인터넷 기술의 지속적인 발전으로 뉴스 웹사이트는 사람들이 시사 정보를 얻는 주요 수단이 되었습니다. 뉴스 웹사이트로부터 데이터를 빠르고 효율적으로 수집하고 분석하는 방법은 현재 인터넷 분야의 중요한 연구 방향 중 하나가 되었습니다. 이 기사에서는 Scrapy 프레임워크를 사용하여 뉴스 웹사이트에서 데이터 수집 및 분석을 구현하는 방법을 소개합니다.
1. Scrapy 프레임워크 소개
Scrapy는 Python으로 작성된 오픈 소스 웹 크롤러 프레임워크로, 웹사이트에서 구조화된 데이터를 추출하는 데 사용할 수 있습니다. Scrapy 프레임워크는 Twisted 프레임워크를 기반으로 하며 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 크롤링할 수 있습니다. Scrapy에는 다음과 같은 기능이 있습니다.
2. 뉴스 웹사이트 데이터 수집
뉴스 웹사이트에서 데이터를 수집하려면 Scrapy 프레임워크를 사용하여 뉴스 웹사이트를 크롤링할 수 있습니다. 다음은 Sina News 웹사이트를 예로 들어 Scrapy 프레임워크의 사용을 소개합니다.
새 Scrapy 프로젝트를 만들려면 명령줄에 다음 명령을 입력하세요.
scrapy startproject sina_news
이 명령은 현재 디렉터리에 sina_news라는 새 Scrapy 프로젝트를 만듭니다.
새로 만든 Scrapy 프로젝트에서는 Spider를 작성하여 웹 크롤링을 구현할 수 있습니다. Scrapy에서 Spider는 웹 사이트 데이터를 크롤링하는 방법을 정의하는 데 사용되는 특수 Python 클래스입니다. 다음은 Sina 뉴스 웹사이트용 Spider의 예입니다.
import scrapy class SinaNewsSpider(scrapy.Spider): name = 'sina_news' start_urls = [ 'https://news.sina.com.cn/', # 新浪新闻首页 ] def parse(self, response): for news in response.css('div.news-item'): yield { 'title': news.css('a::text').extract_first(), 'link': news.css('a::attr(href)').extract_first(), 'datetime': news.css('span::text').extract_first(), }
Spider는 뉴스 웹사이트 크롤링 규칙과 응답을 구문 분석하는 방법을 정의합니다. 위 코드에서는 "sina_news"라는 Spider를 정의하고 시작 URL을 Sina News 홈페이지로 지정합니다. 동시에 웹사이트의 응답을 구문 분석하는 구문 분석 기능도 정의했습니다.
이 구문 분석 기능에서는 CSS 선택기 구문을 사용하여 뉴스의 제목, 링크 및 게시 시간을 추출하고 이 정보를 사전 형식으로 반환합니다.
데이터 정리
데이터 분석
print(keywords)
위 코드는 jieba 라이브러리의 extract_tags 함수를 사용하여 뉴스 제목의 처음 20개 키워드를 추출합니다.
df = df.set_index('datetime')
df_month = df .resample('M').count()print(df_month)
위 코드는 보도자료 시간을 Pandas의 Datetime 유형으로 변환하여 데이터세트의 인덱스로 설정합니다. 그런 다음 resample 함수를 사용하여 월을 다시 샘플링하고 월별 뉴스 릴리스 수를 계산했습니다.
positive_news = df [df['sentiment'] > 0.6]
negative_news = df[df['sentiment'] <= 0.4]print('긍정적인 뉴스 수:', len(긍정적_news))
print('부정적인 뉴스 수: ', 렌(negative_news))
위 코드는 감정 분석을 위해 SnowNLP 라이브러리를 사용하고, 감정 값이 0.6보다 큰 뉴스를 긍정적인 뉴스로 정의하고, 감정 값이 0.4 이하인 뉴스를 부정적인 뉴스로 정의합니다.
4. 요약
이 글에서는 Scrapy 프레임워크를 사용하여 뉴스 웹사이트 데이터를 수집하는 방법과 데이터 정리 및 분석을 위해 Pandas 라이브러리를 소개합니다. Scrapy 프레임워크는 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 크롤링할 수 있는 강력한 웹 크롤러 기능을 제공합니다. Pandas 라이브러리는 수집된 데이터에서 귀중한 정보를 추출하는 데 도움이 되는 다양한 데이터 처리 및 통계 분석 기능을 제공합니다. 이러한 도구를 사용하면 현재 뜨거운 주제를 더 잘 이해하고 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
위 내용은 Scrapy는 뉴스 웹사이트 데이터 수집 및 분석을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!