# Python網路爬蟲研習馬拉松-期末專題

## AGENDA
* 專題摘要
* 實作方法介紹
* 成果展示
* 結論

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### 一、專題摘要
1.期末專題主題
* 任選 Cupoy 新聞服務之某一種分類 (如熱門新聞、科技、商業....)，使 用你學習過的爬蟲程式，爬取前 500 篇的文章

2.期末專題基本目標

2.1基礎實作
* 透過開發者工具，觀察網站在列出News Feed，是屬於動態網站還是靜態網站，或是否有API可以直接送出requests取得資料
* 根據上述網站選擇requests/BeautifulSoup/Selenium等工具進行爬蟲處理
* 整理為pandas.DataFrame，再透過統計，使用matplotlib.pyplot等工具進行資料圖像化

2.2進階實作
* 爬取文章，透過jieba套件將文章斷詞拆解
* 計算詞頻、透過TFIDF統計關鍵字
* 過濾掉停用詞(stop words)，對詞頻進行排名整理
* 將結果透過WordCloud套件(文字雲)的方式呈現

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### 二、實作方法

首先，先匯入所需使用的套件

from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import pandas as pd

爬取文章設定，因為有多頁網頁資訊，需使用webdriver操作網頁下滾的動作

N = 500  # 設定要爬取文章數

# 打開瀏覽器, 進入欲爬取網頁
browser = webdriver.Chrome(executable_path='../chromedriver')
browser.get("https://www.cupoy.com/newsfeed/topicgrp/tech_tw")

start_time=time.time()
count = 0
articles_info = []

print('目前文章數: ', end='')

while count<N:
    html_source = browser.page_source
    soup = BeautifulSoup(html_source, 'html5lib')
    target = soup.find_all('a', class_='sc-jxGEyO')           
    dummy = 0    #重複、需扣掉的文章數量                     
    
    for d in target:
        article = {}
        article['title']= d['title']
        article['url'] = d['href']
        article['origin'] = '/'.join(d['href'].split('/', 3)[:-1])  # 新聞來源的網站主頁
        
        if article not in articles_info:  #如果有因為往下滑的時間延遲造成爬取到重複的新聞
            articles_info.append(article)               
        else:
            dummy += 1    #重複、需扣掉的文章數量

    
    count = count + len(target) - dummy  #修正後的文章數量
    
    print(count, end=' ')
    
    browser.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
    time.sleep(5) # 每隔五秒鐘自動往下滑, 擷取 500 篇新聞的 url

browser.quit()

if len(articles_info) > N:    # 取前 500 筆
    articles_info = articles_info[:N]
    
end_time = time.time()
print('take time:', end_time-start_time, 's')

確認一下爬取到的500筆新聞資訊，以及標題

for i, a in enumerate(articles_info, start=1):
    print(i, ' ', a['title'])
    
    
# 轉成 dataframe 並存檔
import os
os.getcwd()
df = pd.DataFrame(articles_info)
df.to_csv('C:/Users/vincentLee1231995/OneDrive/Documents/Personal/Crawling-in-60Days/Homework/final project/news_info.csv', index=False)

# 讀取 csv
import pandas as pd
news_info = pd.read_csv('news_info.csv')
news_info.head()

接著，需要爬取每篇新聞的內容，這裡我們先使用單線程爬蟲的方式(多線程的寫法會放在文末的"問題解決"段落中)

把所用到的代碼封裝成函式

content=[]   #存放最終內容

def analysis(url_list, content):
    
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    import time
    import re

    headers={'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36 Edg/94.0.992.38'}
    
    for url in url_list:
        response = requests.get(url, headers=headers)   
        response.encoding='utf-8'
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        single_content=[]    #每則新聞的內容(盤整過的第二手資料)
        paragraphs = []      #每則新聞的內容(爬回的第一手資料)
        
        if soup.find('p'):                                         
            paragraphs.append(soup.find_all('p'))   
            
        if soup.find('section'):
            paragraphs.append(soup.find_all('section'))

        for pars in paragraphs:     # pars 是 <p>集合 和 <section>集合
            for par in pars:
                text = re.sub('[\W]+', ' ', par.text)  # 找出特殊字元 (\n,\t,...等) 替換成空白  
                single_content.append(text)

        content.append(single_content)

寫完函式後，呼叫並帶入參數做使用

target = news_info['url']  #目標網址
print(len(target))

import time

start=time.time()

analysis(target,content) #呼叫函式

end=time.time()

print('Done!', end-start, 's')

把得到的結果存入一個新的列表，加進一個新欄位到原本的資料框中

news = []

for i in content:   
        news.append(i)

news_info['content'] = news 

news_info.to_csv('C:/Users/vincentLee1231995/OneDrive/Documents/Personal/Crawling-in-60Days/Homework/final project/news_contents.csv', index=False)  
        

接著，我們用新得到的資料框，整理資料並做初步統計

data = pd.read_csv('./news_contents.csv')
data.head()

以來源網址做計數

origin_state = data['origin'].value_counts().reset_index()  
origin_state.columns=['origin', 'count']
origin_state

發現有部分來源網址出現的次數極少，把它們歸類為"其他"

def mapping_new_origin(origin, count):                         
    if count >= 5:
        return origin
    else:
        return 'Others'

new_origin = []

for i in range(len(origin_state)):
    new_origin.append(mapping_new_origin(origin_state.iloc[i, 0], origin_state.iloc[i, 1]))

origin_state['new_origin'] = new_origin  #重整過的結果存成一個新欄位
origin_state

重新做一次計數，並存檔為新的資料框

new_origin_state = origin_state.groupby(by='new_origin').sum().reset_index().sort_values(by='count', ascending=False).reset_index(drop=True)
new_origin_state

new_origin_state.to_csv('C:/Users/vincentLee1231995/OneDrive/Documents/Personal/Crawling-in-60Days/Homework/final project/new_origin_state.csv', index=False)  

接著，繪製圓餅圖，可以更清楚的了解分布

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

plt.figure(figsize=(25,10))
plt.pie(new_origin_state['count'],
        labels=new_origin_state['new_origin'],
        autopct='%0.1f%%')

#plt.rcParams['font.sans-serif']=['FangSong']

plt.legend()
plt.title('新聞來源網站分布')
plt.show()


再來我們要將新聞內容斷詞，根據關鍵詞繪製文字雲

import pandas as pd 

data = pd.read_csv('./news_contents.csv')
data.head()

news = list(data['content'].values)                                 
print(len(news), type(news))

安裝、匯入相關套件

pip install jieba
import jieba
import jieba.analyse

準備停用詞表

stopwords=[]

with open('cn_stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:   # 使用從網路上抓來的停用詞表
    for data in f.readlines():
        data = data.strip()
        stopwords.append(data)
        
len(stopwords)

使用jieba斷詞

print('Jobs just begin!')

remained_news = []

startTime=time.time()

for n in news:
    
    seg = jieba.cut(n, cut_all=False)  # 預設模式斷詞，分詞後去除停用詞, 然後再重組回文章
   
    try:
        remained_news.append(''.join(list(filter(lambda a: a not in stopwords and a != '\n', seg))))
    
    except Exception as e:                         
        print(e)          # 若有 'nan' 的項目會引發錯誤  
        print(news.index(n))  # 取得序號再次確認新聞內容是否有問題

endTime=time.time()

print('Take time: ', endTime-startTime, 's')
print('All jobs Done!')

關鍵詞分析

keywords = []

startTime=time.time()

for n in remained_news:
    keywords.append(jieba.analyse.extract_tags(n, topK=20, withWeight=False))

for j in keywords:
    print(j,'\n')
    
    
endTime=time.time()

print('Take time: ', endTime-startTime, 's')
print('All jobs Done!')

斷詞與關鍵字分析分別得出兩個文本來源，先以前者製作文字雲看看；一樣先封裝成函式再做使用

def plt_wordcloud(content): 
    
    from wordcloud import WordCloud
    import jieba
    import matplotlib.pyplot as plt
    from PIL import Image 
    import numpy as np
    %matplotlib inline
    
    words = jieba.cut(content, cut_all=False)
    
    all_words = ''   #要在wordcloud函式使用的參數，即目標文本
    for word in words:
        all_words += ' '+word
    
    
    wcloud = WordCloud(width=500,
                       height=500,
                       background_color='white',
                       mask=None, 
                       min_font_size=8,
                       font_path='C:/Windows/Fonts/kaiu.ttf').generate(all_words)
    
    plt.figure(figsize=(20, 10), facecolor=None)
    plt.imshow(wcloud)
    plt.axis('off')
    plt.tight_layout(pad=0)
    
    plt.show()

資料轉換，並呼叫函式，傳入參數

allnews = ''

for n in remained_news: 
    allnews += n
    
plt_wordcloud(allnews)


觀察所得到的結果，雖成功繪製出文字雲，但內容似乎與"科技版"沒有太大關連性，因此決定改用篩選出的關鍵詞重新製作一次

keyword_text=''

for lst in keywords:
    for item in lst:
        keyword_text+=' '+item
        
print(len(keyword_text))

重新封裝一個內容較簡單的函式

def wordCloud(text):   
    wcloud = WordCloud(width=500, height=500, background_color='white', mask=None, 
                       min_font_size=8, font_path='C:/Windows/Fonts/msjh.ttc').generate(text)
    
    plt.figure(figsize=(20, 10), facecolor=None)
    plt.imshow(wcloud)
    plt.axis('off')
    plt.tight_layout(pad=0)
    
    plt.show()

呼叫函式，傳入參數

wordCloud(keyword_text)


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### 三、成果展示
[Gist](https://gist.github.com/Steph958/e82b4e2eafdee1a95b98e1ac60909c3c)

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### 四、問題解決
1.遇到chromedriver版本相容問題:
> selenium报错Message: This version of ChromeDriver only supports Chrome version xx:`
> * Solution:
> https://blog.csdn.net/qq_41605934/article/details/116330227
> http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/

2.使用單線程爬蟲的方式蒐集內容所花費的時間較多，改以多線程方式做看看
爬取內容的函式，較原來的單線程，需稍微調整:
> * 加入一個參數num，用來做迴圈的次數計數
> * 遇到requests.exceptions.ConnectionError问题，在函式末端加上time.sleep(5)避免過度頻繁的訪問，詳文可參考:https://blog.csdn.net/wancongconga/article/details/111030335

content=[]

def analysis(url_list, content, num, start, end): 
    
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    import time
    import re

    headers={'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36 Edg/94.0.992.38'}
    
    for url in url_list[start:end]:
        response = requests.get(url, headers=headers)   
        response.encoding='utf-8'
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        single_content=[]
        paragraphs = []
        
        if soup.find('p'):                                         
            paragraphs.append(soup.find_all('p'))   
            
        if soup.find('section'):
            paragraphs.append(soup.find_all('section'))

        for pars in paragraphs:  # pars 是 <p>集合 和 <section>集合
            for par in pars:
                text = re.sub('[\W]+', ' ', par.text) # 找出特殊字元 (\n,\t,...等) 替換成空白  
                single_content.append(text)

        content.append(single_content)
    
    time.sleep(5) 

設定目標網址:

N=500
n_thread=10
target = news_info['url']

設定多線程:

# 建立 10個子執行緒

threads = []

startTime=time.time()

for i in range(10):
    start = int(N/n_thread)*num    # 設定此項 job 所負責的起始和終點序號              
    end = int(N/n_thread)*(num+1)
    threads.append(threading.Thread(target = analysis, args = (target,content,i,start,end)))
    threads[i].start()
    
# 等待所有子執行緒結束
for i in range(5):
    threads[i].join()

    endTime=time.time()
    
print("Done.")
print('Take time: ', endTime-startTime,'s')

較單線程節省了大約130秒的時間

3.Jieba套件-補充
> * Jieba的三種斷詞模式
-預設模式
-全文模式
-搜尋引擎模式
> * 文字雲的形狀

### 五、結論

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### 六、期末專題作者資訊
1.個人Github連結: [Github](https://github.com/Steph958)
2.個人於百日馬拉松的顯示名稱:Vincent_1231995