爬取腾讯新闻网新闻(https://new.qq.com/)的要闻、北京、财经、科技、娱乐、国际、军事、游戏、乐活模块新闻数据,每个模块爬取100条带图片的数据;爬取的字段包括:url、标题、发布时间、新闻来源、发布地点、新闻内容;数据清洗的要求:发布时间清洗为标准日期格式(yyyy-mm-dd HH:MM:SS),发布地点只保留地点信息(不要“发布于xxx”)。文本信息带表头保存为csv格式,并将采集结果存储于SQLite数据库;统计新闻标题的平均长度,统计新闻发布地点;实现采集结果的词云。
时间: 2023-07-10 17:34:00 浏览: 67
这个任务需要使用爬虫和数据处理技术,需要您有一定的编程基础和相关的工具和库。以下是一个可能的实现步骤:
1. 分析网页结构和数据获取方式,确定爬虫的URL和数据字段;
2. 使用Python编写爬虫程序,使用第三方库(如requests、BeautifulSoup等)向目标URL发送请求,获取相应的HTML页面;
3. 解析HTML页面,使用正则表达式或BeautifulSoup等工具提取所需的数据字段,包括URL、标题、发布时间、新闻来源、发布地点、新闻内容和图片;
4. 对数据进行清洗和处理,将发布时间格式化为标准日期格式,发布地点只保留地点信息;
5. 将数据保存为csv文件和SQLite数据库;
6. 对新闻标题进行统计,计算平均长度;
7. 对新闻发布地点进行统计,统计出现频率;
8. 生成采集结果的词云,使用第三方库(如jieba、wordcloud等)进行分词和可视化。
需要注意的是,在进行爬虫和数据处理时,需要遵守相关的法律法规和网站规定,避免对网站造成不必要的影响。
相关问题
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好的,这个任务可以通过 Python 爬虫实现。首先,我们需要安装相关的库,比如 requests、BeautifulSoup4 等。可以使用以下命令进行安装:
```
pip install requests beautifulsoup4
```
接下来,我们可以编写代码实现爬取腾讯新闻网的新闻。具体实现步骤如下:
1. 导入所需库
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
```
2. 定义要爬取的新闻模块和要爬取的新闻数量
```python
modules = ['要闻', '北京', '财经', '科技', '娱乐', '国际', '军事', '游戏', '乐活']
num_of_news = 100
```
3. 定义函数,用于获取指定模块的新闻链接
```python
def get_news_links(module):
links = []
page_num = 1
while len(links) < num_of_news:
url = f'https://new.qq.com/ch/{module}/'
if page_num > 1:
url += f'&page={page_num}'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = soup.find_all('div', class_='item')
if not items:
break
for item in items:
link = item.find('a')['href']
if link.startswith('https://new.qq.com/omn'):
links.append(link)
if len(links) == num_of_news:
break
page_num += 1
return links
```
4. 定义函数,用于获取指定链接的新闻内容
```python
def get_news_content(link):
response = requests.get(link)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('h1', class_='qq-article-title').text.strip()
time = soup.find('span', class_='article-time').text.strip()
content = ''
paragraphs = soup.find_all('p', class_='one-p')
for p in paragraphs:
content += p.text.strip() + '\n'
image = soup.find('div', class_='qq-article-img-area').find('img')['src']
return {'title': title, 'time': time, 'content': content, 'image': image}
```
5. 爬取新闻数据
```python
news_data = {}
for module in modules:
news_links = get_news_links(module)
module_data = []
for link in news_links:
try:
news_content = get_news_content(link)
module_data.append(news_content)
except:
continue
news_data[module] = module_data
```
6. 输出结果
```python
for module, data in news_data.items():
print(module)
print('-' * 50)
for news in data:
print('标题:', news['title'])
print('时间:', news['time'])
print('内容:', news['content'])
print('图片链接:', news['image'])
print('-' * 50)
```
这样,我们就可以通过 Python 爬虫爬取腾讯新闻网的新闻数据了。需要注意的是,爬虫过程中要注意网站的反爬虫机制,建议加入一些延时等策略,避免被封禁 IP。
爬取腾讯新闻网新闻(https://new.qq.com/)及清洗 爬取要闻、北京、财经、科技、娱乐、国际、军事、游戏、乐活模块新闻数据,每个模块爬取100条带图片的数据;爬取的字段包括:url、标题、发布时间、新闻来源、发布地点、新闻内容;数据清洗的要求:发布时间清洗为标准日期格式(yyyy-mm-dd HH:MM:SS),发布地点只保留地点信息(不要“发布于xxx”)。文本信息保存为csv格式(带表头)。
好的,这个任务可以使用Python中的requests和BeautifulSoup模块来完成。以下是实现代码,需要安装相应的模块:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import csv
# 定义一个函数,用于对发布时间进行格式化
def format_time(time_str):
# 时间字符串的正则表达式
pattern = re.compile(r'\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}')
# 使用正则表达式匹配时间字符串
match = pattern.search(time_str)
if match:
# 如果匹配成功,返回标准格式的时间字符串
return match.group()
else:
# 否则返回空字符串
return ''
# 定义一个函数,用于爬取一个模块的新闻数据
def crawl_news(url, module):
# 发送HTTP请求获取网页内容
response = requests.get(url)
# 解析HTML页面
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 获取新闻列表
news_list = soup.find_all('div', {'class': 'detail'})
# 定义一个列表,用于保存新闻数据
data = []
# 遍历新闻列表,提取所需的字段
for news in news_list:
# 获取新闻标题
title = news.find('a').text.strip()
# 获取新闻链接
news_url = news.find('a')['href']
# 获取新闻发布时间
time_str = news.find('span', {'class': 'time'}).text
publish_time = format_time(time_str)
# 获取新闻来源和发布地点
source_str = news.find('span', {'class': 'source'}).text
source_list = source_str.split(' ')
if len(source_list) > 1:
source = source_list[0]
location = source_list[1].replace('发布于', '').strip()
else:
source = source_list[0]
location = ''
# 获取新闻内容
content = ''
content_response = requests.get(news_url)
content_soup = BeautifulSoup(content_response.content, 'html.parser')
paragraphs = content_soup.find_all('p', {'class': 'text'})
for p in paragraphs:
content += p.text.strip() + '\n'
# 获取新闻图片链接
image_url = ''
image = news.find('img')
if image:
image_url = image['src']
# 将提取的字段保存到列表中
data.append([news_url, title, publish_time, source, location, content, image_url])
# 将数据保存到CSV文件中
with open(f'{module}.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['url', 'title', 'publish_time', 'source', 'location', 'content', 'image'])
writer.writerows(data)
# 定义一个函数,用于爬取所有模块的新闻数据
def crawl_all_news():
# 定义模块和对应的URL
modules = {
'要闻': 'https://new.qq.com/ch/top/',
'北京': 'https://new.qq.com/ch/BJ/',
'财经': 'https://new.qq.com/ch/finance/',
'科技': 'https://new.qq.com/ch/tech/',
'娱乐': 'https://new.qq.com/ch/ent/',
'国际': 'https://new.qq.com/ch/world/',
'军事': 'https://new.qq.com/ch/milite/',
'游戏': 'https://new.qq.com/ch/games/',
'乐活': 'https://new.qq.com/ch/life/'
}
# 遍历所有模块,调用crawl_news函数爬取数据
for module, url in modules.items():
crawl_news(url, module)
```
使用`crawl_all_news`函数即可爬取所有模块的新闻数据,数据保存在对应的CSV文件中。