数据结构化与保存

1. 将新闻的正文内容保存到文本文件

f=open（"content.text"，‘a’,encoding='utf-8'）
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
• 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)

def gzcc_content_info(content_url):
    content_info = {}
    resp = requests.get(content_url)
    resp.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
    match_str = {'author': '作者：(.*)\s+[审核]?', 'examine': '审核：(.*)\s+[来源]?', 'source': '来源：(.*)\s+[摄影]?', \
                 'photography': '摄影：(.*)\s+[点击]'}
    remarks = soup.select('.show-info')[0].text
    for i in match_str:
        if re.match('.*' + match_str[i], remarks):
            content_info[i] = re.search(match_str[i], remarks).group(1).split("\xa0")[0]
        else:
            content_info[i] = "  "
    time = re.search('\d{4}-\d{2}-\d{2}\s\d{2}:\d{2}:\d{2}', remarks).group()
    content_info['time'] = datetime.strptime(time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    content_info['title'] = soup.select('.show-title')[0].text
    content_info['url'] = content_url
    content_info['clicks'] = gzcc_content_clicks(content_url)
    return content_info

def gzcc_list_page(page_url):
    page_news = []
    res = requests.get(page_url)
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    news_list = soup.select('.news-list')[0]
    news_point = news_list.select('li')
    for i in news_point:
        a = i.select('a')[0]['href']
        page_news.append(gzcc_content_info(a))
    return page_news

all_news = []
url = 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/'
res = requests.get(url)
res.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
n = int(soup.select('#pages')[0].select("a")[-2].text)
all_news.extend(gzcc_list_page(url))
for i in range(2, n):
    all_news.extend(gzcc_list_page('http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/{}.html'.format(i)))

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

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('test.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

print(df[['clickcount', '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['clickcount'] > 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。

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