by 程序员野客

1 简介

newspaper 框架是一个主要用来提取新闻内容及分析的 Python 爬虫框架，更确切的说，newspaper 是一个 Python 库，但这个库由第三方开发。

newspaper 主要具有如下几个特点：

比较简洁

速度较快

支持多线程

支持多语言

安装方法：pip3 install newspaper3k

2 基本使用

2.1 查看支持语言

import newspaper

print(newspaper.languages())

2.2 获取新闻

我们以环球网为例，如下所示：

import newspaper

hq_paper = newspaper.build("https://tech.huanqiu.com/", language="zh", memoize_articles=False)

默认情况下，newspaper 缓存所有以前提取的文章，并删除它已经提取的任何文章，使用 memoize_articles 参数选择退出此功能。

2.3 获取文章 URL

>>> import newspaper

>>> hq_paper = newspaper.build("https://tech.huanqiu.com/", language="zh", memoize_articles=False)

>>> for article in hq_paper.articles:

>>> print(article.url)

http://world.huanqiu.com/gallery/9CaKrnQhXvy

http://mil.huanqiu.com/gallery/7RFBDCOiXNC

http://world.huanqiu.com/gallery/9CaKrnQhXvz

http://world.huanqiu.com/gallery/9CaKrnQhXvw

...

2.4 获取类别

>>> import newspaper

>>> hq_paper = newspaper.build("https://tech.huanqiu.com/", language="zh", memoize_articles=False)

>>> for category in hq_paper.category_urls():

>>> print(category)

http://www.huanqiu.com

http://tech.huanqiu.com

http://smart.huanqiu.com

https://tech.huanqiu.com/

2.5 获取品牌和描述

>>> import newspaper

>>> hq_paper = newspaper.build("https://tech.huanqiu.com/", language="zh", memoize_articles=False)

>>> print(hq_paper.brand)

>>> print(hq_paper.description)

huanqiu

环球网科技，不一样的IT视角！以“成为全球科技界的一面镜子”为出发点，向关注国际科技类资讯的网民，提供国际科技资讯的传播与服务。

2.6 下载解析

我们选取其中一篇文章为例，如下所示：

>>> import newspaper

>>> hq_paper = newspaper.build("https://tech.huanqiu.com/", language="zh", memoize_articles=False)

>>> article = hq_paper.articles[4]

# 下载

>>> article.download()

# 解析

article.parse()

# 获取文章标题

>>> print("title=", article.title)

# 获取文章日期

>>> print("publish_date=", article.publish_date)

# 获取文章作者

>>> print("author=", article.authors)

# 获取文章顶部图片地址

>>> print("top_iamge=", article.top_image)

# 获取文章视频链接

>>> print("movies=", article.movies)

# 获取文章摘要

>>> print("summary=", article.summary)

# 获取文章正文

>>> print("text=", article.text)

title= “美丽山”的美丽传奇

publish_date= 2019-11-15 00:00:00

...

2.7 Article 类使用

from newspaper import Article

article = Article('https://money.163.com/19/1130/08/EV7HD86300258105.html')

article.download()

article.parse()

print("title=", article.title)

print("author=", article.authors)

print("publish_date=", article.publish_date)

print("top_iamge=", article.top_image)

print("movies=", article.movies)

print("text=", article.text)

print("summary=", article.summary)

2.8 解析 html

我们通过 requests 库获取文章 html 信息，用 newspaper 进行解析，如下所示：

import requests

from newspaper import fulltext

html = requests.get('https://money.163.com/19/1130/08/EV7HD86300258105.html').text

print('获取的原信息-->', html)

text = fulltext(html, language='zh')

print('解析后的信息', text)

2.9 nlp(自然语言处理)

我们看一下在 nlp 处理前后获取一篇新闻的关键词情况，如下所示：

>>> from newspaper import Article

>>> article = Article('https://money.163.com/19/1130/08/EV7HD86300258105.html')

>>> article.download()

>>> article.parse()

>>> print('处理前-->', article.keywords)

# nlp 处理

>>> article.nlp()

>>> print('处理后-->', article.keywords)

处理前--> []

处理后--> ['亚洲最大水秀项目成摆设', '至今拖欠百万设计费']

通过结果我们可以看出 newspaper 框架的 nlp 处理效果还算可以。

2.10 多任务

当我们需要从多个渠道获取新闻信息时可以采用多任务的方式，如下所示：

import newspaper

from newspaper import news_pool

hq_paper = newspaper.build('https://www.huanqiu.com', language="zh")

sh_paper = newspaper.build('http://news.sohu.com', language="zh")

sn_paper = newspaper.build('https://news.sina.com.cn', language="zh")

papers = [hq_paper, sh_paper, sn_paper]

# 线程数为 3 * 2 = 6

news_pool.set(papers, threads_per_source=2)

news_pool.join()

print(hq_paper.articles[0].html)

因获取内容较多，上述代码执行可能需要一段时间，我们要耐心等待。

3 词云实现

下面我们来看一下如何实现一个简单的词云。

需要的库

import newspaper

# 词频统计库

import collections

# numpy 库

import numpy as np

# 结巴分词

import jieba

# 词云展示库

import wordcloud

# 图像处理库

from PIL import Image

# 图像展示库

import matplotlib.pyplot as plt

第三方库的安装使用 pip install 即可，如：pip install wordcloud。

文章获取及处理

# 获取文章

article = newspaper.Article('https://news.sina.com.cn/o/2019-11-28/doc-iihnzahi3991780.shtml')

# 下载文章

article.download()

# 解析文章

article.parse()

# 对文章进行 nlp 处理

article.nlp()

# nlp 处理后的文章拼接

article_words = "".join(article.keywords)

# 精确模式分词(默认模式)

seg_list_exact = jieba.cut(article_words, cut_all=False)

# 存储分词结果

object_list = []

# 移出的词

rm_words = ['迎', '以来', '将']

# 迭代分词对象

for word in seg_list_exact:

if word not in rm_words:

object_list.append(word)

# 词频统计

word_counts = collections.Counter(object_list)

# 获取前 10 个频率最高的词

word_top10 = word_counts.most_common(10)

# 词条及次数

for w, c in word_top10:

print(w, c)

生成词云

# 词频展示

# 定义词频背景

mask = np.array(Image.open('bg.jpg'))

wc = wordcloud.WordCloud(

# 设置字体格式

font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf',

# 背景图

mask=mask,

# 设置最大显示的词数

max_words=100,

# 设置字体最大值

max_font_size=120

)

# 从字典生成词云

wc.generate_from_frequencies(word_counts)

# 从背景图建立颜色方案

image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(mask)

# 显示词云

plt.imshow(wc)

# 关闭坐标轴

plt.axis('off')

plt.savefig('wc.jpg')

# 显示图像

plt.show()

效果如图所示：

总结

本文为大家介绍了 Python 爬虫框架 newspaper，让大家能够对 newspaper 有个基本了解以及能够上手使用。在使用的过程中，我们会发现 newspaper 框架还存在一些 bug，因此，我们在实际工作中需要综合考虑、谨慎使用。

参考：

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