数据结构化与保存

1. 将新闻的正文内容保存到文本文件。

def writeNewsDetail(content):
    f = open('content.txt','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 getNewDetail(newsUrl):
        resd = requests.get(newsUrl)
        resd.encoding = 'utf-8'
        soupd = BeautifulSoup(resd.text, 'html.parser')
        news = {}
        news['title'] = soupd.select('.show-title')[0].text
        info = soupd.select('.show-info')[0].text
        news['dt'] = datetime.strptime(info.lstrip('发布时间:')[0:19], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        if info.find('作者:') > 0:
            news['wr'] = info[info.find('作者:'):info.find('审核:')].lstrip('作者:').split()[0]
        else:
            news['wr'] = 'none'
        if info.find('摄影:') > 0:
            news['ph'] = info[info.find('摄影:'):].split()[0].lstrip('摄影:')
        else:
            news['ph'] = 'none'
        if info.find('来源:') > 0:
            news['source'] = info[info.find('来源:'):].split()[0].lstrip('来源:')
        else:
            news['source'] = 'none'
        content = soupd.select('.show-content')[0].text.strip()
        writeNewsDetail(content)
        news['click'] = getClickCount(newsUrl)
        news['newsUrl'] = newsUrl
        # print('发布时间:', dt, '标题:', title, '链接:', newsUrl, '来源:', source, '作者:', wr, '摄影:', ph, '点击次数:', click)
        return news
    newsurl = 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/'
    
    def getListPage(newsurl):
        res = requests.get(newsurl)
        res.encoding = 'utf-8'
        soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
        newslist = []
        for new in soup.select('li'):
            if len(new.select('.news-list-title')) > 0:
                newsUrl = new.select('a')[0].attrs['href']
                newslist.append(getNewDetail(newsUrl))
        return newslist
    getListPage(newsurl)
    
    
    def getPageN():
        res = requests.get('http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/')
        res.encoding = "utf-8"
        soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
        n = int(soup.select('#pages')[0].select('a')[0].text.rstrip('条'))
        return (n // 10 + 1)
    
    getListPage(newsurl)
    newsTotal = []
    n = getPageN()
    
    for i in range(1,5):
        # print(i)
        listPageUrl = 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/{}.html'.format(i)
        newsTotal.extend(getListPage(listPageUrl))
    print(newsTotal)
    

     

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.csv')

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。
  • 进取2018年3月的新闻
print(df[['click','title','source']].head(6))
print(df[(df['click']>3000)&(df['source']=='学校综合办')])
print(df[(df['source']=='国际学院')|(df['source']=='学生工作处')])
print(df1['2018-03'])

6. 保存到sqlite3数据库

import sqlite3
with sqlite3.connect('gzccnewsdb.sqlite') as db:
    df.to_sql('gzccnewsdb', con=db, if_exists='replace')

7. 从sqlite3读数据

with sqlite3.connect('gzccnewsdb.sqlite') as db:
    df2 = pandas.read_sql_query('SELECT * FROM gzccnewsdb',con=db)

8. df保存到mysql数据库

import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
conn = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/gzccnews?charset=utf8')
pandas.io.sql.to_sql(df, 'gzccnews', con=conn, if_exists='replace')

  

posted @ 2018-04-18 18:23  203陈冠权  阅读(97)  评论(0编辑  收藏  举报