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 addcontent(content):
    f = open("newsContent.txt", "a")
    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

  def getNewDetail(newsUrl):
  
      news = {}
      res = requests.get(newsUrl)
      res.encoding = 'utf-8'
      soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
  
      news['title' ]= soup.select(".show-title")[0].text
      news['content'] = soup.select("#content")[0].text
      info = soup.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('作者：') > 0:
          news['author'] = info[info.find('作者：'):].split()[0].lstrip('作者：')
      else:
          news['author'] = 'none'
      if info.find('审核：') > 0:
          news['auditing'] = info[info.find('审核：'):].split()[0].lstrip('审核：')
      else:
          news['auditing'] = 'none'
      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('摄影：') > 0:
          news['photo'] = info[info.find('摄影：'):].split()[0].lstrip('摄影：')
      else:
          news['photo'] = 'none'
  
      return news
  

  　　

• 一个列表页所有单条新闻汇总-->列表newsls.append(news)

  def getListPage(pageUrl):
      newsList = []
      res = requests.get(pageUrl)
      res.encoding = 'utf-8'
      soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
      for news in soup.select('li'):
          if len(news.select('.news-list-title')) > 0:
              newsUrl = news.select('a')[0].attrs['href']  # URL
              newsList.append(getNewDetail(newsUrl))
      return newsList
  

  　　

• 所有列表页的所有新闻汇总列表newstotal.extend(newsls)

  for i in range(2,n+1):
      print(i)
      pageUrl='http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/{}.html'.format(i)
      newsTotal.extend(getListPage(pageUrl))
  

  　　

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

df = pandas.DataFrame(newsTotal)
print(df)

　　

4. 通过df将提取的数据保存到csv或excel 文件。

df.to_excel("gzccNews.xlsx",encoding="utf-8")

　　

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','source']].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['source']=='学校综合办')])
  

  　　

• 提取'国际学院'和'学生工作处'发布的新闻。

  print(df[(df['source']=='国际学院')|(df['source']=='学生工作处')])

  　　

• 进取2018年3月的新闻

  print(df1['2018-04-11'])
  

  　　

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。）