python爬虫爬取新闻关键词语篇

Python爬虫可以用于爬取新闻网站上的文章内容，并提取其中的关键词语篇。下面是一个简单的步骤介绍：

1. 导入所需的库：首先，需要导入Python的requests库和BeautifulSoup库。Requests库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup库用于解析HTML页面。

2. 发送HTTP请求获取页面内容：使用requests库发送HTTP请求，获取新闻网站的页面内容。

3. 解析HTML页面：使用BeautifulSoup库解析HTML页面，提取出新闻文章的标题和正文内容。

4. 文本处理：对于每篇文章的标题和正文内容，进行文本处理操作，如去除标点符号、停用词等。

5. 关键词提取：使用Python的自然语言处理库，如NLTK或spaCy，对处理后的文本进行关键词提取操作。可以使用TF-IDF算法或者基于词频的算法来提取关键词。

6. 输出结果：将提取出的关键词进行整理和输出，可以保存到文件或者进行其他进一步的分析。

相关问题

python爬取制作词云

### 使用Python实现网页爬虫和词云生成

#### 导入所需库
为了完成这个任务，需要安装并导入一些必要的库。`requests` 和 `BeautifulSoup` 是用于网页抓取的主要工具；而 `jieba` 以及 `wordcloud` 或者 `pyecharts.charts.WordCloud` 则是用来处理中文分词及创建词云图表的关键组件。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

#### 获取网页内容
通过向目标网站发送HTTP请求来获取HTML页面的内容，并利用BeautifulSoup解析这些数据，提取出感兴趣的文本部分[^3]。

url = "https://movie.douban.com/top250"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
comments = []
for div in soup.find_all('div', class_='item'):
    comment_tag = div.find('span', attrs={'class': 'inq'})
    if comment_tag is not None:
        comments.append(comment_tag.string.strip())

#### 文本预处理与分析
对收集到的评论进行清洗、去除停用词等操作之后，可以使用结巴分词(`jieba`)来进行词语分割，统计每个单词出现频率形成字典形式的数据结构以便后续绘图使用。

stopwords = set()
with open('path_to_stop_words.txt') as f:
    stopwords.update(line.strip() for line in f)

cutted_comments = [' '.join(jieba.cut(comm)) for comm in comments]
filtered_words = [word for sentence in cutted_comments for word in sentence.split() if word not in stopwords]

word_counts = dict(Counter(filtered_words))

#### 绘制词云图像
最后一步就是调用相应的API函数绘制最终的结果可视化图形——词云图。这里提供了两种方式：一种是直接采用`wordcloud`包快速简便地生成静态图片文件；另一种则是借助于更灵活强大的`pyecharts`框架构建交互式的Web端展示效果[^2]。

##### 方法一：使用`wordcloud`生成静态图片

wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color="white", width=800, height=600).generate_from_frequencies(word_counts)
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
wc.to_file('douban_top_250_word_cloud.png')

##### 方法二：使用`pyecharts`生成动态词云

from pyecharts.charts import WordCloud

wd = WordCloud()
data_pairs = list(word_counts.items())[:100]  # 取前100个高频词汇作为样本显示
wd.add("", data_pairs, word_size_range=[20, 100])
wd.render("douban_movie_reviews_wordcloud.html")