写一段python代码 要求爬取有关“天津机场不明飞行物”的舆论数据 并清洗

要编写一个Python程序来抓取关于“天津机场不明飞行物”舆情的数据并进行初步清洗，我们需要使用网络爬虫库如`requests`、`BeautifulSoup`或更现代的`pandas`和`selenium`（如果数据来自动态加载的内容）。这里我将提供一个基本的步骤，假设我们使用`requests`和`BeautifulSoup`抓取静态网页上的数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 设置URL
url = "https://www.example.com/search?q=天津机场不明飞行物"  # 这里换成实际包含搜索结果的网站URL

# 发送请求
response = requests.get(url)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 找到包含评论或新闻的部分（这取决于网站结构）
    data_container = soup.find('div', class_='comments') or soup.find('section', id='news_results')

    # 假设每个评论是一个字典，有标题（title）、时间（timestamp）和内容（content）字段
    comments_list = []
    for item in data_container.find_all('article'):
        title = item.h2.text.strip() if item.h2 else ""
        timestamp = item.time['datetime'] if item.time else ""
        content = item.p.text.strip() if item.p else ""

        comments_list.append({'Title': title, 'Timestamp': timestamp, 'Content': content})

    # 将数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(comments_list)

    # 清洗数据
    df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])  # 将时间戳转换为日期时间类型
    df.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
    df['Content'] = df['Content'].str.replace('[^\w\s]', '')  # 去除特殊字符

    print("清洗后的数据:")
    print(df)
else:
    print(f"无法访问页面，状态码：{response.status_code}")

注意：这段代码示例假设了网站结构以及数据的位置。实际应用时，你需要根据目标网站的具体HTML结构来调整代码。同时，某些网站可能有反爬机制或API接口，直接抓取可能不被允许，请遵守网站的robots.txt规则。