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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。

    # 将新闻内容写入文本
    def writeNewsDetail(content):
        f = open('gzccnews.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)
    #将获取新闻详情的代码定义成一个函数 def getNewDetail(newsUrl):
    def getNewsDetail(url):
        resd = requests.get(url)
        resd.encoding = 'utf-8'
        soupd = BeautifulSoup(resd.text,'html.parser')
        # print(resd.text)
        news = {}
        # 标题
        news['title'] = soupd.select('.show-title')[0].text
        # 时间
        info = soupd.select('.show-info')[0].text
        # print(info)
        news['time'] = datetime.strptime(info.lstrip('发布时间:')[0:19],'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        # print(news['time'])
        # 来源
        if info.find('来源:')>0:
            news['source'] = info[info.find('来源:'):].split()[0].lstrip('来源:')
        else:
            news['source'] = 'none'
        # 点击次数
        news['clickCount'] = int(getClickCount(url))
        news['newsUrl'] = url
        # print(clickCount)
        # print('标题:' + ti + ' 时间:' + tim + ' 来源:' + source + ' 点击次数:' + clickCount + ' 链接: ' + url)
        # 正文
        # print('正文:')
        news['content'] = soupd.select('.show-content')[0].text.strip()
        # cl = tuple(content)
        # df = cl.__str__()
        # print(news['content'])
        writeNewsDetail(news['content'])
        return(news)
        # for c in content:
        #     print(c)
    • 所有列表页的所有新闻汇总列表newstotal.extend(newsls)
    # 11. 获取全部新闻列表页的全部新闻详情。
    newstotal = []
    pageUrl = 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/'
    newstotal.extend(getListPage(pageUrl))
    print(newstotal)

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

    import pandas
    newstotal = [{}]
    df = pandas.DataFrame(newstotal)

    4. 通过df将提取的数据保存到csv或excel 文件。

    import openpyxl
    # 导入excel文件
    df.to_excel('gzccnews.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
    # 提取包含点击次数、标题、来源的前6行数据
    print(df[['title','clickCount','source']][:6])
    • 提取‘学校综合办’发布的,‘点击次数’超过3000的新闻。
    print(df[(df['clickCount']>3000)&(df['source']=='学校综合办')])
    • 提取'国际学院'和'学生工作处'发布的新闻。
    # 提取'国际学院''学生工作处'发布的新闻。
    sou = ['国际学院','学生工作处']
    print(df[df['source'].isin(sou)])
    • 进取2018年3月的新闻
    # 进取2018年3月的新闻
    df1 = df.set_index('time')
    print(df1['2018-03'])

    6. 保存到sqlite3数据库

    import sqlite3
    with sqlite3.connect('gzccnewsdb.sqlite') as db:
    df3.to_sql('gzccnews05',con = db, if_exists='replace')

    7. 从sqlite3读数据

    with sqlite3.connect('gzccnewsdb.sqlite') as db:
    df2 = pandas.read_sql_query('SELECT * FROM gzccnews05',con=db)
    print(df2)

    8. df保存到mysql数据库

    安装SQLALchemy
    安装PyMySQL
    MySQL里创建数据库:create database gzccnews charset utf8;

    import pymysql
    from sqlalchemy import create_engine
    conn = create_engine('mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/gzccnews?charset=utf8')
    pandas.io.sql.to_sql(df, 'gzccnews', con=conn, if_exists='replace')

    MySQL里查看已保存了数据。(通过MySQL Client或Navicate。)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/2647409627qq/p/8868662.html
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