[chatGPT] chatGPT로 구글 뉴스 스크레이핑 개발

2023.05.04 21:03

졸리운_곰 조회 수:78

[chatGPT] chatGPT로 구글 뉴스 스크레이핑 개발

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scraping google news rss by keyword and result to save mysql database by python code
 
ChatGPT

To scrape Google News RSS by keyword and save the results to a MySQL database using Python, you can use the following code:

 
python
import feedparser import mysql.connector # Define the RSS feed URL rss_url = "https://news.google.com/rss/search?q=KEYWORD&hl=en-US&gl=US&ceid=US:en" # Define the MySQL database connection db = mysql.connector.connect( host="HOSTNAME", user="USERNAME", password="PASSWORD", database="DATABASE_NAME" ) cursor = db.cursor() # Define the keyword you want to search for keyword = "example" # Parse the RSS feed and loop through the entries feed = feedparser.parse(rss_url.format(keyword)) for entry in feed.entries: # Extract the data you want from the RSS entry title = entry.title link = entry.link description = entry.description published = entry.published # Save the data to the MySQL database query = "INSERT INTO news (title, link, description, published) VALUES (%s, %s, %s, %s)" values = (title, link, description, published) cursor.execute(query, values) db.commit()

In this code, you first define the RSS feed URL and the MySQL database connection details. Then, you define the keyword you want to search for and parse the RSS feed using the feedparser library. You loop through the entries in the RSS feed, extract the data you want, and save it to the MySQL database using an INSERT query. Finally, you commit the changes to the database.

Note that you will need to replace the HOSTNAME, USERNAME, PASSWORD, and DATABASE_NAME placeholders with the appropriate values for your MySQL database. Also, make sure to install the feedparser and mysql-connector-python libraries before running the code.

User
scraping google news rss by keyword and result to save mysql database by python and service for django python
 
ChatGPT
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To scrape Google News RSS by keyword and save the results to a MySQL database using Python and a Django service, you can follow these steps:

  1. Create a new Django app for your news scraper:
 
bash
$ python manage.py startapp news_scraper
  1. Define a model in your models.py file to represent the news articles:
 
python
from django.db import models class NewsArticle(models.Model): title = models.CharField(max_length=255) link = models.URLField(max_length=255) description = models.TextField() published = models.DateTimeField()
  1. Define a function in your views.py file to scrape the news articles and save them to the database:
 
python
import feedparser from .models import NewsArticle def scrape_news(request, keyword): rss_url = f"https://news.google.com/rss/search?q={keyword}&hl=en-US&gl=US&ceid=US:en" feed = feedparser.parse(rss_url) for entry in feed.entries: title = entry.title link = entry.link description = entry.description published = entry.published_parsed article = NewsArticle(title=title, link=link, description=description, published=published) article.save() return HttpResponse(f"Scraped {len(feed.entries)} news articles.")

This function takes a keyword as a parameter, constructs the RSS feed URL, parses the feed using feedparser, and saves each entry as a NewsArticle object in the database.

  1. Define a URL pattern in your urls.py file to map the scrape_news function to a URL:
 
python
from django.urls import path from . import views urlpatterns = [ path('scrape/<str:keyword>/', views.scrape_news, name='scrape_news'), ]
  1. Use a web client (such as a browser) to access the URL for the scrape_news view with a keyword parameter:
 
text
http://localhost:8000/news_scraper/scrape/example/

This will scrape the Google News RSS feed for the keyword "example" and save the resulting news articles to the database. You can customize the keyword and the URL pattern as needed for your application.

User
programming of that to scraping naver.com's new post by keyword and to save mongodb
 
ChatGPT

To scrape Naver.com's new post by keyword and save the results to MongoDB using Python, you can follow these steps:

  1. Install the required libraries: beautifulsoup4, pymongo, requests.

  2. Import the required libraries and define the MongoDB connection:

 
python
from bs4 import BeautifulSoup from pymongo import MongoClient import requests client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = client['news'] collection = db['naver']
  1. Define a function to scrape the new posts by keyword and save them to the MongoDB:
 
python
def scrape_naver_news(keyword): url = f"https://search.naver.com/search.naver?where=news&sm=tab_jum&query={keyword}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") articles = soup.select(".news_wrap .news_area") for article in articles: title = article.select_one(".news_tit").text.strip() link = article.select_one(".news_tit a")["href"] summary = article.select_one(".news_dsc").text.strip() date = article.select_one(".info .info_time").text.strip() data = {"title": title, "link": link, "summary": summary, "date": date} collection.insert_one(data)

This function takes a keyword as a parameter, constructs the URL to search for news on Naver.com using the keyword, retrieves the HTML response, parses the response using BeautifulSoup, selects the news articles, extracts the relevant data (title, link, summary, and date), constructs a dictionary with the data, and saves it to the MongoDB collection.

  1. Call the scrape_naver_news function with the desired keyword to start scraping and saving the news articles to the MongoDB:
 
python
scrape_naver_news("example")

This will scrape the new posts on Naver.com for the keyword "example" and save the resulting news articles to the MongoDB collection. You can customize the keyword and the MongoDB connection details as needed for your application.

 

 

python 코드로 mysql 데이터베이스를 저장하기 위해 키워드 및 결과로 Google 뉴스 RSS 스크랩
 
ChatGPT

키워드로 Google 뉴스 RSS를 스크랩하고 Python을 사용하여 결과를 MySQL 데이터베이스에 저장하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

경축! 아무것도 안하여 에스천사게임즈가 새로운 모습으로 재오픈 하였습니다.
어린이용이며, 설치가 필요없는 브라우저 게임입니다.
https://s1004games.com

 
파이썬
import feedparser import mysql.connector # Define the RSS feed URL rss_url = "https://news.google.com/rss/search?q=KEYWORD&hl=en-US&gl=US&ceid=US:en" # Define the MySQL database connection db = mysql.connector.connect( host="HOSTNAME", user="USERNAME", password="PASSWORD", database="DATABASE_NAME" ) cursor = db.cursor() # Define the keyword you want to search for keyword = "example" # Parse the RSS feed and loop through the entries feed = feedparser.parse(rss_url.format(keyword)) for entry in feed.entries: # Extract the data you want from the RSS entry title = entry.title link = entry.link description = entry.description published = entry.published # Save the data to the MySQL database query = "INSERT INTO news (title, link, description, published) VALUES (%s, %s, %s, %s)" values = (title, link, description, published) cursor.execute(query, values) db.commit()

이 코드에서는 먼저 RSS 피드 URL과 MySQL 데이터베이스 연결 세부 정보를 정의합니다. 그런 다음 검색하려는 키워드를 정의하고 feedparser라이브러리를 사용하여 RSS 피드를 구문 분석합니다. RSS 피드의 항목을 반복하고 원하는 데이터를 추출한 다음 쿼리를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 저장합니다 INSERT. 마지막으로 변경 사항을 데이터베이스에 커밋합니다.

HOSTNAME, USERNAME, PASSWORD및 DATABASE_NAME자리 표시자를 MySQL 데이터베이스에 적합한 값으로 바꿔야 합니다 . 또한 코드를 실행하기 전에 feedparser및 라이브러리를 설치해야 합니다 .mysql-connector-python

사용자
python으로 mysql 데이터베이스를 저장하고 django python 서비스로 키워드 및 결과로 Google 뉴스 RSS 스크랩
 
ChatGPT
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키워드로 Google 뉴스 RSS를 스크랩하고 Python 및 Django 서비스를 사용하여 결과를 MySQL 데이터베이스에 저장하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 뉴스 스크레이퍼용 새 Django 앱을 만듭니다.
 
세게 때리다
$ python manage.py startapp news_scraper
  1. models.py뉴스 기사를 나타내기 위해 파일 에서 모델을 정의합니다 .
 
파이썬
from django.db import models class NewsArticle(models.Model): title = models.CharField(max_length=255) link = models.URLField(max_length=255) description = models.TextField() published = models.DateTimeField()
  1. 파일 에서 함수를 정의하여 views.py뉴스 기사를 스크랩하고 데이터베이스에 저장합니다.
 
파이썬
import feedparser from .models import NewsArticle def scrape_news(request, keyword): rss_url = f"https://news.google.com/rss/search?q={keyword}&hl=en-US&gl=US&ceid=US:en" feed = feedparser.parse(rss_url) for entry in feed.entries: title = entry.title link = entry.link description = entry.description published = entry.published_parsed article = NewsArticle(title=title, link=link, description=description, published=published) article.save() return HttpResponse(f"Scraped {len(feed.entries)} news articles.")

이 함수는 키워드를 매개변수로 사용하고, RSS 피드 URL을 구성하고, 를 사용하여 피드를 구문 분석 feedparser하고, 각 항목을 NewsArticle데이터베이스에 객체로 저장합니다.

  1. 파일 에서 URL 패턴을 정의하여 함수를 URL에 urls.py매핑합니다 .scrape_news
 
파이썬
from django.urls import path from . import views urlpatterns = [ path('scrape/<str:keyword>/', views.scrape_news, name='scrape_news'), ]
  1. scrape_news웹 클라이언트(예: 브라우저)를 사용하여 키워드 매개변수가 있는 보기 의 URL에 액세스하십시오 .
 
텍스트
http://localhost:8000/news_scraper/scrape/example/

이렇게 하면 키워드 "예"에 대한 Google 뉴스 RSS 피드가 스크랩되고 결과 뉴스 기사가 데이터베이스에 저장됩니다. 애플리케이션에 필요한 대로 키워드와 URL 패턴을 사용자 정의할 수 있습니다.

사용자
naver.com의 새 게시물을 키워드로 스크랩하고 mongodb를 저장하는 프로그래밍
 
ChatGPT

Naver.com의 새 게시물을 키워드로 스크랩하고 결과를 Python을 사용하여 MongoDB에 저장하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 필요한 라이브러리를 설치합니다: beautifulsoup4, pymongo, requests.

  2. 필요한 라이브러리를 가져오고 MongoDB 연결을 정의합니다.

 
파이썬
from bs4 import BeautifulSoup from pymongo import MongoClient import requests client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = client['news'] collection = db['naver']
  1. 키워드로 새 게시물을 스크랩하고 MongoDB에 저장하는 기능을 정의합니다.
 
파이썬
def scrape_naver_news(keyword): url = f"https://search.naver.com/search.naver?where=news&sm=tab_jum&query={keyword}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") articles = soup.select(".news_wrap .news_area") for article in articles: title = article.select_one(".news_tit").text.strip() link = article.select_one(".news_tit a")["href"] summary = article.select_one(".news_dsc").text.strip() date = article.select_one(".info .info_time").text.strip() data = {"title": title, "link": link, "summary": summary, "date": date} collection.insert_one(data)

이 함수는 키워드를 매개변수로 받아 키워드를 사용하여 Naver.com에서 뉴스를 검색할 URL을 구성하고 HTML 응답을 검색하고 BeautifulSoup을 사용하여 응답을 구문 분석하고 뉴스 기사를 선택하고 관련 데이터(제목, 링크, 요약)를 추출합니다. , 및 날짜), 데이터로 사전을 구성하고 MongoDB 컬렉션에 저장합니다.

  1. 원하는 키워드로 함수를 호출하여 scrape_naver_news뉴스 기사 스크래핑을 시작하고 MongoDB에 저장합니다.
 
파이썬
scrape_naver_news("example")

이렇게 하면 Naver.com에서 키워드 "example"에 대한 새 게시물을 스크랩하고 결과 뉴스 기사를 MongoDB 컬렉션에 저장합니다. 애플리케이션에 필요한 대로 키워드 및 MongoDB 연결 세부 정보를 사용자 지정할 수 있습니다.

 

 

 

 

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