news_list = soup.find_all("a", class_="news_list_title") for news in news_list: title = news.get_text() link = news.get("href") news_response = requests.get(link) news_soup = BeautifulSoup(news_response.content, "html.parser") content = news_soup.find("div", class_="news_content").get_text() if "公示" in title: ws.append([title, link, content])

时间: 2024-03-18 13:43:43 浏览: 91
JSP

newsList.jsp

这段代码的作用是爬取一个网页中的新闻列表，然后获取每个新闻的标题、链接和内容，并将包含关键词“公示”的新闻信息写入一个 Excel 表格中。具体来说，代码通过 BeautifulSoup 库解析 HTML 页面，获取 class 属性为"news_list_title"的所有a标签，然后遍历每个a标签，获取其标题和链接，随后请求链接，解析新闻详细页面，获取新闻内容，最后判断标题中是否包含关键词“公示”，如果包含，则将新闻的标题、链接和内容写入一个 Excel 表格中。
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import requests from bs4 import BeautifulSoup # 爬取的页面数量 num_pages = 5 # 打开每个页面并获取 HTML 内容 for page_num in range(1, num_pages + 1): url = f"https://www.bernama.com/en/archive.php?page={page_num}" response = requests.get(url) html_content = response.text # 解析 HTML 内容，获取新闻标题和内容 soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser") news_list = soup.find_all("div", class_="row news-row") for news in news_list: title = news.find("a").text.strip() link = news.find("a")["href"] news_response = requests.get(link) news_html = news_response.text news_soup = BeautifulSoup(news_html, "html.parser") content_list = news_soup.find_all("div", class_="col-md-12 news-body") content = "\n".join([p.text for p in content_list[0].find_all("p")]) # 将新闻标题和内容保存到 txt 文件 with open(f"page{page_num}_{title}.txt", "w") as f: f.write(f"Title: {title}\n") f.write(f"Link: {link}\n") f.write(f"Content:\n{content}\n")修改这段代码

这段代码是一个Python爬虫，用于从https://www.bernama.com/en/archive.php网站上爬取新闻标题和内容，并将其保存到txt文件中。在修改这段代码之前，需要先确定你想要做什么，比如想要添加或修改哪些功能。...

修改这段代码并写出来import requests from bs4 import BeautifulSoup # 爬取的页面数量 num_pages = 5 # 打开每个页面并获取 HTML 内容 for page_num in range(1, num_pages + 1): url = f"https://www.bernama.com/bm/index.php/archive.php?page={page_num}" response = requests.get(url) html_content = response.text # 解析 HTML 内容，获取新闻标题和内容 soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser") news_list = soup.find_all("div", class_="row news-row") for news in news_list: title = news.find("a").text.strip() link = news.find("a")["href"] news_response = requests.get(link) news_html = news_response.text news_soup = BeautifulSoup(news_html, "html.parser") content_list = news_soup.find_all("div", class_="col-md-12 news-body") content = "\n".join([p.text for p in content_list[0].find_all("p")]) print(content) # 将新闻标题和内容保存到 txt 文件 with open(f"page{page_num}_{title}.txt", "w") as f: f.write(f"Title: {title}\n") f.write(f"Link: {link}\n") f.write(f"Content:\n{content}\n")

news_list = soup.find_all("div", class_="row news-row") for news in news_list: title = news.find("a").text.strip() link = news.find("a")["href"] # 打开每个新闻链接并获取 HTML 内容 news_response...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://www.mee.gov.cn/' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取政策标题和发布时间 policy_list = soup.find_all('div', class_='news-item') for policy in policy_list: title = policy.find('a').text time = policy.find('span', class_='time').text print(title, time)

3. 通过 soup 对象的 find_all 方法查找所有 class 为 'news-item' 的 div 标签，得到一个包含多个政策条目的列表。 4. 遍历政策列表，对于每个政策条目，通过 find 方法查找标题和发布时间所对应的标签，并使用 ...

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for policy in policy_list: title = policy.find('a').text time = policy.find('span', class_='time').text writer.writerow([title, time]) 这样，政策信息就会被写入 CSV 文件中。请注意，您需要在...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头，模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://news.sina.com.cn/' analyze_news(url)

这是一段 Python 代码，用于从新浪新闻网站获取新闻列表，并对新闻进行情感析和关键词提取。具体来，它使用 requests 库获取网页内容，使用 库解析网页，使用 jieba 库关键词提取，使用 SnowNLP 库进行情感析，最后...

url = 'http://www.mee.gov.cn/' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取政策标题和发布时间 policy_list = soup.find_all('div', class_='news-item') if not policy_list: print('没有找到政策列表，请检查代码是否正确。') with open('policies.txt', 'w') as f: for policy in policy_list: title = policy.find('a').text time = policy.find('span', class_='time').text f.write(title + '\t' + time + '\n') print('政策列表已保存到文件中。') 没有找到政策列表，请检查代码是否正确。 政策列表已保存到文件中。

根据程序输出，政策列表为空，这可能是因为网站的页面结构发生了变化，导致无法正确获取政策列表。... 另外，你也可以尝试使用浏览器的开发者工具来查看网站的页面结构，找到政策列表所在的元素和类名，并在代码中进行...

优化这段代码：import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba url = "http://xc.hfut.edu.cn/1955/list{}.htm" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"} news_list = [] for i in range(1, 6): # 爬取前5页的新闻标题 res = requests.get(url.format(i), headers=headers) soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser") news = soup.find_all("span", {"class": "news_title"}) for n in news: news_list.append(n.a.string) # 对新闻标题进行分词 words_list = [] for news in news_list: words = jieba.cut(news) for word in words: words_list.append(word) from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np # 读入背景图片 image = Image.open("C:\\xhktSoft\huahua.jpg") graph = np.array(image) # 设置停用词 stop_words = ["的", "是", "在", "了", "和", "与", "也", "还", "有", "就", "等", "中", "及", "对", "是"] # 生成词云图 wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc", background_color='white', max_words=200, mask=graph, stopwords=stop_words, max_font_size=200, random_state=42) wc.generate_from_text(" ".join(words_list)) # 绘制词云图 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show()

news = soup.find_all("span", {"class": "news_title"}) for n in news: news_list.append(n.a.string) return news_list # 定义函数对新闻标题进行分词 def cut_words(news_list): words_list = [] for ...

需要完整的代码，比如爬取https://www.enread.com/news/business/list_188.html

for article in soup.find_all('div', class_='news-item'): title = article.h2.text.strip() if article.h2 else '' link = article.find('a')['href'] if article.a else None articles.append({'Title': ...

写一个requests爬取https://www.fjmotor.com.cn/allnews_list/tpid_10.html该网站的代码

news_list = soup.find_all("div", class_="newslist-item") for news in news_list: title = news.find("a").text.strip() link = news.find("a")["href"] print(title, link) 上述代码首先使用requests库...

In the code cell below, complete function extract163Data which takes a soup as a parameter and return a list whith the following data: {'title': '贾跃亭的成功意味着实体失败?', 'time': '2016-04-25 14:28:18', 'url': 'http://money.163.com/16/0425/14/BLGM1PH5002551G6.html'}, {'title': '海尔模式为何在西方叫好不叫座', 'time': '2016-04-22 15:00:23', 'url': 'http://money.163.com/16/0422/15/BL90MCB400253G87.html'}, {'title': '有前科就不能开网约车？', 'time': '2016-04-12 15:30:49', 'url': 'http://money.163.com/16/0412/15/BKFAETGB002552IJ.html'}.

news_list = soup.find('div', class_='mod_newslist').find_all('li') for news in news_list: title = news.find('a').get_text().strip() time = news.find('span', class_='time').get_text().strip() url ...

用BeautifulSoup实现对http://news.imnu.edu.cn/的爬取

print(title.find('a').text.strip()) # 爬取新闻链接 links = soup.find_all('div', class_='list_item') for link in links: print(url + link.find('a')['href']) 这段代码利用了Python中的requests和...

用python从交大新闻网主页新闻栏目(http://news.xjtu.edu.cn/zyxw.htm)爬取最新的100 条新闻的代码，并保存在news.txt文件中

news_items = news_list.find_all('div', class_='item') with open('news.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for news_item in news_items[:100]: news_title = news_item.find('a').text.strip() news_link ...

用python从交大新闻网主页新闻栏目(http://news.xjtu.edu.cn/zyxw.htm)爬取最新的100 条新闻内容的代码，并保存在news.txt文件中

news_list = soup.find_all('div', class_='newslist')[0].find_all('li') # 获取最新的100条新闻 news_content = [] for news in news_list[:100]: news_url = news.find('a')['href'] news_title = news.find('...

python搜索新浪新闻，输入关键字如“霜降”点击搜索 https://news.sina.com.cn/

news_list = soup.find_all('div', class_='list-item') # 这里假设CSS选择器正确 # 遍历并打印新闻标题 for item in news_list: title = item.find('a').text print(title) else: print("请求失败")

用python中的scripy从交大新闻网主页新闻栏目(http://news.xjtu.edu.cn/zyxw.htm)爬取最新的100 条新闻内容的代码，并保存在news.txt文件中

news_list = soup.find_all("div", class_="text_list") for news in news_list: title = news.find("a").get_text().strip() link = news.find("a")["href"] yield scrapy.Request(link, callback=self.parse_...

数据分析搜索新浪新闻，输入关键字如“霜降”点击搜索 https://news.sina.com.cn/ 使用python

news_results = soup.find_all('div', class_='list-item') # 假设新闻列表的容器有这个class 4. 对每个新闻结果，你可以提取标题、链接等信息。这里仅作展示，实际操作可能需要更复杂的选择器匹配： ...

从交大新闻网主页新闻栏目(http://news.xjtu.edu.cn/zyxw.htm)爬取最新的100 条新闻

news_list = soup.find('div', class_='l-list') news_items = news_list.find_all('div', class_='item') for news_item in news_items: news_title = news_item.find('a').text.strip() news_link = news_item....

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