公开 API,若无则用网页解析。注意设置 User-Agent 并控制频率以避免反爬。
以百度热搜为例,代码逻辑如下:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
def crawl_baidu_hot():
hot_news = []
url = "https://top.baidu.com/board?tab=realtime"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, )
news_items = soup.select()
item news_items[:]:
title = item.get()
link = item.get()
title link:
hot_news.append({
: ,
: title,
: link,
: time.strftime(, time.localtime())
})
time.sleep()
Exception e:
()
hot_news
():
all_news = []
all_news.extend(crawl_baidu_hot())
all_news

