Python爬虫批量提取新闻内容并进行文本分析的整体方案【教学】

Python新闻爬虫与文本分析核心三步：稳抓内容（requests+BeautifulSoup，注意robots.txt、headers、编码与延时）、干净清洗（去广告/模板/空白符，结构化存JSON Lines或SQLite）、有效分析（TextBlob/SnowNLP情感、TF-IDF/TextRank关键词、KMeans主题聚类+词云）。

用Python做新闻爬虫加文本分析，核心就三步：稳抓内容、干净清洗、有效分析。不靠复杂框架也能跑通，关键在结构清晰、每步可验证。

一、稳定获取新闻正文的实操要点

别一上来就写全站爬取，先聚焦单个新闻页的正文提取。主流方案是 requests + BeautifulSoup，Scrapy适合中大型项目但学习成本高。

• 先确认目标网站是否允许爬虫（看 robots.txt，比如 news.qq.com/robots.txt）；部分媒体如新华社、人民日报官网有反爬机制，需加 headers 模拟浏览器访问
• 正文通常在 <article></article>、<div class="content"> 或带明显语义的 <code><section></section> 标签下，用 soup.select("article p") 或 soup.find("div", class_="post-body").find_all("p") 更可靠，比硬写 XPath 更易维护
• 注意编码问题：中文网站多为 UTF-8，但个别老站用 GBK，response.content.decode("gbk", errors="ignore") 可兜底
• 批量时加随机延时（time.sleep(random.uniform(1, 3))），避免被封IP；重要项目建议用代理池或 user-agent 轮换

二、新闻文本清洗与结构化存储

爬下来的内容常混着广告、版权声明、JS脚本、重复导航栏，直接分析会严重干扰结果。

• 用正则清理无意义字符：re.sub(r"[ \t\n\r\u3000]+", " ", text) 统一空白符；删掉“本文系作者独家投稿”“转载请注明出处”这类固定模板句（可用关键词+长度阈值过滤）
• 正文长度建议设上下限：太短（5000字）可能是整站转载，按需截断或打标存疑
• 结构化保存推荐 JSON Lines 格式（每行一个 JSON），字段至少含：title、url、publish_time（解析后转为 ISO 格式）、source、body_clean；小规模用 SQLite，字段加索引提速查询

三、轻量但实用的文本分析落地方式

不用上 BERT 也能看出趋势和倾向——关键是选对工具、明确目标。


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Notion 推出的AI网站构建工具，允许用户将 Notion 页面直接发布为完整网站。
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• 情感倾向：TextBlob（英文）或 SnowNLP（中文基础版）够用；若需更高准度，用 jieba 分词 + 自建情感词典（如知网 Hownet 或台湾大学 NTUSD），加权统计正负词频
• 关键词提取：TF-IDF 配合 sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer，停用词表必用（可基于哈工大停用词表精简）；也可试 TextRank（jieba.analyse.textrank），对长新闻更友好
• 主题聚类：把所有新闻向量化后，用 KMeans（K=5~10）粗分大类，再人工校验标签；配合词云（wordcloud 库）快速定位每类高频词

基本上就这些。重点不是堆技术，而是从一条新闻开始跑通全流程，再横向扩展网站、纵向加深分析。爬得稳、洗得净、看得懂，才是真落地。