189 8069 5689
新闻是我们了解外界的重要渠道，以前，我们一般通过报纸和电视来获取新闻，那时候，获取新闻不仅有一定的成本，效率还不高。
创新互联是一家专注于网站设计、网站制作和雅安服务器托管的网络公司，有着丰富的建站经验和案例。
而如今，获取新闻的途径太多太方便了，大量重复的新闻充斥着各大平台，获取新闻已经没有什么成本，问题变成了过滤和鉴别新闻的可信程度。
下面用 【新浪新闻】 作为采集对象，抛砖引玉，演示下新闻从采集到分析的整个过程。
主要流程分为4个步骤：
从新浪滚动新闻页面中，找出获取新闻的API，然后，并发的采集新闻。
这里为了简单起见，主要采集了新闻标题和摘要信息。
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import csv
import time
import os
import threading
import math
host = "https://feed.mix.sina.com.cn/api/roll/get?pageid=153&lid=2509&k=&num=50&page={}"
class spiderThread(threading.Thread):
def __init__(self, fname, delay, start_page, end_page):
threading.Thread.__init__(self)
self.fname = fname
self.delay = delay
self.start_page = start_page
self.end_page = end_page
def run(self):
for page in range(self.start_page, self.end_page):
time.sleep(self.delay)
url = host.format(page)
rows = _parse_html_content(url)
_save_data(self.fname, rows)
print("thead: {} 已采集 第【{}】页的数据".format(self.fname, page))
def spider(start_page=1, pages=50, concurrency=2):
""" 采集数据
并发采集 sina 滚动新闻数据
Parameters:
start_page - 采集开始的页数，默认从第1页开始采集
pages - 采集的页数，默认采集500页
concurrency - 并发采集的数量，默认4个线程采集
Returns:
采集结果写入文件
"""
if pages < 0 or concurrency < 0:
print("pages or concurrency must more than 0")
return
threads = []
now_str = time.strftime("%Y-%m-%d--%H-%M-%S", time.localtime())
delta = math.ceil((pages - start_page + 1) / concurrency)
for i in range(concurrency):
end_page = delta + start_page
if end_page > pages:
end_page = pages + 1
t = spiderThread("{}-{}".format(now_str, i + 1), 2, start_page, end_page)
threads.append(t)
t.start()
start_page = end_page
for t in threads:
t.join()
print("采集结束")
def _parse_html_content(url):
""" parse html to csv row like: oid, intime, title, media_name, intro
"""
response = requests.get(url)
data = response.json()
data = data["result"]["data"]
rows = []
for d in data:
# print(d["oid"])
# print(d["intime"])
# print(d["title"])
# print(d["media_name"])
# print(d["intro"])
rows.append([d["oid"], d["intime"], d["title"], d["media_name"], d["intro"]])
return rows
def _save_data(filename, rows):
fp = os.path.join("./data", filename + ".csv")
print("fname {}: rows {}".format(filename, len(rows)))
with open(fp, "a", encoding='utf-8') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(rows)
主要函数是：def spider(start_page=1, pages=50, concurrency=2)
可以设置采集的起始/结束页，以及并发采集的线程数。
新浪滚动新闻最多只提供了最近50页的新闻，大概4000多条新闻。
采集之后，默认会在 data文件夹下生成采集结果的 csv 文件（几个线程采集，就生成几个csv）
清理数据主要将多线程采集的所有csv文件合并成一个，同时去重和按照时间排序。
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import os
import time
def clean(data_dir="./data"):
""" 清洗数据
合并所有采集的数据文件，去除重复数据和不需要的字段
Parameters:
data - 采集数据的文件夹
Returns:
清理后的结果写入文件
"""
data = _read_all_data(data_dir)
data = _uniq_and_order(data)
_write_clean_data(data_dir, data)
def _read_all_data(data_dir):
all_data = []
for f in os.listdir(data_dir):
fp = os.path.join(data_dir, f)
if os.path.isdir(fp):
continue
data = pd.read_csv(
fp, names=["oid", "intime", "title", "media_name", "intro"], header=None,
)
all_data.append(data)
return pd.concat(all_data, ignore_index=True)
def _uniq_and_order(data):
data = data.drop_duplicates(keep="first")
data = data.drop(columns=["oid", "intime", "media_name", "intro"])
# data = data.sort_values(by=["intime"], ascending=False)
return data
def _write_clean_data(data_dir, data):
clean_data_dir = os.path.join(data_dir, "clean")
if not os.path.exists(clean_data_dir):
os.makedirs(clean_data_dir)
now_str = time.strftime("%Y-%m-%d--%H-%M-%S", time.localtime())
data.to_csv(
os.path.join(clean_data_dir, now_str + ".csv"), index=False, header=None
)
清理之后，所有新闻合并在一个文件中，只保留了【新闻标题】用来分析。
新闻标题的文字是没有规律的，所以分析之前需要先分词。
# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba.posseg as pseg
import pandas as pd
import os
import time
def split_word(fp, data_dir="./data"):
"""对标题进行分词
Parameters:
data_dir - 采集数据的文件夹
fp - 待分词的文件
Returns:
分词后的结果写入文件
"""
mdata = {}
with open(fp, "r", encoding="utf-8") as f:
total = len(f.readlines())
count = 0
f.seek(0)
for line in f:
count += 1
print("解析进度[{}/{}]...".format(count, total))
_jieba(line, mdata)
total = len(mdata)
count = 0
data_list = []
for word in mdata.keys():
count += 1
print("写入进度[{}/{}]...".format(count, total))
data_list.append([word, mdata[word][0], mdata[word][1]])
data = pd.DataFrame(data_list, columns=["单词", "词性", "数量"])
_write_split_data(data_dir, data)
def _jieba(s, mdata):
words = pseg.cut(s, HMM=True)
for word, flag in words:
if _check_flag(flag):
if word not in mdata.keys():
mdata[word] = [flag, 0]
mdata[word][1] += 1
return mdata
def _write_split_data(data_dir, data):
split_data_dir = os.path.join(data_dir, "jieba")
if not os.path.exists(split_data_dir):
os.makedirs(split_data_dir)
now_str = time.strftime("%Y-%m-%d--%H-%M-%S", time.localtime())
data.to_csv(os.path.join(split_data_dir, now_str + ".csv"), index=False)
def _check_flag(flag):
flags = ["n"] # n-名词类，a-形容词类 v-动词类
for fg in flags:
if flag.startswith(fg):
return True
return False
这里使用分词使用是 【结巴分词】库，并且只保留了新闻标题中的 【名词】。
最后是分析结果，为了快速获取新闻的有效信息，这一步必不可少。
这里只分析了【新闻标题】中的名词，所以这里就做了两张图，一张是高频词的柱状图，一张是词云图。
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import os
import wordcloud
from prettytable import PrettyTable
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# 为了显示中文
matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["Microsoft YaHei Mono"]
matplotlib.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
cn_font_path = "D:\\miniconda3\\envs\\databook\\Lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\fonts\\ttf\\Microsoft-Yahei-Mono.ttf"
def analysis(fp, data_dir="./data"):
"""分析数据
根据分词结果分析结果
"""
data = pd.read_csv(fp)
# 过滤关键词长度为1的数据
data = data[data["单词"].str.len() > 1]
# 创建文件夹
analy_data_dir = os.path.join(data_dir, "analy")
if not os.path.exists(analy_data_dir):
os.makedirs(analy_data_dir)
# 显示前N个关键词
N = 20
_topN_table(data, N)
# 高频词柱状图比较
_topN_bar_graph(data, N, analy_data_dir)
# 词云 图
_word_cloud(data, analy_data_dir)
def _topN_table(data, n):
tbl = PrettyTable()
data = data.sort_values(by=["数量"], ascending=False)
tbl.field_names = data.columns.values.tolist()
tbl.add_rows(data.head(n).values.tolist())
print(tbl)
def _topN_bar_graph(data, n, d):
data = data.sort_values(by=["数量"], ascending=False)
data = data.head(n)
y = list(data["数量"])
plt.bar(range(n), height=y, tick_label=range(1, n + 1), color=["b", "c", "g", "m"])
plt.xticks(range(n), data["单词"])
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(15, 5)
plt.savefig(os.path.join(d, "bar.png"))
def _word_cloud(data, d):
w = wordcloud.WordCloud(
width=800, height=600, background_color="white", font_path=cn_font_path
)
# 词频大于N的单词才展示
N = 5
data = data[data["数量"] > N]
dic = dict(zip(list(data["单词"]), list(data["数量"])))
w.generate_from_frequencies(dic)
w.to_file(os.path.join(d, "word_cloud.png"))
注意，这里为了显示中文，我引入了自己的字体（Microsoft-Yahei-Mono.ttf），你也可以换成任何能够显示中文的字体。
其实，上面的功能主要就是找出新闻中的高频词，从而可以看看公众最近关注最多的是哪方面。
虽然简单，但是麻雀虽小五脏俱全，整个流程是完备的，有兴趣的话，每个流程中的细节可以继续丰富。
代码运行的最终结果如下：（运行时间：2022-07-29 中午12点多，新闻是不断更新的，不同时间采集的话，运行结果会不一样）
爬取数据只是为了研究学习使用，本文中的代码遵守：