Scrapy實現新聞網站資料蒐集與分析

隨著網路科技的不斷發展，新聞網站已成為人們獲取時事資訊的主要途徑。如何快速、有效率地擷取新聞網站的數據並進行分析，已成為當前網路領域的重要研究方向之一。本文將介紹如何使用Scrapy框架來實現新聞網站的資料收集與分析。

一、Scrapy框架簡介

Scrapy是一個Python編寫的開源網路爬蟲框架，它可以用來從網站上提取結構化資料。 Scrapy框架基於Twisted框架，可以快速、有效率地爬取大量資料。 Scrapy具有以下特點：

1. 強大的功能－Scrapy提供了許多有用的功能，例如自訂的請求和處理器、自動機制、偵錯工具等。
2. 靈活的配置－Scrapy框架提供了大量的配置選項，可以根據特定的爬蟲需求進行靈活配置。
3. 易於擴展－Scrapy的架構設計非常清晰，可以方便地進行擴展和二次開發。

二、新聞網站資料收集

針對新聞網站的資料收集，我們可以使用Scrapy框架對新聞網站進行爬蟲。以下以新浪新聞網站為例，介紹Scrapy框架的使用。

1. 建立新的Scrapy專案

在命令列中輸入以下指令，建立一個新的Scrapy專案：

scrapy startproject sina_news

該指令會在目前目錄下建立一個名為sina_news的新Scrapy專案。

2. 寫Spider

在新建的Scrapy專案中，可以透過寫Spider來實現網路爬蟲。在Scrapy中，Spider是一個特殊的Python類，用來定義如何爬取網站的資料。以下是一個新浪新聞網站的Spider範例：

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(),
            }

Spider定義了爬取新聞網站的規則和對回應進行解析的方式。在上面的程式碼中，我們定義了一個名為"sina_news"的Spider，並指定了起始URL為新浪新聞首頁。同時，我們也定義了一個parse函數，用於解析網站的回應。

在這個parse函數中，我們使用了CSS Selector語法提取了新聞的標題、連結和發佈時間，並將這些資訊以字典形式傳回。

3. 運行Spider

完成Spider編寫後，我們就可以運行這個Spider並爬取資料了。在命令列中輸入以下指令：

scrapy crawl sina_news -o sina_news.json

該指令會啟動"sina_news"的Spider，並將爬取到的資料儲存到名為sina_news .json的JSON檔中。

三、新聞網站資料分析

在完成資料的收集後，我們需要對收集到的資料進行分析，並從中提取出有價值的資訊。

1. 資料清洗

在大規模採集資料時，常常會遇到一些雜訊資料。因此，在進行資料分析之前，我們需要先對採集到的資料進行清洗。以下以Python Pandas庫為例，介紹如何進行資料清洗。

讀取收集到的新浪新聞資料：

import pandas as pd

df = pd.read_json('sina_news.json')

現在我們得到了一個DataFrame類型的資料集。假設在這個資料集中有一些重複數據，我們可以使用Pandas函式庫進行資料清洗：

##df.drop_duplicates(inplace=True)

上面這行程式碼會刪除資料集中的重複數據。

資料分析

經過資料清洗後，我們可以對採集到的資料進行進一步的分析。以下介紹幾個常用的資料分析技術。

(1) 關鍵字分析

我們可以透過對新聞標題進行關鍵字分析，了解目前時事熱點。以下是一個對新浪新聞標題進行關鍵字分析的範例：

from jieba.analyse import extract_tags

keywords = extract_tags(df['title'].to_string(), topK=20 , withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n'))

print(keywords)

上面這段程式碼使用了jieba庫的extract_tags函數，提取了新聞標題中的前20個關鍵字。

(2) 時間序列分析

我們可以透過時間順序對新聞標題進行統計，了解新聞事件發生的趨勢。以下是一個依照月份對新浪新聞進行時間序列分析的範例：

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

df = df.set_index('datetime ')
df_month = df.resample('M').count()
print(df_month)

上面這段程式碼將新聞發佈時間轉換為Pandas的Datetime類型，並將其設定為資料集的索引。然後，我們使用了resample函數對月份進行重採樣，並計算了每月發布的新聞數量。

(3) 基於情緒分析的分類

我們可以透過對新聞標題進行情感分析，對新聞進行分類。以下是一個對新浪新聞進行情感分析的範例：

from snownlp import SnowNLP

df['sentiment'] = df['title'].apply(lambda x: SnowNLP(x ).sentiments)

positive_news = df[df['sentiment'] > 0.6]
negative_news = df[df['sentiment'] <= 0.4]
print('Positive News Count:' , len(positive_news))
print('Negative News Count:', len(negative_news))

上面這段程式碼使用了SnowNLP函式庫進行情緒分析，並將情緒值大於0.6的新聞定義為正面新聞，情緒值小於等於0.4的新聞定義為負面新聞。

四、總結

本文介紹如何使用Scrapy框架實現新聞網站資料的收集和Pandas庫進行資料清洗和分析。 Scrapy框架提供了強大的網路爬蟲功能，可以快速、有效率地爬取大量資料。 Pandas庫提供了許多資料處理和統計分析的函數，可以幫助我們從收集到的資料中提取有價值的資訊。透過使用這些工具，我們可以更了解當前時事熱點，並從中獲得有用的信息。

以上是Scrapy實現新聞網站資料蒐集與分析的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！