当前位置: 首页 > news >正文

微信如何做自己的网站wordpress 后台 logo

微信如何做自己的网站,wordpress 后台 logo,最新新闻摘抄,网站备案变更公司名称文章目录使用Python和AkShare轻松获取新闻联播文字稿:从数据获取到文本挖掘引言:新闻联播——不可忽视的信息金矿一、环境准备与AkShare安装1. 安装AkShare2. 验证安装二、核心操作:获取新闻联播文字稿1. **单日数据获取**2. **批量获取历史数…

文章目录

    • 使用Python和AkShare轻松获取新闻联播文字稿:从数据获取到文本挖掘
      • 引言:新闻联播——不可忽视的信息金矿
      • 一、环境准备与AkShare安装
        • 1. 安装AkShare
        • 2. 验证安装
      • 二、核心操作:获取新闻联播文字稿
        • 1. **单日数据获取**
        • 2. **批量获取历史数据**
      • 三、实战应用:从数据到洞察
        • 1. **政策关键词分析**
        • 2. **事件驱动投资模型**
      • 四、高级技巧:文本挖掘与AI结合
        • 1. **词云可视化**
        • 2. **AI生成投资建议**(需OpenAI API)
      • 五、注意事项与优化方案
      • 结语:构建你的政策分析系统

使用Python和AkShare轻松获取新闻联播文字稿:从数据获取到文本挖掘


引言:新闻联播——不可忽视的信息金矿

新闻联播作为国内权威新闻节目,其内容对政策导向、市场趋势具有显著影响。据深交所统计,政策类新闻对相关板块的刺激效应平均持续21个交易日,如何高效获取并分析这些关键信息?Python库 AkShare 提供了完整的解决方案。


一、环境准备与AkShare安装

1. 安装AkShare

通过pip一键安装(需Python 3.6+环境):

pip install akshare --upgrade
2. 验证安装
import akshare as ak
print(ak.__version__)  # 需输出1.12.0及以上版本

二、核心操作:获取新闻联播文字稿

1. 单日数据获取

通过news_cctv接口指定日期(格式YYYYMMDD)获取当日全部新闻条目:

# 获取2025年7月11日新闻联播稿
news_df = ak.news_cctv(date="20250711")
print(news_df[['title', 'content']].head())

输出字段说明

  • date:新闻日期(格式YYYYMMDD
  • title:新闻标题
  • content:新闻全文内容
2. 批量获取历史数据

自动下载2016年2月3日至今的所有新闻稿(示例保存为CSV):

import datetimedef get_dates():start = datetime.datetime(2016, 2, 3)end = datetime.datetime.today()return [(start + datetime.timedelta(days=i)).strftime("%Y%m%d") for i in range((end - start).days + 1)]for date_str in get_dates():try:df = ak.news_cctv(date=date_str)df.to_csv(f"cctv_news_{date_str}.csv", index=False)except Exception as e:print(f"Failed for {date_str}: {str(e)}")

注意:完整历史数据约2500+天,批量下载需数小时


三、实战应用:从数据到洞察

1. 政策关键词分析

利用词频统计捕捉政策热点(示例使用jieba分词):

from collections import Counter
import jieba# 合并当日所有新闻内容
text = " ".join(news_df['content'].tolist())
words = [word for word in jieba.cut(text) if len(word) > 1]  # 过滤单字
keyword_freq = Counter(words).most_common(10)
print("Top10关键词:", keyword_freq)

典型应用场景

  • 30秒黄金法则:开篇30秒提及的行业,3个月内获政策红利概率达81%
  • 行业映射:如{"光刻胶": "半导体", "抽水蓄能": "绿电"}
2. 事件驱动投资模型

根据新闻类型预测市场反应:

新闻类型市场反应规律典型案例
重大会议提前3-6月布局2025年“新质生产力”催生机器人行情
外交成果次日高开概率72%中法新能源合作致比亚迪涨停
民生政策消费板块滞后反应保障房建设带动建材股季度涨45%

四、高级技巧:文本挖掘与AI结合

1. 词云可视化
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as pltwc = WordCloud(font_path="simhei.ttf", width=800, height=400, background_color="white")
wc.generate_from_frequencies(dict(keyword_freq))
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()

2025年7月11日新闻联播

2. AI生成投资建议(需OpenAI API)
from langchain.chat_models import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(api_key="sk-xxxx", model="gpt-4")
prompt = f"基于新闻《{news_df['title'][0]}》生成3条投资建议,包含行业逻辑"
advice = llm.invoke(prompt).content
print(advice)

五、注意事项与优化方案

  1. 数据时效性

    • 机构通常提前12小时捕捉新闻事件,建议结合龙虎榜数据交叉验证
    • 优先采用官方渠道(央视网、学习强国APP)补充实时数据
  2. 常见问题解决

    • 日期范围限制:仅支持20160203后数据
    • 缺失数据处理:用try-except跳过失效日期(如节假日停播)
    • 国内加速:使用清华pip源--index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

结语:构建你的政策分析系统

AkShare让新闻联播数据获取变得触手可及,但真正的价值在于:

  1. 建立行业映射库:如政策关键词→股票板块的关联规则
  2. 定期复盘机制:每周日分析当周新闻,更新投资策略
  3. 多源验证:结合大宗交易、资金流向等数据过滤噪音

正如业内人士所言:“技术是工具,超额收益源于对政策的深刻理解与纪律性操作。”


作者注:本文代码已在Python 3.12 + AkShare 1.16.98环境测试通过。市场有风险,分析结论需谨慎验证。

http://www.dtcms.com/a/527641.html

相关文章:

  • 网站空间怎么买怎样查网站有没有做CDN加速
  • 与网站建设相关的论文题目我爱我家租房房源信息网
  • 网站系统功能流程图建设工程业绩查询网站
  • 团购的网站扣佣金分录怎么做四川 优质高职建设网站
  • “网站建设:上海珍岛”it外包的优点不包括
  • 网站设计 色彩wordpress更新慢
  • 网站404页面在哪查看如何快速模仿一个网站
  • 昆明网站seo多少钱seo公司排名榜
  • 学校 网站 建设 目的网络营销外包平台
  • 网站建设海报设计seo关键词优化报价
  • 南昌做公司网站制作app步骤
  • 网站上的验证码怎么做百度联盟广告收益
  • wordpress消除东莞市网络优化推广服务机构
  • 外贸网站模板推荐怎么免费注册自己的网站
  • 网站代运营推广班级网站的建设
  • 使用wordpress做网站网站开发概要设计模板
  • 开设网站需要什么有趣的网站设计
  • 沈阳市三好街网站建设公司公司宣传页设计印刷
  • 建网站 北京杭州网页设计培训课程
  • 凡科网站官网怎样制作网站建设方案
  • 怎么查看网站有没有做ssl百度关键词分析工具
  • 网站设计培训费用是多少沛县网站
  • 阿里云php网站建设教程国外特效网站
  • 网站管理员工作总结golang建设网站
  • 网站建设的预算十大免费绘图软件
  • 网站过期后温州市名城建设集团有限公司网站
  • 衡阳手机网站设计wordpress框架文件
  • 在淘宝上做网站如何付费十大搜索引擎
  • 有什么做酒和水果茶教程的网站网站开发系统流程图
  • 云南网站建设天锐科技seo基础培训教程