数据结构化与保存

import requests
import re
import pandas
 
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime
 
def getPageN(pageUrl):
    res1 = requests.get(pageUrl)
    res1.encoding = "utf-8"
    soup = BeautifulSoup(res1.text, "html.parser")
    page = soup.select('#pages .a1')[0].text.strip('条')
 
    n = int(int(page)/10)
    return n
 
# 1. 将新闻的正文内容保存到文本文件。
def writeNewsDetail(content):
    f=open('gzcc.txt','a',encoding='utf-8')
    f.write(content)
    f.close()
 
# 将获取新闻详情的代码定义成一个函数 def getNewDetail(newsUrl):
def getNewDetail(newsUrl):
    res1 = requests.get(newsUrl)
    res1.encoding = "utf-8"
    soup = BeautifulSoup(res1.text, "html.parser")
    news={}
    news['title'] = soup.select('.show-title')[0].text
    # print(news['title'])
    info = soup.select('.show-info')[0].text
    dt = info.lstrip('发布时间:')[:19]
    # str = '2018-03-30 17:10:12'
    news['datetimes'] = str(datetime.strptime(dt, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    newsId = re.search('\_(.*).html', newsUrl).group(1).split('/')[-1]
    clickUrl = 'http://oa.gzcc.cn/api.php?op=count&id={}&modelid=80'.format(newsId)
    resc = requests.get(clickUrl)
    news['click'] = int(resc.text.split('.html')[-1].lstrip("('").rstrip("');"))
    source = info.find('来源：')
    if source > 0:
        news['sources'] = info[info.find('来源：'):].split()[0].lstrip('来源：')
        # print("来源：",news['sources'])
    author = info.find('作者：')
    if author > 0:
        news['authors'] = info[info.find('作者：'):].split()[0].lstrip('作者：')
        # print('作者：',news['authors'])
    y = info.find('摄影：')
    if y > 0:
        news['camera'] = info[info.find('摄影：'):].split()[0].lstrip('摄影：')
        # print('摄影：', news['u'])
    news['newsUrl'] = newsUrl
    news['content'] = soup.select('#content')[0].text.strip()
    writeNewsDetail(news['content'])
    return(news)
 
def getListPage(pageUrl):
    res = requests.get(pageUrl)
    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:
            newsUrl = news.select('a')[0].attrs['href']
            newsList.append(getNewDetail(newsUrl))
    # print(newsList)
    return newsList
 
newsTotal = []
pageUrl = 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/'
getListPage(pageUrl)
 
# 2. 将新闻数据结构化为字典的列表:
newsTotal.extend(getListPage(pageUrl))
n = getPageN(pageUrl)
for i in range(2,3):
    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.
df = pandas.DataFrame(newsTotal)
 
# 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
print(df[['click','title','sources']].head(6))
 
# 提取‘学校综合办’发布的，‘点击次数’超过3000的新闻。
print(df[(df['click']>3000)&(df['sources']=='学校综合办')])
 
# 提取'国际学院'和'学生工作处'发布的新闻。
sou = ['国际学院','学生工作处']
print(df[df['sources'].isin(sou)])
 
 
# 4. 通过df将提取的数据保存到csv或excel 文件。
df.to_excel('EXCEL.xlsx')