1.选一个自己感兴趣的主题。
2.用python 编写爬虫程序,从网络上爬取相关主题的数据。
3.对爬了的数据进行文本分析,生成词云。
4.对文本分析结果进行解释说明。
5.写一篇完整的博客,描述上述实现过程、遇到的问题及解决办法、数据分析思想及结论。
6.最后提交爬取的全部数据、爬虫及数据分析源代码。
import requests from bs4 import BeautifulSoup from datetime import datetime import re import jieba def getNewsDetail(newsurl):#获取新闻详情 resd=requests.get(newsurl) resd.encoding='utf-8' soupd=BeautifulSoup(resd.text,'html.parser') title = soupd.select('h1')[0].text info=soupd.select('time')[0].text time=datetime.strptime(info,'%m-%d %H:%M') author=soupd.select('#source')[0].text delcontent=soupd.select('p')[0].text newscontent=soupd.select('article')[0].text.lstrip(delcontent) keyWords=getKeyWords(newscontent) print(time) print(title) print(author) print(newscontent) print(keyWords) def getKeyWords(newscontent):#获取新闻关键词 newscontent = ''.join(re.findall('[u4e00-u9fa5]', newscontent)) wordSet=set(jieba._lcut(newscontent)) wordDict={} for i in wordSet: wordDict[i]=newscontent.count(i) delList=[] for i in wordDict.keys(): if len(i)<2: delList.append(i) for i in delList: del wordDict[i] dictList=list(wordDict.items()) dictList.sort(key=lambda item: item[1], reverse=True) keyWords=[] for i in range(20): keyWords.append(dictList[i][0]) return keyWords newsurl="https://m.haiwainet.cn/ttc/3541093/2018/0502/content_31308283_1.html?tt_group_id=6550811856905175559" getNewsDetail(newsurl)