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1. 项目简介

利用网络爬虫技术从某新闻网站爬取最新的新闻数据，并进行版块分类，对某篇版块下的所有新闻进行中文分词，保留表征能力强名词和动词作为关键词，并进行关键词词频统计，同时对新闻进行词云统计和词群分析。对不同版块的新闻热度进行统计分析。利用 flask 搭建后台，构建标准的 restful 接口，前端利用 bootstrap + echarts + jquery 调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。

2. 功能组成

基于Python社会热点新闻关键词数据分析系统的功能主要包括：

3. 新闻数据爬虫

利用 Python 的 request + beautifulsoup 实现某新闻网站的新闻、娱乐、财经、体育、科技、汽车、女人、旅游、房产、教育、游戏等版块的最新新闻数据，完成数据清洗后存储到文件系统或数据库中。

......news_infoes = []
# 分别爬取每个版块的热门新闻
for category in all_categories_map:cate_url = all_categories_map[category]print('--> 爬取 {} 版块：{}'.format(category, cate_url))html = get_html(cate_url)soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')items = soup.find_all('tr')news_title_set = set()for item in tqdm(items):try:tds = item.select('td')if len(tds) < 2:continuenews_url = tds[0].a['href']news_soup = BeautifulSoup(get_html(news_url), 'lxml')if news_soup.title is None or news_soup.title.string.strip() == '':news_title = tds[0].a.text.strip()else:news_title = news_soup.title.string# 避免新闻爬取重复if news_title in news_title_set:continuenews_title_set.add(news_title)click_count = int(tds[1].text.strip())news_info = {'category': category, 'title': news_title, 'url': news_url, 'click_count': click_count}news_infoes.append(news_info)if len(news_infoes) == 10:file_out.writelines([json.dumps(info, ensure_ascii=False) + '\n' for info in news_infoes])file_out.flush()news_infoes.clear()time.sleep(0.5)except:continue......

4. 基于Python热点新闻关键词数据分析系统

4.1 系统注册登录

4.2 话题词频统计与词群分析

通过对新闻关键词抽取、词频统计，并对多个关键词进行聚类形成词群：

def news_words_analysis(category):......word_count = {}for key_words in cate_df['title_cut']:for word in key_words:if word in word_count:word_count[word] += 1else:word_count[word] = 1wordclout_dict = sorted(word_count.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)wordclout_dict = [{"name": k[0], "value": k[1]} for k in wordclout_dict]# 选取 top10 的词作为话题词群top_keywords = [w['name'] for w in wordclout_dict[:10]][::-1]top_keyword_counts = [w['value'] for w in wordclout_dict[:10]][::-1]......

4.3 新闻热度分析

新闻热度主要依据每个版块的所有新闻的关注人数的分布情况，前端利用 echarts 和 ecStat 实现密度分布直方图的可视化：

var dom = document.getElementById("main1");
var myChart = echarts.init(dom);
var app = {};
option = null;
var girth = data['click_counts'];
var bins = ecStat.histogram(girth, 'scott');var interval;
var min = Infinity;
var max = -Infinity;var bins_data = echarts.util.map(bins.data, function (item, index) {var x0 = bins.bins[index].x0;var x1 = bins.bins[index].x1;interval = x1 - x0;min = Math.min(min, x0);max = Math.max(max, x1);return [x0, x1, item[1]];
});function renderItem(params, api) {var yValue = api.value(2);var start = api.coord([api.value(0), yValue]);var size = api.size([api.value(1) - api.value(0), yValue]);var style = api.style();return {type: 'rect',shape: {x: start[0] + 1,y: start[1],width: size[0] - 2,height: size[1]},style: style};
}option = {backgroundColor: '#F9F9F9',title: {text: key + '版块关注热度分布直方图（关注次数最大值' + data['max_click_count'] + '，最小值' + data['min_click_count'] + '）',left: 'center',top: 10},color: ['rgb(25, 183, 207)'],grid: {top: 80,containLabel: true},tooltip: {trigger: 'axis',axisPointer: {type: 'shadow'}},xAxis: [{type: 'value',min: min,max: max,interval: interval}],yAxis: [{type: 'value',}],series: [{name: '新闻个数',type: 'custom',renderItem: renderItem,label: {show: true,position: 'insideTop'},encode: {x: [0, 1],y: 2,tooltip: 2,label: 2},data: bins_data}]
};
if (option && typeof option === "object") {myChart.setOption(option, true);
}

5. 总结

本项目利用网络爬虫技术从某新闻网站爬取最新的新闻数据，并进行版块分类，对某篇版块下的所有新闻进行中文分词，保留表征能力强名词和动词作为关键词，并进行关键词词频统计，同时对新闻进行词云统计和词群分析。对不同版块的新闻热度进行统计分析。利用 flask 搭建后台，构建标准的 restful 接口，前端利用 bootstrap + echarts + jquery 调用后台接口，并进行前端的渲染可视化。

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