python新闻爬虫与文本分析核心三步：稳抓内容（requests+beautifulsoup，注意robots.txt、headers、编码与延时）、干净清洗（去广告/模板/空白符，结构化存jsON Lines或sqlite）、有效分析（TextBlob/SnowNLP情感、TF-IDF/TextRank关键词、kmeans主题聚类+词云）。
用Python做新闻爬虫加文本分析，核心就三步：稳抓内容、干净清洗、有效分析。不靠复杂框架也能跑通，关键在结构清晰、每步可验证。
一、稳定获取新闻正文的实操要点
别一上来就写全站爬取，先聚焦单个新闻页的正文提取。主流方案是 requests + BeautifulSoup，scrapy适合中大型项目但学习成本高。
- 先确认目标网站是否允许爬虫（看 robots.txt，比如 news.qq.com/robots.txt）；部分媒体如新华社、人民日报官网有反爬机制，需加 headers 模拟浏览器访问
- 正文通常在
<article></article>、<div class="content"> 或带明显语义的 <code><section></section>标签下，用soup.select("article p")或soup.find("div", class_="post-body").find_all("p")更可靠，比硬写 XPath 更易维护 - 注意编码问题：中文网站多为 UTF-8，但个别老站用 GBK，
response.content.decode("gbk", errors="ignore")可兜底 - 批量时加随机延时（
time.sleep(random.uniform(1, 3))），避免被封IP；重要项目建议用代理池或 user-agent 轮换 - 用正则清理无意义字符：
re.sub(r"[ tnru3000]+", " ", text)统一空白符；删掉“本文系作者独家投稿”“转载请注明出处”这类固定模板句（可用关键词+长度阈值过滤） - 正文长度建议设上下限：太短（5000字）可能是整站转载，按需截断或打标存疑
- 结构化保存推荐 json Lines 格式（每行一个 JSON），字段至少含：
title、url、publish_time（解析后转为 ISO 格式）、source、body_clean；小规模用 SQLite，字段加索引提速查询 - 情感倾向：TextBlob（英文）或 SnowNLP（中文基础版）够用；若需更高准度，用
jieba分词 + 自建情感词典（如知网 Hownet 或台湾大学 NTUSD），加权统计正负词频 - 关键词提取：TF-IDF 配合
sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer，停用词表必用（可基于哈工大停用词表精简）；也可试 TextRank（jieba.analyse.textrank），对长新闻更友好 - 主题聚类：把所有新闻向量化后，用 KMeans（K=5~10）粗分大类，再人工校验标签；配合词云（
wordcloud库）快速定位每类高频词
二、新闻文本清洗与结构化存储
爬下来的内容常混着广告、版权声明、JS脚本、重复导航栏，直接分析会严重干扰结果。
三、轻量但实用的文本分析落地方式
不用上 bert 也能看出趋势和倾向——关键是选对工具、明确目标。
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基本上就这些。重点不是堆技术，而是从一条新闻开始跑通全流程，再横向扩展网站、纵向加深分析。爬得稳、洗得净、看得懂，才是真落地。