09 信息化领域热词分类分析及解释 第三步 将清洗完毕的热词添加百度百科解释

功能要求为：1，数据采集，定期从网络中爬取信息领域的相关热词

　　　　　　2，数据清洗：对热词信息进行数据清洗，并采用自动分类技术生成自动分类计数生成信息领域热词目录。

　　　　　　3，热词解释：针对每个热词名词自动添加中文解释（参照百度百科或维基百科）

　　　　　　4，热词引用：并对近期引用热词的文章或新闻进行标记，生成超链接目录，用户可以点击访问；

　　　　　　5，数据可视化展示：① 用字符云或热词图进行可视化展示；② 用关系图标识热词之间的紧密程度。
　　　　　　6，数据报告：可将所有热词目录和名词解释生成 WORD 版报告形式导出。

本次完成第三步的部分功能，针对每个热词名词自动添加中文解释，这里我选择的是使用百度百科来解释热词名词。

具体思路是：读取爬取的热词文件，按行读取，读取完毕后根据获得的line来确定搜索的关键词，将关键词变量结合百度百科的固定url生成需要的url地址

再运用xpath获取相应的位置的解释，输出即可。需要注意的是，要运用xpath的获取一个标签下的所有文本的知识点。

代码如下：

import requests
from lxml import etree

def climing(line):
    line1=line.replace('
','')
    print(line1)
    url = "https://baike.baidu.com/item/"+str(line1)
    print(url)
    head = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.130 Safari/537.36',
        'cookie':'BAIDUID=AB4524A16BFAFC491C2D9D7D4CAE56D0:FG=1; BIDUPSID=AB4524A16BFAFC491C2D9D7D4CAE56D0; PSTM=1563684388; MCITY=-253%3A; BDUSS=jZnQkVhbnBIZkNuZXdYd21jMG9VcjdoanlRfmFaTjJ-T1lKVTVYREkxVWp2V2RlSVFBQUFBJCQAAAAAAAAAAAEAAACTSbM~Z3JlYXTL3tGpwOTS9AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACMwQF4jMEBed; pcrightad9384=showed; H_PS_PSSID=1454_21120; delPer=0; PSINO=3; BDORZ=B490B5EBF6F3CD402E515D22BCDA1598; __yjsv5_shitong=1.0_7_a3331e3bd00d7cbd253c9e353f581eb2494f_300_1581332649909_58.243.250.219_d03e4deb; yjs_js_security_passport=069e28a2b81f7392e2f39969d08f61c07150cc18_1581332656_js; Hm_lvt_55b574651fcae74b0a9f1cf9c8d7c93a=1580800784,1581160267,1581268654,1581333414; BK_SEARCHLOG=%7B%22key%22%3A%5B%22%E7%96%AB%E6%83%85%22%2C%22%E6%95%B0%E6%8D%AE%22%2C%22%E9%9D%9E%E6%AD%A3%E5%BC%8F%E6%B2%9F%E9%80%9A%22%2C%22mapper%22%5D%7D; Hm_lpvt_55b574651fcae74b0a9f1cf9c8d7c93a=1581334123'
    }
    r = requests.get(url,headers = head)
    print(r.status_code)
    html = r.content.decode("utf-8")
    #print(html)
    html1 = etree.HTML(html)
    #print(html1)
    content1 = html1.xpath('//div[@class="lemma-summary"]')
    #print(content1[0])
    if len(content1)==0:
        #custom_dot  para-list list-paddingleft-1
        content1 =html1.xpath('string(//ul[@class="custom_dot  para-list list-paddingleft-1"])')
        print(content1)
        if len(content1)==0:
            pring('未找到解释')
            content1 = '未找到解释'
    else:
        content2 =content1[0].xpath ('string(.)').replace('&nbsp','').replace('
','')

        print(content2)
if __name__ == '__main__':
    for line in open("words.txt",encoding='utf-8'):
        #print(line, end = '')
        climing(line)

　　

运行截图（部分）：