wap网站的未来,网站开发下载,怎样让百度快速收录网站,制作一个聊天软件需要多少钱#x1f495;#x1f495;作者#xff1a;计算机源码社 #x1f495;#x1f495;个人简介#xff1a;本人 八年开发经验#xff0c;擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等#xff0c;大家有这一块的问题可以一起交流作者计算机源码社 个人简介本人 八年开发经验擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等大家有这一块的问题可以一起交流 学习资料、程序开发、技术解答、文档报告 如需要源码可以扫取文章下方二维码联系咨询 Java项目 微信小程序项目 Android项目 Python项目 PHP项目 ASP.NET项目 Node.js项目 选题推荐 项目实战|基于python开发和数据爬取技术的新闻数据分析 文章目录 1、选题背景2、研究目的和意义3、系统功能设计4、系统页面设计5、参考文献6、核心代码 1、选题背景 随着互联网技术的迅猛发展新闻资讯的传播渠道越来越广泛尤其是社交媒体和新闻平台的崛起使得海量新闻数据得以迅速产生。然而这种信息的爆炸性增长也带来了巨大的数据处理和分析挑战。特别是在众多新闻平台中如何从中提取有价值的信息、进行有效的数据分析成为了一个重要课题。以“今日头条”为例该平台提供了丰富的新闻内容但由于其数据量庞大且格式多样化传统的数据处理方法难以满足需求。因此基于Python的新闻数据分析系统应运而生旨在通过自动化数据采集、清理与处理提高数据分析的效率和准确性并将其转化为具有实际价值的信息帮助用户和管理者做出更加明智的决策。
2、研究目的和意义 本系统的开发旨在构建一个综合性新闻数据分析平台通过现代化的技术手段来提升新闻数据的处理和展示能力。系统通过Scrapy爬虫技术从“今日头条”获取实时新闻数据这一过程不仅能够自动化地抓取大量数据还能保证数据的及时性和全面性。系统将对采集到的数据进行详尽的清理和处理并存储到MySQL数据库中以确保数据的准确性和可追溯性。最终通过结合Python和Django框架构建Web应用利用Echarts进行数据可视化展示使得新闻转发数、点赞数、评论推荐等关键数据得以直观呈现满足用户和管理者对新闻数据的分析需求。 该新闻数据分析系统的开发具有重要的实际意义新闻数据分析系统通过自动化的数据采集和处理大幅度提升了新闻数据分析的效率减少了人工干预降低了数据处理的成本。其次借助可视化技术用户能够更直观地理解和分析新闻数据的各种指标如新闻转发数、点赞数、评论推荐等从而更好地把握新闻热点和舆论趋势。对于新闻媒体和分析人员来说这种系统不仅能提升工作效率还能为其提供有力的数据支持帮助其制定更加精准的新闻发布和市场策略。最终系统的开发推动了数据分析技术在新闻行业的应用进步为新闻数据的深入挖掘和分析提供了坚实的技术基础。
3、系统功能设计
1. 新闻数据爬取与采集 系统的首要研究内容是利用Scrapy爬虫框架从“今日头条”平台自动化地抓取新闻数据。研究将着重于设计和实现高效的爬取策略以处理不同类型的新闻页面和内容。这包括 爬虫策略设计确定爬虫的入口点制定合理的爬取规则和策略确保爬取的数据全面且有代表性。 数据提取从网页中提取新闻标题、发布时间、新闻正文、转发数、点赞数、评论数等关键数据字段处理各种格式的数据如HTML、JSON等。 反爬措施应对研究应对网站的反爬虫措施如IP封禁、验证码等确保爬虫的稳定性和可靠性。 2. 数据清洗与存储 在数据采集后研究将集中于数据的清洗和存储过程。这包括 数据预处理处理原始数据中的噪声和冗余信息进行数据去重、格式化和标准化操作保证数据的准确性和一致性。 数据存储将清洗后的数据存入MySQL数据库设计合理的数据表结构以支持高效的数据检索和管理。研究将包括数据库的设计、优化和维护确保系统在高并发情况下的性能。 3. 数据可视化与分析 在数据存储后系统的核心研究内容是如何将数据可视化以便进行深入分析和展示。这包括 数据分析利用Python的数据分析库如Pandas、NumPy等对新闻数据进行统计分析挖掘出有价值的信息如新闻热点、舆论趋势等。 可视化设计基于Echarts框架设计数据可视化界面实现新闻转发数统计、词云图、新闻点赞统计、新闻媒体统计、新闻评论推荐等可视化展示。 用户界面设计使用Django框架开发Web应用实现用户管理、新闻数据管理、系统公告管理等功能确保用户能够方便地访问和操作系统。 4. 系统功能实现与测试 最后研究将集中于系统的功能实现和测试确保系统的稳定性和性能。这包括 系统功能实现根据需求实现用户管理、新闻数据管理、系统公告管理等功能确保系统的完整性和用户体验。 系统测试进行系统的功能测试、性能测试和安全测试发现并修复可能存在的问题确保系统在实际应用中的稳定性和可靠性。
4、系统页面设计 如需要源码可以扫取文章下方二维码联系咨询
5、参考文献
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6、核心代码
# # -*- coding: utf-8 -*-# 数据爬取文件import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import XinwenxinxiItem
import time
from datetime import datetime,timedelta
import datetime as formattime
import re
import random
import platform
import json
import os
import urllib
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
import numpy as np
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from selenium.webdriver import ChromeOptions, ActionChains
from scrapy.http import TextResponse
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
# 新闻信息
class XinwenxinxiSpider(scrapy.Spider):name xinwenxinxiSpiderspiderUrl https://m.toutiao.com/list/?tag__all__max_time0min_behot_time0acwapcount20formatjson_raw_signatureUhRCxwAANCPxSQ.5Mm8FWVIUQtiasA1B6F6B334C36BDcp6634E3D65B8D2E1aid1698start_urls spiderUrl.split(;)protocol hostname realtime Falsedef __init__(self,realtimeFalse,*args, **kwargs):super().__init__(*args, **kwargs)self.realtime realtimetruedef start_requests(self):plat platform.system().lower()if not self.realtime and (plat linux or plat windows):connect self.db_connect()cursor connect.cursor()if self.table_exists(cursor, wx07vasx_xinwenxinxi) 1:cursor.close()connect.close()self.temp_data()returnpageNum 1 1for url in self.start_urls:if {} in url:for page in range(1, pageNum):next_link url.format(page)yield scrapy.Request(urlnext_link,callbackself.parse)else:yield scrapy.Request(urlurl,callbackself.parse)# 列表解析def parse(self, response):_url urlparse(self.spiderUrl)self.protocol _url.schemeself.hostname _url.netlocplat platform.system().lower()if not self.realtime and (plat linux or plat windows):connect self.db_connect()cursor connect.cursor()if self.table_exists(cursor, wx07vasx_xinwenxinxi) 1:cursor.close()connect.close()self.temp_data()returndata json.loads(response.body)try:list data[data]except:passfor item in list:fields XinwenxinxiItem()try:fields[title] emoji.demojize(self.remove_html(str( item[title] )))except:passtry:fields[picture] emoji.demojize(self.remove_html(str( item[image_list][0][url] )))except:passtry:fields[medianame] emoji.demojize(self.remove_html(str( item[media_name] )))except:passtry:fields[gaishu] emoji.demojize(self.remove_html(str( item[abstract] )))except:passtry:fields[pubtime] emoji.demojize(self.remove_html(str( item[datetime] )))except:passtry:fields[commentcount] int( item[comment_count])except:passtry:fields[repincount] int( item[repin_count])except:passtry:fields[likecount] int( item[like_count])except:passtry:fields[laiyuan] emoji.demojize(self.remove_html(str( item[url] )))except:passyield fields# 详情解析def detail_parse(self, response):fields response.meta[fields]return fields# 数据清洗def pandas_filter(self):engine create_engine(mysqlpymysql://root:123456localhost/spiderwx07vasx?charsetUTF8MB4)df pd.read_sql(select * from xinwenxinxi limit 50, con engine)# 重复数据过滤df.duplicated()df.drop_duplicates()#空数据过滤df.isnull()df.dropna()# 填充空数据df.fillna(value 暂无)# 异常值过滤# 滤出 大于800 和 小于 100 的a np.random.randint(0, 1000, size 200)cond (a800) (a100)a[cond]# 过滤正态分布的异常值b np.random.randn(100000)# 3σ过滤异常值σ即是标准差cond np.abs(b) 3 * 1b[cond]# 正态分布数据df2 pd.DataFrame(data np.random.randn(10000,3))# 3σ过滤异常值σ即是标准差cond (df2 3*df2.std()).any(axis 1)# 不满⾜条件的⾏索引index df2[cond].index# 根据⾏索引进⾏数据删除df2.drop(labelsindex,axis 0)# 去除多余html标签def remove_html(self, html):if html None:return pattern re.compile(r[^], re.S)return pattern.sub(, html).strip()# 数据库连接def db_connect(self):type self.settings.get(TYPE, mysql)host self.settings.get(HOST, localhost)port int(self.settings.get(PORT, 3306))user self.settings.get(USER, root)password self.settings.get(PASSWORD, 123456)try:database self.databaseNameexcept:database self.settings.get(DATABASE, )if type mysql:connect pymysql.connect(hosthost, portport, dbdatabase, useruser, passwdpassword, charsetutf8)else:connect pymssql.connect(hosthost, useruser, passwordpassword, databasedatabase)return connect# 断表是否存在def table_exists(self, cursor, table_name):cursor.execute(show tables;)tables [cursor.fetchall()]table_list re.findall((\.*?\),str(tables))table_list [re.sub(,,each) for each in table_list]if table_name in table_list:return 1else:return 0# 数据缓存源def temp_data(self):connect self.db_connect()cursor connect.cursor()sql insert into xinwenxinxi(id,title,picture,medianame,gaishu,pubtime,commentcount,repincount,likecount,laiyuan)selectid,title,picture,medianame,gaishu,pubtime,commentcount,repincount,likecount,laiyuanfrom wx07vasx_xinwenxinxiwhere(not exists (selectid,title,picture,medianame,gaishu,pubtime,commentcount,repincount,likecount,laiyuanfrom xinwenxinxi wherexinwenxinxi.idwx07vasx_xinwenxinxi.id))order by rand()limit 50;cursor.execute(sql)connect.commit()connect.close() 作者计算机源码社 个人简介本人 八年开发经验擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等大家有这一块的问题可以一起交流 学习资料、程序开发、技术解答、文档报告 如需要源码可以扫取文章下方二维码联系咨询
