数据结构化与保存

任务如下：

1. 将新闻的正文内容保存到文本文件。

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)

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

4. 通过df将提取的数据保存到csv或excel 文件。

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。

1. 将新闻的正文内容保存到文本文件。

    #定义一个content.txt的文本
    f = open(“content.txt”, 'a', encoding='utf-8')
    #content为文本正文
    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        

#全局变量
news ={}

• # 读取新闻细节
  def getNewDetail(detail,title,description):
      resDescript = requests.get(detail,headers)
      resDescript.encoding = "utf-8"
      soupDescript = BeautifulSoup(resDescript.text, 'html.parser')
      news['title']=soupDescript.select('.show-title')[0].text
  
      content = soupDescript.select(".show-content")[0].text  # 正文
      info = soupDescript.select(".show-info")[0].text  # info相关内容
      # 第一种方法 分离 message = info.split()
      # 第二种方法 用正则表达式
      print('标题' + ': ' + title)
      print('概要' + ': ' + description)
      print('链接' + ': ' + detail)
      print('正文' + ' :' + content)
      if(re.search("发布时间:(.*) xa0xa0 xa0xa0作者：", info) !="Null" ):
          time = re.search("发布时间:(.*) xa0xa0 xa0xa0作者：", info).group(1)
          news['time']=time
      else:news['time']="null"
      if (re.search("作者：(.*)xa0xa0审核：", info) !="Null"):
          author = re.search("作者：(.*)xa0xa0审核：", info).group(1)
          news['author']=author
          print("作者：" + author)
      else:news['author']="null"
      if (re.search("审核：(.*)xa0xa0来源：", info) !="Null"):
          right = re.search("审核：(.*)xa0xa0来源：", info).group(1)
          news['right']=right
      else:news['right']="null"
      if (re.search('来源：(.*)xa0xa0xa0xa0摄影：', info) != "null"):
          resource = re.search('来源：(.*)xa0xa0xa0xa0摄影：', info)
          news['resource'] = resource
      else:news['resource']="null"
      if (re.search("摄影：(.*)xa0xa0xa0xa0点击：", info)!="Null"):
          video = re.search("摄影：(.*)xa0xa0xa0xa0点击：", info)
          news['video']=video
      else:news['video']="null"
      count = getNewsId(detail)
      news['count']=content
      dateTime = datetime.strptime(time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
      news['dataTime']=dateTime

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

• #直接在上面那一条后面加一个这个即可整合
  page_news.append(news)

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

#第一次执行，为了获取页数信息
getListPage(listPageUrl,0)
#整合一页所有新闻
all_news.extend(page_news)
#print(page) page是我第一次获取信息时得到的页数信息
for n in range(1,page):
    PageUrl = listPageUrl + str(n) + ".html"
    getListPage(PageUrl,n)
    #整合所有页面的所有信息
    all_news.extend(page_news)

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

#集合所有新闻信息之后
df = pandas.DataFrame(all_news)

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

• df[['clicks', 'title', 'source']].head(6)

• 提取‘学校综合办’发布的，‘点击次数’超过3000的新闻。

• df[(df['clicks'] > 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。

• news_info = ['国际学院', '学生工作处']
  df[df['source'].isin(news_info)]