新浪网体育新闻数据采集与分析

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言.......................................................................................................................1

1.1项目背景........................................................................................................1

1.2开发环境与工具............................................................................................2

1.2.1Python简介........................................................................................2

1.2.2MySQL简介..........................................................................................2

1.2.3Pyecharts简介..................................................................................2

2需求分析...............................................................................................................2

2.1可行性需求分析............................................................................................2

2.2采集目标功能分析........................................................................................3

2.3关键技术分析................................................................................................3

2.3.1网络爬虫技术.....................................................................................3

2.3.2文件存取技术.....................................................................................4

2.3.3可视化技术.........................................................................................4

3数据采集...............................................................................................................5

3.1采集页面分析................................................................................................5

3.2字段分析........................................................................................................7

3.3编程实现........................................................................................................8

4数据清洗与处理.................................................................................................10

4.1数据清洗......................................................................................................10

4.2数据储存......................................................................................................10

4.3编程实现.......................................................................................................11

5数据统计与分析.................................................................................................12

5.1数据准备......................................................................................................12

5.2数据展示......................................................................................................14

5.2.1统计各体育类型的新闻数量...........................................................14

5.2.2统计5月每天发布新闻的数量.......................................................16

5.2.3统计每个媒体发布新闻的数量.......................................................17

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

5.2.4统计评论量最多的10条新闻.........................................................18

5.3综述..............................................................................................................19

6小结.....................................................................................................................19

参考资料........................................................................................................................21

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

新浪网体育新闻数据采集与分析

1引言

新浪网体育新闻数据采集与分析项目旨在深入了解新浪网体育频道的报道

情况和用户互动情况，为体育行业的研究和决策提供数据支持。新浪网作为国

内领先的综合性门户网站之一，其体育频道涵盖了包括NBA、中国足球、国际

足球等在内的多个体育项目的新闻报道。通过对这些新闻数据进行采集和分析，

可以全面了解不同体育项目的受关注程度、报道热度以及用户互动情况，为体

育行业相关研究和媒体报道提供数据支持和参考。

本项目的目标是通过网络爬虫技术，从新浪网体育频道获取相关新闻数据，

并结合数据清洗和处理技术，将数据整理成可分析的格式。主要分析内容包括

但不限于体育新闻的分类分布、每日新闻发布数量的趋势、不同媒体发布新闻

的数量以及新闻的评论量等指标。通过这些数据分析，可以挖掘出体育行业的

热点话题、用户关注度高的内容以及新闻报道的特点，为体育行业的相关决策

和媒体报道提供数据支持。

1.1项目背景

新浪网体育新闻数据采集与分析项目背景源于对体育行业信息化和数据化

发展的需求。随着互联网的普及和移动互联网的快速发展，人们获取信息的方

式发生了巨大变化，体育新闻也不例外。作为国内领先的综合性门户网站之一，

新浪网体育频道汇集了丰富的体育新闻内容，覆盖了NBA、中国足球、国际足

球等多个热门体育项目，成为体育爱好者和行业关注者获取最新体育资讯的重

要平台之一。

然而，随着信息量的不断增加和用户需求的日益多样化，仅仅依靠人工手

段收集和分析体育新闻数据已经无法满足对数据的深度挖掘和全面分析的需

求。因此，新浪网体育新闻数据采集与分析项目应运而生。

本项目旨在通过利用先进的网络爬虫技术，对新浪网体育频道的新闻数据

进行自动化采集和处理。通过对新闻数据的采集和清洗，结合数据分析技术，

可以深入挖掘体育新闻的热点话题、报道趋势、用户关注度等信息，为体育行

业的决策者、媒体从业者和广大体育爱好者提供及时、准确、全面的数据支持。。

1

湖南商务职业技术学院毕业设计

1.2开发环境与工具

1.2.1Python简介

Python技术在新浪网体育新闻数据采集与分析项目中发挥了重要作用，具

体表现在以下几个方面：利用Python的网络爬虫库（如Requests）实现对新

浪网体育频道的数据抓取。通过发送HTTP请求，获取网页内容，然后利用解析

库（如lxml）提取所需信息，如新闻标题、发布时间、作者等。使用Python

的数据处理库（如Pandas）对采集到的数据进行清洗和处理。包括去除重复数

据、处理缺失值、数据类型转换等，确保数据质量和一致性。

1.2.2MySQL简介

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的数据

存储和管理。在新浪网体育新闻数据采集与分析项目中，MySQL技术发挥了重

要作用。MySQL提供了可靠的数据存储和管理功能，支持高效的数据插入、更

新、删除和查询操作。在项目中，可以利用MySQL存储采集到的新浪网体育新

闻数据，确保数据的安全性和一致性。MySQL技术在新浪网体育新闻数据采集

与分析项目中扮演着重要角色，通过其稳定可靠的数据存储和管理能力，为项

目的数据处理和分析提供了坚实的基础。

1.2.3Pyecharts简介

Pyecharts是Python中的一个强大的数据可视化库，基于Echarts开发而

来，可以轻松实现各种类型的图表展示。支持多种常见的图表类型，包括折线

图、柱状图、饼图、散点图、雷达图、地图等，满足不同数据展示需求。Pyecharts

支持图表的多种样式和配置选项，可以自定义图表的颜色、大小、标签、标题、

图例等，满足个性化需求。Pyecharts是一款功能强大、易于使用的数据可视

化工具，可以帮助开发人员快速创建各种精美的图表，提升数据展示效果和用

户体验。

2需求分析

2.1可行性需求分析

1、技术可行性

数据采集技术：针对新浪网体育新闻的数据采集，可以利用Python中的

2

湖南商务职业技术学院毕业设计

requests库进行网页数据抓取，结合正则表达式或BeautifulSoup库进行数据

解析，实现数据的准确采集。

数据处理技术：使用Python的pandas库可以对采集的数据进行清洗、转

换和分析，提取关键信息并进行统计分析。

数据存储技术：选择MySQL作为数据存储方案，可以使用Python中的

MySQLdb或SQLAlchemy库进行数据库操作，实现数据的持久化存储和管理。

2、项目可行性

数据来源：新浪网是国内知名的新闻网站，拥有丰富的体育新闻内容，数

据来源可靠且具有广泛的覆盖范围，对项目可行性有利。

数据需求：体育新闻数据对于广大体育爱好者具有较高的价值，项目具有

一定的市场需求和潜在用户群。

技术支持：Python作为一门广泛应用的编程语言，具有强大的数据处理和

分析能力，且拥有丰富的开源库和技术社区支持，能够满足项目的技术需求。

2.2采集目标功能分析

数据采集主要目标是从新浪网体育新闻中获取关于体育新闻的各种信息。

首先，需要采集体育新闻的类型，这可以帮助了解不同类别的新闻涵盖的范围

和热度。其次，需要获取新闻的id，这是每篇新闻的唯一标识，方便后续的数

据管理和分析。体育新闻标题是新闻的核心内容，需要准确地获取每篇新闻的

标题信息。新闻作者是新闻的创作者，也是新闻可信度的重要指标之一，需要

采集作者信息以便分析报道的来源和质量。

数据采集目标是获取全面、准确的体育新闻信息，包括新闻类型、id、标

题、作者、标签、发布媒体、评论数和发布时间等关键字段，以支持后续的数

据分析和挖掘工作。通过这些数据，可以深入了解体育新闻的热点话题、报道

来源、受众反馈等重要信息，为体育新闻领域的研究和决策提供有力支持。

2.3关键技术分析

2.3.1网络爬虫技术

项目中，网络爬虫技术扮演着关键角色，而requests库则是主要依赖的工

具之一。通过网络爬虫技术，能够自动化地访问并提取新浪网体育新闻页面上

的数据，这些数据包括新闻类型、新闻标题、作者、标签、发布媒体、评论数

等重要信息。使用requests库发送HTTP请求。这个过程类似于在浏览器中输

3

湖南商务职业技术学院毕业设计

入网址并按下回车，但是通过Python代码来实现。可以使用requests.get()

方法发送GET请求，并通过参数指定所需的页面URL以及的查询参数。接收到

服务器返回的响应。requests库可以方便地处理不同类型的响应，如HTML页

面或JSON数据。对于新浪网体育新闻页面，通常会得到一个包含新闻数据的

JSON格式响应。

解析响应内容。这一步通常涉及使用JSON解析器或者正则表达式来从响应

中提取出需要的数据字段，如新闻类型、标题、作者等。在处理数据之前，需

要进行一些预处理工作，比如去除特殊字符、格式化时间戳等。这些操作可以

帮助将原始数据转换为更加规范化和易于分析的形式。

2.3.2文件存取技术

数据存储技术起着至关重要的作用，采用了多种方式来存储和管理采集到

的新浪网体育新闻数据，包括MySQL数据库、JSON文件和文本文件（TXT）。

首先是MySQL数据库，它是一个关系型数据库管理系统，具有数据结构化、

高效查询和数据安全性等特点。将采集到的新闻数据存储在MySQL数据库中，

通过定义合适的表结构和字段，可以更好地组织和管理数据，支持复杂的查询

和分析操作。同时，MySQL提供了稳定的数据存储和高可靠性，适合长期存储

和管理大量数据。

其次是JSON文件格式，它是一种轻量级的数据交换格式，具有结构清晰、

易读易写的特点。可以将采集到的新闻数据以JSON格式保存到文件中，这样可

以方便地在不同系统之间进行数据交换和共享。JSON文件也可以作为数据备份

的一种形式，保留数据的完整性和结构信息。

另外，还使用文本文件（TXT）来存储部分简单的数据，如采集到的新闻标

题或作者信息等。文本文件具有简单易用、通用性强的特点，适合存储少量结

构简单的数据。虽然文本文件不如数据库和JSON文件支持复杂的数据操作，但

在某些场景下可以作为临时存储或数据交换的方式。

2.3.3可视化技术

Pyecharts作为数据可视化技术，来展示采集到的新浪网体育新闻数据。

Pyecharts是一个基于Echarts的Python可视化库，它提供了丰富的图表类型

和灵活的配置选项，可以方便地创建各种类型的交互式图表，如折线图、柱状

图、饼图等。

通过Pyecharts，可以将采集到的数据以直观的图表形式展示出来，让数

4

湖南商务职业技术学院毕业设计

据更加易于理解和分析。例如，可以使用折线图展示每天发布的新闻数量变化

趋势，通过柱状图展示不同媒体发布新闻的数量对比，还可以利用饼图展示不

同体育新闻类型的占比情况等。

Pyecharts具有良好的可扩展性和定制性，可以根据实际需求对图表进行

样式定制和交互功能添加，使得展示效果更加生动和具有吸引力。同时，

Pyecharts支持将图表导出为静态图片或动态HTML页面，方便在报告、网页或

其他平台上进行展示和分享。

3数据采集

3.1采集页面分析

新浪体育网地址为/，新浪体育网是中国新

浪网旗下的专业体育资讯平台，提供包括国内外体育赛事、球队、球员资讯在

内的全方位体育新闻报道和赛事直播服务。它涵盖了足球、篮球、网球、排球、

游泳等多种体育项目的资讯，同时也有专栏文章、视频直播、社区互动等功能。

网站首页如下图3-1所示。

图3-1新浪新闻网首页

将页面往下滑动，可以看到不同体育新闻的筛选栏，包括NBA、国际足球、

中国足球、中国篮球和综合体育。点击不同的体育类型，网页中的新闻列表页

会自动刷新新闻数据，新闻列表页如下图3-2所示。

5

湖南商务职业技术学院毕业设计

图3-2新闻列表页

点击NBA页面，发现网站的url没有发生变化，由此可知页面中的新闻不

是通过网站首页url接口请求到的，为了找到真正的数据接口，需要对网站进

行抓包分析。通过大量的尝试和分析，数据接口如下图3-3所示。

图3-3体育新闻数据接口

该接口的返回值是一个json对象，其中data子对象是一个列表类型，其

中包含了当前页所有的新闻字段，如下图3-4所示。

图3-4数据接口返回值

找到数据接口之后，还需要对接口的请求参数进行分析，因为参数控制着

数据的返回内容。url中的cids控制请求不同类型的新闻，action和up参数

共同控制页面的翻页。cids值与新闻类型的对应关系如下图3-5所示。

6

湖南商务职业技术学院毕业设计

图3-5cids值与新闻类型的对应关系

action和up参数如下图3-6所示。

图3-6action和up参数

3.2字段分析

本项目需要采集的字段可以直接从数据接口的response返回值对象中获

取，response对象中包含了页面中展示的所有字段和没有展示的字段，所有在

代码中只需要对response对象进行解析，即可拿到所有具有分析价值的字段，

爬虫采集的字段有体育新闻类型、新闻作者、新闻发布时间等，数据接口返回

的json对象如下图3-7所示。

图3-7接口返回的json

需要采集的字段名与字段描述如下表3-1所示。

字段名字段描述

sport_type体育新闻类型

7

湖南商务职业技术学院毕业设计

docid新闻id

ltitle体育新闻标题

author新闻作者

tags新闻标签

media发布媒体

comment_count评论数

ctime发布时间戳（秒）

3.3编程实现

modified_url的函数，用于修改给定URL的特定参数，并返回修改后的URL。

函数接受四个参数：url是原始URL，value是需要修改的参数值，index是指

定参数up的值，flag是一个布尔值，表示是否需要修改参数action。使用

urlparse和parse_qs函数解析原始URL，并将其参数拆分为字典形式。然后根

据传入的value、index和flag参数修改字典中的对应项，例如修改cids、

action、up和ts参数的值。获取当前时间戳，并将其转换为字符串形式，将

修改后的参数字典进行编码，以便于重新构建URL。最后使用urlunparse函数

重新构建URL，得到修改后的URL，并将其返回，代码如下图3-8所示。

图3-8modified_url方法

编写get_sport方法，用于解析response对象，将response对象转换成

python的字典类型，并逐一取出具有分析价值的字段。代码如下图3-9所示。

8

湖南商务职业技术学院毕业设计

图3-9get_sport方法

编写save_json方法，将采集到的数据保存到json文件中，代码如下图3-10

所示。

图3-10save_json方法

在main中，给定了一个原始URLurl，接着使用循环遍历一个名为cids_dic

的字典的键值对，字典包含了不同的cids值。在循环中，对每个cids值进行

遍历，从0到9的范围内遍历index。在每次循环中，调用modified_url函数

修改URL的参数，生成一个新的URLreal_url。然后使用生成的URL发起请求，

获取响应数据，并调用get_sport函数处理响应数据。

图3-11main方法

爬虫程序运行结束之后，当前文件夹会自动生成sina_sports.json结果文

件，该文件内容如下图3-12所示。

9

湖南商务职业技术学院毕业设计

图3-12sina_sports.json文件

4数据清洗与处理

4.1数据清洗

数据清洗是数据处理流程中至关重要的一环，它主要负责将原始数据中的

杂乱信息进行清理和规范化，以便后续的数据分析和挖掘能够顺利进行。在读

取sina_sports.json文件时，首先要剔除字段中的特殊符号。这包括但不限于

标点符号、特殊字符等，因为这些符号会影响后续数据处理和分析的准确性。

通过使用正则表达式或字符串处理方法，可以有效地对这些特殊符号进行过滤

和清除，保留数据的纯净性。

将ctime字段格式化成yyyy-mm-dd的日期格式也是数据清洗的重要步骤之

一。原始数据中的时间戳通常以秒为单位给出，而将其转换为标准的日期格式

可以使得时间信息更易读和可理解，有利于后续对时间相关数据进行统计和分

析。

数据清洗的目的在于使得数据更加规范、准确和易于处理。经过数据清洗

后的数据能够更好地满足数据分析、挖掘和可视化的需求，提高数据处理的效

率和质量。

4.2数据储存

将数据清洗的结果文件cleaned_sina_sports.txt保存到MySQL数据库中。

首先需要根据数据字段创建MySQL表，建表语句如下图4-1所示。

10

湖南商务职业技术学院毕业设计

图4-1创建MySQL表

使用MySQL提供的命令行语句load将cleaned_sina_sports.txt文件导入

到MySQL表中，load执行情况如下图4-2所示。

图4-2将数据导入到MySQL

从上图可以看到753行数据已经被成功到的到表中，接下来使用select查

看数据的导入情况，如下图4-3所示。

图4-3查看数据导入情况

4.3编程实现

编写process_file方法，传入输入文件路径和输出文件路径，用于读取和

写入文件，代码如下图4-4所示。

图4-4process_file文件

11

湖南商务职业技术学院毕业设计

使用open函数打开输入文件，并以只读模式('r')读取文件内容，使用UTF-8

编码进行解码。file.readlines()方法将文件内容按行读取并存储在lines变

量中。

通过列表推导式对每一行数据进行清洗处理。清洗操作通过调用

clean_data函数实现，该函数用于处理特殊符号、格式化时间等操作，将原始

数据进行规范化处理。清洗后的数据存储在cleaned_data列表中。

使用open函数再次打开输出文件，并以写入模式('w')打开文件，使用UTF-8

编码进行编码。file.writelines(cleaned_data)将清洗后的数据逐行写入到输

出文件中，完成对文件的处理和保存操作。

编写clean_data函数，用于处理每行json数据，代码如下图4-5所示。

图4-5clean_data方法

定义main方法，传入输入和输出文件路径，确保代码能够正常执行。

图4-5main方法

5数据统计与分析

5.1数据准备

对新浪网体育新闻进行数据分析可以深入了解不同体育类型的报道量和受

欢迎程度。同时，分析5月份每天发布的新闻数量可以揭示新闻发布的时间规

律和高峰期。还可以从媒体角度分析，了解各媒体在体育新闻领域的活跃程度

和影响力。另外，对新闻评论量进行分析可以了解读者对体育新闻的关注程度

12

湖南商务职业技术学院毕业设计

和参与度，以及不同新闻主题的热度。这些数据分析可以帮助媒体了解读者需

求和行业动态，优化新闻报道和服务。

统计各体育类型的新闻数量的SQL如下图5-1所示。

图5-1统计各体育类型的新闻数量的SQL

统计5月每天发布新闻的数量的SQL如下图5-2所示。

图5-2统计5月每天发布新闻的数量的SQL

统计每个媒体发布新闻的数量的SQL如下图5-3所示。

13

湖南商务职业技术学院毕业设计

图5-3统计每个媒体发布新闻的数量的SQL

统计评论量最多的10条新闻的SQL如下图5-4所示。

图5-4统计评论量最多的10条新闻的SQL

利用Pyecharts对新浪体育新闻数据进行多方面的可视化展示。首先，通

过饼图展示不同类型体育新闻的比例，呈现体育新闻的分布情况；其次，利用

折线图展示每天发布的新闻数量变化趋势，从时间维度了解新闻发布的规律；

再者，通过空心饼图展示不同媒体发布新闻的数量占比，突出媒体在新闻发布

中的贡献；最后，利用柱状图展示浏览量前10的新闻，直观展示新闻的热度和

受欢迎程度。这些可视化图表不仅可以直观展示数据，还能帮助深入了解新闻

的分布、趋势和热点，为数据分析和决策提供有效支持。

5.2数据展示

5.2.1统计各体育类型的新闻数量

使用pyechart技术绘制各体育类型的新闻数量饼图，代码如下图5-5所示。

14

湖南商务职业技术学院毕业设计

图5-5各体育类型的新闻数量饼图代码

各体育类型的新闻数量饼图如下图5-6所示。

图5-6各体育类型的新闻数量饼图

中国足球和综合体育是发布数量最多的两类新闻，分别为285条和312条，

显示了对于国内足球和综合体育事件的广泛关注。其他类型如NBA、中国篮球

和国际足球也有一定数量的新闻发布，反映了对于不同体育项目的持续关注和

报道。国内足球新闻发布数量较高，显示了国内观众对于本土足球赛事和球队

的关注度。国际足球新闻数量较多，说明国内观众对于国际足球赛事和球队也

有一定的关注度。综合体育类新闻发布数量最多，涵盖了多个体育项目，反映

了对于多样化体育新闻的需求和关注。

15

湖南商务职业技术学院毕业设计

5.2.2统计5月每天发布新闻的数量

使用pyechart技术绘制5月新浪体育网媒体发布新闻的数量折线图，代码

如下图5-7所示。

图5-75月新浪体育网媒体发布新闻的数量折线图代码

绘制5月新浪体育网媒体发布新闻的数量折线图如下图5-8所示。

图5-85月新浪体育网媒体发布新闻的数量

从数据上看，新闻数量在6号达到了一个较高的峰值，达到了198篇，而

在接下来的几天逐渐下降。特别是在11号，新闻数量骤降至63篇，为这段时

间内的最低点。这种趋势受到多种因素的影响。首先，6号是某个特殊事件或

重大赛事的报道高峰，导致新闻数量激增。而后续几天的下降是因为报道重点

转移或者事件减少，新闻产量自然降低。这样的波动也受到周末等时间因素的

影响。通常，新闻数量在工作日和休息日会有一定的差异，因为新闻事件和报

16

湖南商务职业技术学院毕业设计

道安排会随着时间和工作日程而变化。总体来说，这种波动性体现了新闻行业

的活跃性和多样性，也反映了新闻报道与时事事件的紧密关联。

5.2.3统计每个媒体发布新闻的数量

使用pyechart技术绘制媒体发布新闻的数量空心饼图，代码如下图5-9所

示。

图5-9媒体发布新闻的数量空心饼图代码

媒体发布新闻的数量空心饼图如下图5-10所示。

图5-10媒体发布新闻的数量空心饼图

根据数据分析，可以看出不同媒体在发布新闻方面存在着明显的差异。新

浪体育_稿费以348篇的数量领先，显示了其在体育新闻报道上的较高活跃度和

专业性。其次是国内足球综合，发布240篇新闻，也反映了对国内足球赛事关

17

湖南商务职业技术学院毕业设计

注的广泛和深度。

其他媒体如新浪体育综合、新浪体育讯、新浪高尔夫等发布的新闻数量相

对较少，集中在特定领域或者专题报道上。而新华社和新浪彩票则在该时间段

内发布了较少的新闻，因为新闻重点不在体育报道上。

5.2.4统计评论量最多的10条新闻

使用pyechart技术绘制新闻评论量柱状图，代码如下图5-11所示。

图5-11新闻评论量柱状图代码

新闻评论量柱状图如下图5-12所示。

图5-12新闻评论量柱状图

中国女排16人出征世联赛巴西站以6136979次浏览量位列第一，显示了人

们对中国女排的关注度和支持程度。这也反映了中国体育精英团队在国内拥有

广泛的影响力和支持群体。上海女排官宣俄巴重炮加盟以1596164次浏览量紧

18

湖南商务职业技术学院毕业设计

随其后，展