数据结构化与保存

f = open('content.txt', 'a', encoding ='utf - 8')
# content为文本正文
f.write(content)
f.close()

2. 将新闻数据结构化为字典的列表:

news ={}
# 读取新闻细节
def getNewDetail(detail,title,description):
    resDescript = requests.get(detail,headers)
    resDescript.encoding = 'utf-8'
    soupDescript = BeautifulSoup(resDescript.text, 'html.parser')
    news['title']=soupDescript.select('.show-title')[0].text

    content = soupDescript.select('.show-content')[0].text  # 正文
    info = soupDescript.select(".show-info")[0].text  # info相关内容
    # 第一种方法 分离 message = info.split()
    # 第二种方法 用正则表达式
    print('标题' + ': ' + title)
    print('概要' + ': ' + description)
    print('链接' + ': ' + detail)
    print('正文' + ' :' + content)
    if(re.search("发布时间:(.*) \xa0\xa0 \xa0\xa0作者:", info) !='Null' ):
        time = re.search("发布时间:(.*) \xa0\xa0 \xa0\xa0作者:", info).group(1)
        news['time']=time
    else:news['time']="null"
    if (re.search("作者:(.*)\xa0\xa0审核:", info) !='Null'):
        author = re.search("作者:(.*)\xa0\xa0审核:", info).group(1)
        news['author']=author
        print("作者:" + author)
    else:news['author']="null"
    if (re.search("审核:(.*)\xa0\xa0来源:", info) !='Null'):
        right = re.search("审核:(.*)\xa0\xa0来源:", info).group(1)
        news['right']=right
    else:news['right']="null"
    if (re.search('来源:(.*)\xa0\xa0\xa0\xa0摄影:', info) != "null"):
        resource = re.search('来源:(.*)\xa0\xa0\xa0\xa0摄影:', info)
        news['resource'] = resource
    else:news['resource']="null"
    if (re.search("摄影:(.*)\xa0\xa0\xa0\xa0点击:", info)!="Null"):
        video = re.search("摄影:(.*)\xa0\xa0\xa0\xa0点击:", info)
        news['video']=video
    else:news['video']="null"
    count = getNewsId(detail)
    news['count']=content
    dateTime = datetime.strptime(time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    news['dataTime']=dateTime

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

df = pandas.DataFrame(all_news)

4. 通过df将提取的数据保存到csv或excel 文件。

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

  

posted on 2018-04-12 19:38  140-吴华锐  阅读(110)  评论(0编辑  收藏  举报