2020年新闻联播大盘点，我用Python带你回顾一下
作者：互联网
2020年转眼之间就过去了，这一年，我们经历了太多太多的事情，疫情的冲击、国际形势的变化，深深的关系到我们每一个人的生活。
为了对于全年的新闻做一个盘点，我们今天用Python针对于《新闻联播》全年的新闻文字稿进行抓取，并进行分析，来看一下过去的2020中，《新闻联播》中的一些大数据信息。
01.数据抓取
首先，对于数据的获取，可以从《新闻联播》的网站中获取，网址为：http://www.xwlbo.com/
在网页中，会显示每天的新闻稿件的文字内容。我们的任务就是抓取这些文字稿件，然后将其写入到本地的文件中。
对于数据的抓取，我们可以利用之前跟大家介绍的gopup库(GitHub出了一款爬虫神器！还给出了详细教程！)来进行抓取。程序如下图所示。
上图程序中，我们首先来构建2020年中的每一天时间，例如“2020-01-01”代表的就是2020年一月一号。
接着我们利用gopup的接口来抓取新闻稿的数据，并根据关键句子“央视网消息（新闻联播文字版）”来提取新闻联播的文字稿件，并写入到本地。通过不断的循环，我们就能提取到每一天的《新闻联播》稿件。
可以看到，这里我们按照时间的顺序，抓取到了2020年一共366天的《新闻联播》稿件。
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02.数据分析
虽然我们抓取到的是文字信息，里面没有数值型的数据，但是我们依旧可以从文字中获取到非常多我们感兴趣的数据，例如词云的展示、各个省市自治区被提名的次数统计等信息。下面我们来看一下几个我们比较感兴趣的内容吧。
1).新闻稿件数量统计
对于每一天的新闻，都会有许多个小的标题，例如2020-01-01的文件稿中就有新年戏曲晚会在京举行、不负韶华 跑出新时代中国风采等共计14个小的标题。我们针对每天的稿件小标题数量进行统计，然后进行数量统计，来看一下，全年的新闻中，小标题数量的分布是什么形式。
上述的程序中，首先统计每天稿件中小标题的数量，存储到news_len_count列表中，然后对列表进行数值统计，并用pyecharts库中的柱状图进行可视化展示。
可以看到，全年的新闻稿件中，小标题数量在15到18的数量是最多的，而小标题数量为1和39的统计值分别只有1个。小编特地查询了一下，是2月3号和11月6号的新闻。
2).各省市自治区被提名次数
一个省被提名的次数越多，在一定的意义上代表着这里有国家最为关心和关切的事情。所以我们来看一下，2020年当中，被《新闻联播》提及次数最多的省市自治区是哪个吧。
上述的程序中，首先统计全年新闻中的省市自治区的提及次数，然后我们利用pyecharts中的柱状图和Map图来进行叠加展示，如下图所示：
可以看到，在2020年中，提及次数最多的是被全国人民所牵挂的湖北省，也是疫情最为严重的省份。
除此之外，北京、新疆和上海是提及最多的前三个地方。其余的省市自治区被提及的次数差别并不是特别的明显。
3).武汉被提及的次数按照月份统计
提及到湖北，我们不能不针对武汉来进行统计，我们按照月份的变化，来看一下随着时间的发展，武汉被提及的次数的变化情况。
对于数量的统计，我们只需要按照月份分别读取每天的新闻数据，然后统计每天新闻中“武汉”关键词的数量。对于统计的数量，利用Line类进行可视化即可。
从数据统计来看，在1月到4月，武汉疫情严重期间，新闻联播利用大量的篇幅来报道武汉的疫情，让全国人民能够及时的了解疫情的发展，为志愿武汉的抗疫工作者加油。
在全国人民的努力下，武汉的疫情在五月份大幅的好转，在4月26日，武汉市实现了在院新冠肺炎患者清零。
4.全球其他国家被提及的次数
看完了国内的情况，我们再把目光转到国际，来看一下2020年中全球被提及最多的国家有哪一些。这里需要注意的是，由于统计的数据中，中国、美国和俄罗斯的提及数量太多，严重超过了其他的国家，因此我们直接将这三个国家提及的次数单独列出来，这样可以让其他国家的颜色显示更加有区分度。
而对于我国，美国和俄罗斯这三个国家，提及的次数为：{'中国': 8382, '美国': 4405, '俄罗斯': 1110}。
5.词云展示
作为年终总结，对于关键词的统计和词云展示是必不可少的压轴项目。我们来看一下《新闻联播》的词云展示，看看过去的2020年都有哪些关键词。
从词云的展示中，我们可以看到，疫情是最主要的关键词，纵观整个2020年，全球的疫情形势都是我们关心的话题，这也关系到我们每一个人的健康问题。而在其他的关键词中，大都也是围绕疫情问题所展开的，我觉得“疫情”可以称得上2020年新闻联播的年度话题。
6.总结
回顾2020年，我们经历了许多的困难，但是在困难中，我们看到了坚守，看到了中国人身上那百折不挠的精神。虽然“鼠实困难”，但是我相信新的一年我们必定能“牛转乾坤”。
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标签：Python,2020,新闻联播,提及,我用,我们,统计 来源： https://blog.csdn.net/aaahtml/article/details/112131587