1.选一个自己感兴趣的主题(所有人不能雷同)。
2.用python 编写爬虫程序,从网络上爬取相关主题的数据。
3.对爬了的数据进行文本分析,生成词云。
4.对文本分析结果进行解释说明。
5.写一篇完整的博客,描述上述实现过程、遇到的问题及解决办法、数据分析思想及结论。
6.最后提交爬取的全部数据、爬虫及数据分析源代码。
1、开发环境
编程语言:Python3.6
代码运行工具:pycham
依赖库:Requests,BeautifulSoup,wordcloud,re,jieba等
2、开发软件已经第三方库的安装
由于开发软件的安装流程网上都有比较详细的介绍,所以在这里只是给出参考网站,具体讲一下的是第三方库的安装
Python3.6的安装教程参照(https://jingyan.baidu.com/article/e9fb46e1502c5a7520f76640.html)
pycham的安装教程参照 (https://jingyan.baidu.com/article/90895e0f28a32064ec6b0bc7.html)
在windows上安装python依赖库非常简单,语法如下:pip install PackageName PackageName指的是你安装的依赖包名称。
例如安装requests依赖包可以这样安装:pip install requests
但是以上的安装依赖包的方法用于wordcloud依赖包的安装是不行的,软件会报错的。我上网找了一下解决的方法有两个比较可行的。
第一个是去https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud选择合适的版本下载whl文件,注意的是,cp指的是系统上安装的python版本,32或者64表示安装的python版本是32位或者64位的,而不是你电脑的操作系统多少位的
下载完成后打开cmd运行,切换到指定目录运行,代码如下:
pip install wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win32.whlpip install wordcloud
其中wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win32.whl是你下载的whl文件的名字或者说是你下载的whl 的版本。
第二个是去网站下载一个vs2017可以解决这个问题,不过这个软件太大了有几个G,下载什么的太浪费时间,不过在第一种情况你还不能解决wordcloud不能安装的问题也可以使用第二种
参考网站https://jingyan.baidu.com/article/597a06433b992e312b524384.html
要注意的是你使用的依赖包一定要都下载了,不然使用不了,特别是生成词云是时候使用到的jieba依赖包
3、爬虫程序的编辑以及生成词云
爬取广州商学院校园网新闻
# coding: utf-8import reimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom datetime import datetimedef getClickCount(r): s = re.findall('\_(.*).html', r)[0].split('/')[-1] res = requests.get('http://oa.gzcc.cn/api.php?op=count&id={}&modelid=80'.format(s)) return int(res.text.split('.html')[-1].lstrip("('").rstrip("');"))def getNewsDetail(newsUrl): # 一篇新闻的全部内容 resd = requests.get(newsUrl) resd.encoding = 'utf-8' soupd = BeautifulSoup(resd.text, 'html.parser') # 打开新闻详情并解析 news = {} news['title'] = soupd.select('.show-title')[0].text info = soupd.select('.show-info')[0].text news['dt'] = datetime.strptime(info.lstrip('发布时间:')[0:19], '%Y-%m-%d %H:%M:%S') if info.find('来源:') > 0: news['source'] = info[info.find('来源:'):].split()[0].lstrip('来源:') else: news['source'] = 'none' news['content'] = soupd.select('.show-content')[0].text.strip() news['click'] = getClickCount(newsUrl) news['newsUrl'] = newsUrl return (news)def getListPage(pageUrl): # 9. 取出一个新闻列表页的全部新闻 包装成函数def getListPage(pageUrl) res = requests.get(pageUrl) res.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') newslist = [] for news in soup.select('li'): if len(news.select('.news-list-title')) > 0: newsUrl = news.select('a')[0].attrs['href'] newslist.append(getNewsDetail(newsUrl)) return (newslist)def getPageN(): res = requests.get('http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/') res.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') pagenumber = int(soup.select('.a1')[0].text.rstrip('条')) page = pagenumber // 10 + 1 return pagenewstotal = []firstPageUrl = 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/'newstotal.extend(getListPage(firstPageUrl))n = getPageN()# f = open('gzccnews.txt','a',encoding='utf-8')for i in range(n, n + 1): listPageUrl = 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/{}.html'.format(i) newstotal.extend(getListPage(listPageUrl))for news in newstotal: print(news)import pandasdf = pandas.DataFrame(newstotal)df.to_excel('gzccnews.xlsx')# fo = open('output.txt', "ab+")# # 以二进制写入章节题目 需要转换为utf-8编码,否则会出现乱码# fo.write(('\r' + + '\r\n').encode('UTF-8'))# # 以二进制写入章节内容# fo.write(().encode('UTF-8'))# fo.close()
选取想要生成词云图片(可以根据你自己的喜欢更换你的选择)
生成词云
#coding:utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDSimport jiebaimport numpy as npfrom PIL import Image#读入背景图片abel_mask = np.array(Image.open("gui.jpg"))#读取要生成词云的文件text_from_file_with_apath = open('output.txt',encoding='utf-8').read()#通过jieba分词进行分词并通过空格分隔wordlist_after_jieba = jieba.cut(text_from_file_with_apath, cut_all = True)wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)#my_wordcloud = WordCloud().generate(wl_space_split) 默认构造函数my_wordcloud = WordCloud( background_color='white', # 设置背景颜色 mask = abel_mask, # 设置背景图片 max_words = 800, # 设置最大现实的字数 stopwords = {}.fromkeys(['学院', '广州','法律','教师','新生','会议','主持','书记','学生']), # 设置停用词 font_path = 'C:/Users/Windows/fonts/simkai.ttf',# 设置字体格式,如不设置显示不了中文 max_font_size = 50, # 设置字体最大值 random_state = 30, # 设置有多少种随机生成状态,即有多少种配色方案 scale=.5 ).generate(wl_space_split)# 根据图片生成词云颜色image_colors = ImageColorGenerator(abel_mask)# 以下代码显示图片plt.imshow(my_wordcloud)plt.axis("off")plt.show()
生成词云后的图片