广州城建职业学院新闻爬取与分析-优快云博客

本文介绍了一种使用Python爬取广州城建职业学院网站新闻的方法，并将其结构化为字典列表，利用正则表达式提取发布时间、作者等信息。随后介绍了如何使用pandas库对数据进行整理、分析及导出到Excel和CSV文件的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 将新闻的正文内容保存到文本文件。

content = soup.select('.show-content')[0].text
f = open('gzccNews.txt','a',encoding='utf8')
f.write(content)
f.close()

　　2. 将新闻数据结构化为字典的列表:

 news = {}
 news['title'] = soupd.select('.show-title')[0].text
 news['newsUrl'] = newsUrl
 info = soupd.select('.show-info')[0].text
 time = re.search('发布时间:(.*) \xa0\xa0 \xa0\xa0作者：', info).group(1)
 news['dtime'] = datetime.strptime(time, '%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'] = '无'
 if info.find('审核：') > 0:
     news['check'] = info[info.find('审核：'):].split()[0].lstrip('审核：')
 else:
     news['check'] = '无'
 if info.find('来源：') > 0:
     news['source'] = info[info.find('来源：'):].split()[0].lstrip('来源：')
 else:
     news['source'] = '无'
 if info.find('摄影：') > 0:
     news['photo'] = info[info.find('摄影：'):].split()[0].lstrip('摄影：')
 else:
     news['photo'] = '无'
 news['clickCount'] = getClickCount(newsUrl)
 news['content'] = soupd.select('.show-content')[0].text
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一个列表页所有单条新闻汇总-->列表newsls.append(news)
 newsList = []
    for news in soup.select('li'):
        if len(news.select('.news-list-title'))>0:
            a = news.a.attrs['href']
            newsList.append(getNewDetail(a))
所有列表页的所有新闻汇总列表newstotal.extend(newsls)
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newsTotal = []
firstUrl = 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/'
newsTotal.extend(getLiUrl(firstUrl))

res = requests.get(firstUrl)
res.encoding = 'utf-8'
soupn = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
n =  int(soupn.select('.a1')[0].text.rstrip('条'))//10+1
for i in range(2,n):
    pageUrl = 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/{}.html'.format(i)
    print('第{}页：'.format(i))
    newsTotal.extend(getLiUrl(pageUrl))
    break
复制代码

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

import pandas
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('gzccnews.xlsx')
df.to_csv('gzccnews.xlsx')

5. 用pandas提供的函数和方法进行数据分析：

print(df[['clickCount','title','source']].head(6))
print(df[(df['clickCount'] > 3000) & (df['source'] == '学校综合办')])
news_info = ['国际学院','学生工作处']
print(df[df['source'].isin(news_info)])

转载于:https://www.cnblogs.com/jm2426330020/p/8810366.html