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  • 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('gzcc.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
    • 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)
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    from datetime import datetime
    import re
    
    
    def writeNewsDetail(content):
        f = open('gzccNews.txt', 'a',encoding='utf-8')
        f.write(content)
        f.close()
    
    
    def getClickCount(newsUrl):  #一篇新闻的点击次数
        newId = re.search('\_(.*).html', newsUrl).group(1).split('/')[1]
        clickUrl = "http://oa.gzcc.cn/api.php?op=count&id={}&modelid=80".format(newId)
        return (int(requests.get(clickUrl).text.split('.html')[-1].lstrip("('").rstrip("');")))
    
    
    def getNewsDetail(newsUrl):  #一篇新闻的全部信息
        resd = requests.get(newsUrl)
        resd.encoding = 'utf-8'
        soupd = BeautifulSoup(resd.text, 'html.parser') 
    
        news ={}
        news['title'] = soupd.select('.show-title')[0].text
        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')
        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
        return(news)
    
    
    def getListPage(pageUrl):  #一个列表页的全部新闻
        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(getNewsDetail(newsUrl))
        return(newsList)
    
    
    def getPageN():  # 新闻列表页的总页数
        res = requests.get('http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/')
        res.encoding = 'utf-8'
        soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
        n = int(soup.select('.a1')[0].text.rstrip(''))
        return (n // 10 + 1)
    
    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))
    
    print(newsTotal)

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

     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("news.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
    • 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。
    df.head(6)
    df[['click','title','source']]
    df[(df['click']>3000) | (df['source']=='学校综合办')]
    list=['学生工作处','国际学院']
    
     print(df[df['sources'].isin(list)])
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