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1 数据结构化保存
2017年10月18 - import requestsimport reimport pandasfrom bs4 import BeautifulSoupurl = 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/'res = requests.get(url)res.encoding
2 数据结构化保存
2018年04月17 - '))>0: a=news.select('a')[0].attrs['href'] newsList.append(getNewsDetail(a)) return (newsList) #数据写入文件 def writeNewsContent
3 py数据结构化保存
2018年04月11 - : story.write(content_info['content']) 2. 将新闻数据结构化为字典的列表: 单条新闻的详情-->字典news def gzcc_content_info(content_url): content_info = {} resp
4 数据结构化保存
2017年10月18 - import requestsfrom bs4 import BeatifulSoupfrom datetime import datetimeimport redef getclick(url): #函数:采用匹配方式,动态获取每一文章点击次数 id=re.search('_(.*).
5 数据结构化保存
2018年04月18 - 1. 将新闻的正文内容保存到文本文件。 def addcontent(content): f = open("newsContent.txt", "a") f.write('content) f.close()    2. 将新闻数据结构化为字典的列表
6 数据结构化保存
2018年04月12 - 数据结构化为字典的列表: 单条新闻的详情-->字典news 一个列表页所有单条新闻汇总-->列表newsls.append(news) 所有列表页的所有新闻汇总列表newstotal.extend(newsls) news={} news['title
7 数据结构化保存
2017年10月18 - 1.结构化:单条新闻的详情字典:news一个列表页所有单条新闻汇总列表:newsls.append(news)所有列表页的所有新闻汇总列表:newstotal.extend(newsls)2.转换成pandas的数据结构DataFrame3.从DataFrame保存到excel4.
8 数据结构化保存
2018年04月11 - 任务如下: 1. 将新闻的正文内容保存到文本文件。 2. 将新闻数据结构化为字典的列表: 单条新闻的详情-->字典news 一个列表页所有单条新闻汇总-->列表newsls.append(news) 所有列表页的所有新闻汇总列表newstotal.extend
9 数据结构化保存
2018年04月12 - ='utf-8') f.write(content) f.close() 2. 将新闻数据结构化为字典的列表: 单条新闻的详情-->字典news 一个列表页所有单条新闻汇总-->列表newsls.append(news) 所有列表页的所有新闻汇总列表
10 数据结构化保存
2018年04月16 - 1. 将新闻的正文内容保存到文本文件。 2. 将新闻数据结构化为字典的列表: 单条新闻的详情-->字典news 一个列表页所有单条新闻汇总-->列表newsls.append(news) 所有列表页的所有新闻汇总列表newstotal.extend(newsls

 
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