分享一个基于python爬虫的“今日头条”新闻数据分析可视化系统（源码、调试、LW、开题、PPT）

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项目实战|基于python开发和数据爬取技术的新闻数据分析

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

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5、参考文献

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[3]张丽丽.大数据时代，新闻出版如何进行自我升级[J].云端,2024,(27):57-59.
[4]蒋涛,潘云辉,崔鹏.融合新闻传播模式和传播者情感偏好的虚假新闻检测研究[J/OL].数据分析与知识发现,1-12[2024-08-18].http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1478.G2.20240605.0919.004.html.
[5]雷海涛.大数据技术在电视新闻生产中的应用[J].电视技术,2024,48(04):69-71+88.DOI:10.16280/j.videoe.2024.04.017.
[6]张雅慧.数学方法在新闻数据分析中的应用及实践研究[J].新闻研究导刊,2024,15(06):123-125.
[7]王昺南.大数据技术在财经新闻报道中的应用与挑战[J].新闻文化建设,2024,(05):20-22.
[8]郝珊,魏修治.数据新闻可视化信息误导分析框架与误导方式[J].情报杂志,2024,43(06):177-184.
[9]张飞鹏,徐一雄,陈曦,等.基于新闻文本情绪的区间值股票回报预测研究[J].计量经济学报,2024,4(01):204-230.
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[13]周海燕.新媒体技术在新闻采编中的应用[J].电视技术,2023,47(10):77-79.DOI:10.16280/j.videoe.2023.10.019.
[14]肖筱林,王汉生.大数据分析在宏观金融领域的文献综述——基于中央银行的视角[J].经济管理学刊,2023,2(03):89-110.
[15]张墩瑞.新闻媒体中的数据挖掘技术在采访中的应用探究[J].中国传媒科技,2023,(07):92-95.DOI:10.19483/j.cnki.11-4653/n.2023.07.019.
[16]陈旭涧.基于元数据和知识图谱的碎片化数据分析[D].北方工业大学,2023. DOI:10.26926/d.cnki.gbfgu.2023.000248.
[17]郭健.广播电台融媒体数据分析平台的设计与实现[D].西华大学,2023. DOI:10.27411/d.cnki.gscgc.2023.000555.
[18]李亮.新闻简报编辑系统的设计与实现[D].北京邮电大学,2023. DOI:10.26969/d.cnki.gbydu.2023.001941.
[19]王明旭.基于数据挖掘的化工新闻文本分类研究[D].淮阴工学院,2023. DOI:10.27944/d.cnki.ghygy.2023.000078.
[20]陈梓涵.面向影视动画制作流程的三维数据视频生成方法研究[D].桂林电子科技大学,2023. DOI:10.27049/d.cnki.ggldc.2023.000583.

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 = 'xinwenxinxiSpider'spiderUrl = 'https://m.toutiao.com/list/?tag=__all__&max_time=0&min_behot_time=0&ac=wap&count=20&format=json_raw&_signature=UhRCxwAANCPxSQ.5Mm8FWVIUQt&i=&as=A1B6F6B334C36BD&cp=6634E3D65B8D2E1&aid=1698'start_urls = spiderUrl.split(";")protocol = ''hostname = ''realtime = Falsedef __init__(self,realtime=False,*args, **kwargs):super().__init__(*args, **kwargs)self.realtime = realtime=='true'def 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(url=next_link,callback=self.parse)else:yield scrapy.Request(url=url,callback=self.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('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spiderwx07vasx?charset=UTF8MB4')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 = (a<=800) & (a>=100)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(labels=index,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(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')else:connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)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_xinwenxinxi`where(not exists (selectid,title,picture,medianame,gaishu,pubtime,commentcount,repincount,likecount,laiyuanfrom `xinwenxinxi` where`xinwenxinxi`.id=`wx07vasx_xinwenxinxi`.id))order by rand()limit 50;'''cursor.execute(sql)connect.commit()connect.close()

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