主题：爬取新浪新闻中心的国际新闻页面

首先对新浪新闻中心的国际新闻页面进行爬取，获取出第一篇文章标题，时间链接等等，然后进行分析，获取前30个出现次数最多的词语进行排序，最后生成词云。

# -*- coding：UTF-8 -*-
# -*- author：deng -*-
import jieba
import re
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://news.sina.com.cn/world/'
res = requests.get(url)
# 使用UTF-8编码
res.encoding = 'UTF-8'

# 使用剖析器为html.parser
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

#遍历每一个class=news-item的节点
for news in soup.select('.news-item'):
    h2 = news.select('h2')
    #只选择长度大于0的结果
    if len(h2) > 0:

        time = news.select('.time')[0].text            #新闻时间

        title = h2[0].text                              #新闻标题

        href = h2[0].select('a')[0]['href']           #新闻链接

        print(time, title, href)

        #保存所获取的文章在TXT文件
        f = open('news.txt', 'a', encoding='utf-8')
        f.write(title)
        f.close()

        #对文本进行分析
        def changeTitleToDict():
            f = open("news.txt", "r", encoding='utf-8')
            str = f.read()
            stringList = list(jieba.cut(str))
            notWord = {'-', '\n', '，', '。', '？', '！', '“', '”', '：', '；', '、', '.', '‘', '’','你', '我', '他', '都', '已经', '着', '不', '她', '呀', '啊'}
            stringSet = set(stringList) - notWord
            title_dict = {}
            for i in stringSet:
                title_dict[i] = stringList.count(i)
            return title_dict



        title_dict = changeTitleToDict()
        dictList = list(title_dict.items())
        dictList.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        f = open('word.txt', 'a', encoding='utf-8')
        for i in range(1,30):
            print(dictList[i])
            f.write(dictList[i][0] + ' ' + str(dictList[i][1]) + '\n')
        f.close()

        # 生成词云
        from PIL import Image
        import numpy as np
        import matplotlib.pyplot as plt
        from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator


        font = r'C:\Windows\Fonts\SimHei Regular'               # 引入字体
        title_dict = changeTitleToDict()

        image = Image.open('./1.png')                               # 读取背景图片
        graph = np.array(image)
        wc = WordCloud(font_path=font,  # 设置字体
                       background_color='White',
                       mask=graph,  # 设置背景图片
                       max_words=200)
        wc.generate_from_frequencies(title_dict)
        image_color = ImageColorGenerator(graph)  # 绘制词云图
        plt.imshow(wc)
        plt.axis("off")
        plt.show()

截图：

 

本次作业过程中遇到pip install Wordcloud的问题最难，在网上查找安装了两次都没成功，最后在别人的电脑才能成功运行，经过这次作业，我觉得Python的一些基础操作老师课堂上都讲过的了，操作起来也挺熟手的，还有就是词云的生成是用户很快而且正确看出新闻的重点和热点，是种很好的体验。最后，遇到问题首先得自己去查找解决，这样自己的进步才是最大的。