• 数据结构化与保存


    1. 将新闻的正文内容保存到文本文件。

    def writeNewsDetail(content):
        f = open('gzccNews.txt', 'a',encoding='utf-8')
        f.write(content)
        f.close()

    2. 将新闻数据结构化为字典的列表:

    • 单条新闻的详情-->字典news
    •     news = {}
          news['title'] = soupd.select('.show-title')[0].text
          # c = soupd.select('#content')[0].text
          info = soupd.select('.show-info')[0].text
      
          news['dt'] = datetime.strftime(info.lstrip('发布时间:')[:19],'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
          # au = info[info.find('作者:'):].split()[0].lstrip('作者:')
          if info.find('来源:') > 0:
              news['source'] = info[info.find('来源:'):].split()[0].lstrip('来源:')
          else:
              news['source'] = 'none'
          news['content'] = soupd.select('.show-content')[0].text.strip()
          # writeNewsDetail(news['content'])
          news['click'] = getClickCount(newsUrl)
          news['newsUrl'] = newsUrl
    • 一个列表页所有单条新闻汇总-->列表newsls.append(news)
    •     newsList = []
          for mews in  soup.select('li'):
              if len(news.select('.news-list-title'))>0:
                  # d = news.select('.news-list-info')[0].contents[0].text
                  # t = news.select('.news-list-title')[0].text
                  newsUrl = news.select('a')[0].attrs['href']
                  newsList.append(getNewsDetail(newsUrl))
          return(newsList)
    • 所有列表页的所有新闻汇总列表newstotal.extend(newsls)
    • newsTotal = []
      firstPageUrl = 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/'
      newsTotal.extend(getListPage(firstPageUrl))
      
      n = getPageN()
      for i in range(n, n+1):
          listPageUrl = 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/{}.html'.format(i)
          newsTotal.extend(getListPage(listPageUrl))

    3. 安装pandas,用pandas.DataFrame(newstotal),创建一个DataFrame对象df.

    import pandas
    df = pandas.DataFrame(newsTotal)

    4. 通过df将提取的数据保存到csv或excel 文件。

    df.to_excel('000.xlsx')

    5. 用pandas提供的函数和方法进行数据分析:

    • 提取包含点击次数、标题、来源的前6行数据
    • df[['click','title','source']][0:6]
    • 提取‘学校综合办’发布的,‘点击次数’超过3000的新闻。
    • df[(df['click']>3000) |  (df['source']=='学校综合办')]
    • 提取'国际学院'和'学生工作处'发布的新闻。
    • df[df['source'].isin(['国际学院','学生工作处'])]
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