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')  # 打开新闻详情页并解析
  
      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:  # 作者： 审核： 来源： 摄影：一样处理
          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']  # 链接
              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('条'))
      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('gzcc456.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。

    # 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)])