• 数据结构化与保存


    1. 将新闻的正文内容保存到文本文件。

    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
    • 一个列表页所有单条新闻汇总-->列表newsls.append(news)
    • 所有列表页的所有新闻汇总列表newstotal.extend(newsls)

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

    4. 通过df将提取的数据保存到csv或excel 文件。

    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
    • 提取‘学校综合办’发布的,‘点击次数’超过3000的新闻。
    • 提取'国际学院'和'学生工作处'发布的新闻。
      import requests
      from bs4 import BeautifulSoup
      from datetime import datetime
      import re
      import pandas
      
      #获取点击次数
      def getClickCount(newsUrl):
          newId=re.search('\_(.*).html',newsUrl).group(1).split('/')[1]
          clickUrl="http://oa.gzcc.cn/api.php?op=count&id={}&modelid=80".format(newId)
          clickStr = requests.get(clickUrl).text
          count = re.search("hits').html('(.*)');", clickStr).group(1)
          return count
      
      #获取新闻详情
      def getNewsDetail(newsurl):
          resd=requests.get(newsurl)
          resd.encoding='utf-8'
          soupd=BeautifulSoup(resd.text,'html.parser')
      
          news={}
          news['title']=soupd.select('.show-title')[0].text
          # news['newsurl']=newsurl
          info=soupd.select('.show-info')[0].text
          news['dt']=datetime.strptime(info.lstrip('发布时间:')[0:19],'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
          news['click'] = int(getClickCount(newsurl))
          if info.find('来源')>0:
              news['source'] =info[info.find('来源:'):].split()[0].lstrip('来源:')
          else:
              news['source']='none'
          if info.find('作者:') > 0:
              news['author'] = info[info.find('作者:'):].split()[0].lstrip('作者:')
          else:
              news['author'] = 'none'
          # news['content']=soupd.select('.show-content')[0].text.strip()
      
          #获取文章内容并写入到文件中
          content=soupd.select('.show-content')[0].text.strip()
          writeNewsContent(content)
      
          return news
      
      def getListPage(listPageUrl):
          res=requests.get(listPageUrl)
          res.encoding='utf-8'
          soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
      
          newsList=[]
          for news in soup.select('li'):
              if len(news.select('.news-list-title'))>0:
                  a=news.select('a')[0].attrs['href']
                  newsList.append(getNewsDetail(a))
          return (newsList)
      
      #数据写入文件
      def writeNewsContent(content):
          f=open('gzccNews.txt','a',encoding='utf-8')
          f.write(content)
          f.close()
      
      def getPageNumber():
          ListPageUrl="http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/"
          res=requests.get(ListPageUrl)
          res.encoding='utf-8'
          soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
          n = int(soup.select('.a1')[0].text.rstrip(''))//10+1
          return n
      
      
      newsTotal=[]
      firstPage='http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/'
      newsTotal.extend(getListPage(firstPage))
      
      n=getPageNumber()
      for i in range(n,n+1):
          listUrl= 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/{}.html'.format(i)
          newsTotal.extend(getListPage(listUrl))
      
      df=pandas.DataFrame(newsTotal)
      # df.to_excel("news.xlsx")
      
      # print(df.head(6))
      # print(df[['author','click','source']])
      # print(df[df['click']>3000])
      
      sou=['国际学院','学生工作处']
      print(df[df['source'].isin(sou)])

      截图:
      数据保存到Excel文件:

      提取前六行数据:

      提取'国际学院'和'学生工作处'发布的新闻:

      提取‘学校综合办’发布的,‘点击次数’超过3000的新闻:


       

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ffde/p/8809398.html
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