## **爬虫-----构建新闻分类数据集**
一个深度学习 AI 项目是从收集和整理数据集开始的。正如我们开始写一本书或开始最准备做一件事情，总是从收集素材收集资料开始，完成一个 AI 项目也不例外。但一般的 TensorFlow 教程都是使用之前别人已经做好的数据集，本项目中提供的新闻分类数据集信息有限，可以找到的新闻分类数据集多为前几年的数据集，因此有必要构建一个集合较大，主流新闻的数据集。本项目基于python及相关库文件完成。
## 一、 **构建数据集前的准备**
为了方便获取新闻分类数据集，在收集数据集前，应调研目前互联网中主流新闻网站的新闻分类情况，分析可获得的新闻量和网页元素排列。选取较为统一规范的新闻网站，以便构建新闻分类数据集。本次调研的主流新闻网站有：新浪新闻网、腾讯新闻网、环球新闻网、网易新闻网、人民新闻网、17173网络游戏门户站、澎湃新闻网。
### 1. **分析并获得新闻分类label**
在新闻网站首页获取新闻url很简单，但获取的新闻url为未知标签且很难从新闻页面获取分类。根据对主流新闻网站的调研后，发现主流新闻网站的首页有清晰的分类栏（图1），根据分类栏的连接，可以观察到不同分类标签的url不同。
图1 新浪首页分类栏
例如：新浪体育的域名为：sports.sina.com.cn，
新浪娱乐的域名为：ent.sina.com.cn，
环球网军事滚动API 域名为：mil.huanqiu.com，
环球网汽车滚动API 域名为：auto.huanqiu.com。
利用这一特点，在获取的新闻url中解析域名或下属网址，可以很方便的获取每个新闻url的分类label。
### 2. **分析新闻的获得方式及可获得的新闻量**
对于深度学习AI 项目而言，数据集的大小对模型的准确率极为重要。因此，在选择主流新闻网站时，应该考虑该网站的新闻数据获取方式和可获得的新闻量。这里有两个获取新闻url的方法，其一，分析网页中的元素，提取新闻url；其二，加载网站时抓包，在Network里面抓取到json新闻url列表。下面以新浪新闻网为例：
#### （1）直接提取网页元素
在新浪首页（https://news.sina.com.cn/）中可以直接提取网页元素，得到新闻url和对应的label。但是一页新闻量很少，可以在url中添加信息，查询新浪历史首页的新闻。
例如：
2021年5月11日上午：https://news.sina.com.cn/head/news20210511am.shtml
2021年5月13日下午：[https://news.sina.com.cn/head/news20210513pm.shtml](https://news.sina.com.cn/head/news20210511am.shtml)
这里就可根据预设定的信息爬取前几年的首页新闻，即可获得较多新闻量。
#### （2）获取滚动json新闻
在后续爬取新闻之后，发现军事、汽车、房产、游戏等label的新闻量较少，因此需要特定标签的细纹，我们又分析了新浪首页的军事url、汽车url、房产url、游戏url入口。爬取对应label滚动API的json新闻。这里获取的API可直接得到json文件，里面含有新闻url列表。（这个方法是在Network找到的）
例如：
军事API：http://mil.news.sina.com.cn/roll/index.d.html?cid=57918&page=3
汽车API：https://interface.sina.cn/auto/news/getWapNewsNewBycID.d.json?cid=78590&page=1&limit=20&tagid=0
到此，以及获得了新浪网大量的新闻url并且有了对应的label。
### 3. **分析网页元素排列**
在确定网站之前一定要分析各label网页元素的排列，一旦选择了该网站，新闻详细页面的元素排列应大致统一规律，这为后面多线程爬取解析新闻详细内容创造条件。根据HTML和CSS的特点，定位新闻主体内容（title和contents）对应的元素。
例如：新浪网大部分新闻页面的标题都是<h3>标签，大部分新闻内容都是<p>标签。
## 二、 **获取新闻数据集详解**
创建新闻数据集主要分为两个步骤，第一步是获取新闻url和对应的label列表保存到txt文件。从网站中获取新闻url和label列表，存入对应网站的txt文件中，用于判别下次爬取的新闻url是否与之重复；第二步是多线程获取新闻的详细信息并保存到json文件。从第一步对应网站的txt文件中加载url列表，通过多线程的方式提取新闻的标题和正文内容，最后存入对应网站的json文件。其主要框架如图2所示。
图2 爬虫--获取新闻分类数据集总框架
本程序使用模块化的设计，有利于规划项目的进程，也有利于后期程序的改进和维护。在介绍本程序框架前需要说明，爬取不同网站都遵循了统一框架准则，但是不同网站在getnews和getone模块有所区别。下面来介绍一下统一的模块：
**main函数**：主要调用于两个模块（getnews和getone），是程序的核心。
**requests_get模块**：主要作用是获取url的响应response对象，是为了减少代码的赘余。这里使用了python中的requests库并对其进行了改进。
**SaveNew模块：**用于保存新闻详细数据到json文件，传递的参数主要有New对象和文件对象。使用了python中的threading库，用于添加线程锁，防止多线程写入文件错乱。
因为不同的网站获取信息的方式不同，所以在getnews和getone模块有一定的区别，但功能和目的都是一样的。详细步骤如下：
### 1. **获取新闻url列表和对应label（getnews）**
为了更好的获取新闻url列表和改善项目，将获取新闻url模块单独分出来很有必要。因为新闻url获取条件和数量很受限，后续更新数据集时，数据可能会重复。单独设立一个模块，可以很方便地更新新闻url，为后期多线程爬取新闻详情打下基础，操作较简单。本模块主要利用了第一点第2小点中的两个方法，其主要框架如图3。
图3 获取新闻url 框架
本模块主要的流程包括数据准备、获取response、提取新闻url列表、过滤新闻url、保存数据。
**数据准备：**根据调研发现新闻网站分类情况，准备各分类新闻页面对应的url，以便获取新闻url列表（可参考第一点的1、2小点）。
**获取response：**直接调用requests_get模块，传入参数页面url，返回response对象。
**提取新闻url列表：**使用python中的BeautifulSoup库或re库，准确定位并提取response.text中新闻url内容。
**过滤新闻url：**首先排除非新闻url，然后读取对应网站的txt文件，得到以前获取的新闻url列表，将新的新闻url与其对比，去除重复项，得到新的新闻url。
**保存数据：**将新的新闻url列表以追加的方式写入对应网站的txt文件。
为了获取更多的新闻数据，对于爬取网站首页的新闻url（因为一次爬取的新闻量很少少）需要定期爬取，直到获得满意的数据量。至此我们可以获得大量的新闻url和对应的label，为后面多线程获取新闻详细数据提供了便利。
### 2. **多线程提取新闻详细信息（getone）**
新闻url保存在了对应的txt文件后，随时可以爬取新闻url提取新闻详细信息并保存在json文件中，建立新闻分类数据集就大致完成了。多线程提取新闻详细信息框架�
构建新闻分类数据集-Python爬虫，requests，beautifulsoup4，xpath_crawler-news.zip （69个子文件） 
crawler-news-main get_response 
__init__.py 2KB __pycache__ __init__.cpython-38.pyc 1KB SaveNew __init__.py 1KB __pycache__ __init__.cpython-38.pyc 774B resources img 
图片1.png 88KB 图片3.png 1.39MB 图片4.png 584KB 图片2.png 41KB 图片5.png 1.55MB 图片6.png 162KB 文件 
A7-新闻文本分类算法.docx 15KB 爬虫--构建新闻分类数据集.docx 399KB A7-训练数据样本.csv 19.5MB 总框架.docx 59KB main.py 1KB LICENSE 35KB Web __init__.py 0B other __init__.py 0B other_one.py 3KB other_news.py 2KB __pycache__ other_news.cpython-38.pyc 2KB __init__.cpython-38.pyc 125B other_one.cpython-38.pyc 2KB tencent __init__.py 0B tencent_one.py 4KB __pycache__ tencent_one.cpython-38.pyc 3KB tencent_news.cpython-38.pyc 9KB __init__.cpython-38.pyc 127B tencent_news.py 8KB game __init__.py 2KB sina __init__.py 0B sina_one.py 10KB __pycache__ sina_news.cpython-38.pyc 8KB sina_one.cpython-38.pyc 7KB __init__.pypy37.pyc 117B __init__.cpython-38.pyc 124B sina_news.pypy37.pyc 9KB sina_news.py 11KB people __init__.py 0B people_one.py 5KB __pycache__ people_news.cpython-38.pyc 3KB __init__.cpython-38.pyc 126B people_one.cpython-38.pyc 3KB people_news.py 4KB huanqiu __init__.py 11KB huanqiu_news.py 3KB huanqiu_one.py 3KB __pycache__ huanqiu_one.cpython-38.pyc 2KB huanqiu_news.cpython-38.pyc 3KB __init__.cpython-38.pyc 8KB __pycache__ __init__.pypy37.pyc 112B __init__.cpython-38.pyc 119B transform __init__.py 0B to_json.py 2KB ratio.py 930B to_xlsx.py 2KB mutplot.py 2KB to_train.py 589B readbook.py 836B del_sim.py 589B .idea workspace.xml 3KB news.iml 510B text 
text.txt 12KB text.json 5KB api.py 1KB test.py 1KB
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