动态新闻标题热点分析

动态新闻标题热点分析
背景描述
基本上每天都会发生一些令社会热议的热点新闻舆情事件，我通过python针对这些热点新闻舆情事件热点词汇进行了盘点，汇总并展示热点词可视化，供各位参考。
为完成该项工作，我将应用大数据技术，以Python作为整个项目的基础开发语言，基于Python平台综合利用Requests、matplotlib、jieba、wordcloud等，对数据进行获取、处理、清洗、可视化呈现.
一：数据采集
使用工具
PyCharm 2020.3.3 x64
Google Chrome
Python3.6

采集规划
数据目标来源网易新闻：“https://news.163.com”
目的是抓取网易新闻近70条要闻标题，抓取目标如下

通过了F12开发者模式发现数据都来源于该js路径
https://temp.163.com/special/00804KVA/cm_yaowen20200213.js?callback=data_callback&date=20200115
后经过测试发现callback=data_callback&date=20200115参数不存在并不影响结果，所以进行了删除处理
决定抓取https://temp.163.com/special/00804KVA/cm_yaowen20200213.js

代码展示

代码解释

指定的爬取url

进行浏览器伪装，针对反爬使用

打开subjects.txt，进行覆盖，字符编码为utf-8 设别名为f

获得请求头

获取字符串形式数据

通过正则表达式获取所有标题

通过遍历标题数据集，逐条换行写入subjects.txt
到这里会进行自动关流，整个采集到这就结束了
部分结果

二：数据预处理
使用工具
PyCharm 2020.3.3 x64
Python3.6
处理规划
原始文本

分词-并词性标注
要抓取热点词首先要将新闻标题进行分词，可利用python中著名的分词器jieba(结巴分词)

选择名词，删除停用词
1.对“的”和“我们”这样的停用词进行去除处理，通过停用词表对词进行过滤
2.选择名词jieba中的词性标签使用了传统方式，例如：“n”是名词，“a”是形容词等。可利用正则表达式r’n[a-z0-9{0,2}]’进行处理

代码展示

代码解释

打开采集结果文件，进行行行读取到一个列表当中，此列表的每一项是数据集的每一行

打开停用词集，对每一项进行前后空格去除处理，并将其放到去重容器Set

创建新的列表，遍历采集结果数据集，数据为空的数据直接跳过，如果不为空，则进行结巴分词，将分词后的文件进行拆解遍历，要求不属于停用词数据集且这个词是名词如果满足条件则存入新的列表。
部分结果

三：数据分析
分析规划
计算词频，手动计算以键值对形式存储
代码展示

四：数据可视化
使用工具
PyCharm 2020.3.3 x64
Python3.6
matplotlib
wordcloud

代码展示

代码解释

得到文件的目录，读取图像aaa.png

设置WordCould(
字体为simher.ttf
背景颜色为白色
遮罩图像
颜色映射橙色
最大字数为50
)

给定词频画词云图

存入本地文件名为wordcloud.jpg

展示可视化图
结果展示

五：感受和体会

关于学习python数据分析基本过程的心得，在数据分析这门课程当中主要学习了numpy和pandas、Matplotlib和机器学习的知识，学习过程很充实，也不是很难，遇到困难基本可以通过百度、CSDN解决。因为在学习python课程的时候，其实已经完成对于python这个算法的简单入门了，也就是说学习利用python进行数据分析的基本过程前已经算是对这门语言入门了。现在很多行业，都离不开用Excel做数据分析，但每次用Excel做数据分析时，往往会出现很多令人头疼的现象如连套错误、不可扩展、性能不好、公式复杂、版本控制等…,而python做数据分析正弥补了Excel的缺点，首先python学习简单、工作效率快、代码简洁。Python还提供很多已经预先写好的代码，你只要引用一下就可以，连代码都不用写。。近年来Python的使用者数量和重要性逐年增多，逐渐成为了世界排名第三的最受欢迎编程语言。由于Python在数据分析、机器学习、深度学习等方面，开源包的不断完善和丰富，其热度近年来是一直上升的。综上所述，使用Python进行数据分析已经是一种大趋势，学习它是非常有用的，是一个非常好的选择。但我认为我学习python的时间还是有点短，基础没有稳固，对基础的知识也没有完全牢记，python确实很神奇，语言太简洁了，很多时候让我很惊讶，对其兴趣很大，希望我可以对python掌握的更好。

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