def crawling(self, category_name):
# Multi Process PID
print(category_name + " PID: " + str(os.getpid()))
writer = Writer(category='Article', article_category=category_name, date=self.date)
# 기사 url 형식
url_format = f'http://news.naver.com/main/list.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1={self.categories.get(category_name)}&date='
# start_year년 start_month월 ~ end_year의 end_month 날짜까지 기사를 수집합니다.
target_urls = self.make_news_page_url(url_format, self.date['start_year'], self.date['end_year'], self.date['start_month'], self.date['end_month'])
print(category_name + " Urls are generated")
print("The crawler starts")
for url in target_urls:
request = self.get_url_data(url)
document = BeautifulSoup(request.content, 'html.parser')
# html - newsflash_body - type06_headline, type06
# 각 페이지에 있는 기사들 가져오기
temp_post = document.select('.newsflash_body .type06_headline li dl')
temp_post.extend(document.select('.newsflash_body .type06 li dl'))
# 각 페이지에 있는 기사들의 url 저장
post_urls = []
for line in temp_post:
# 해당되는 page에서 모든 기사들의 URL을 post_urls 리스트에 넣음
post_urls.append(line.a.get('href'))
del temp_post
for content_url in post_urls: # 기사 url
# 크롤링 대기 시간
sleep(0.01)
# 기사 HTML 가져옴
request_content = self.get_url_data(content_url)
try:
document_content = BeautifulSoup(request_content.content, 'html.parser')
except:
continue
try:
# 기사 제목 가져옴
tag_headline = document_content.find_all('h3', {'id': 'articleTitle'}, {'class': 'tts_head'})
# 뉴스 기사 제목 초기화
text_headline = ''
text_headline = text_headline + ArticleParser.clear_headline(str(tag_headline[0].find_all(text=True)))
# 공백일 경우 기사 제외 처리
if not text_headline:
continue
# 기사 본문 가져옴
tag_content = document_content.find_all('div', {'id': 'articleBodyContents'})
# 뉴스 기사 본문 초기화
text_sentence = ''
text_sentence = text_sentence + ArticleParser.clear_content(str(tag_content[0].find_all(text=True)))
# 공백일 경우 기사 제외 처리
if not text_sentence:
continue
# 기사 언론사 가져옴
tag_company = document_content.find_all('meta', {'property': 'me2:category1'})
# 언론사 초기화
text_company = ''
text_company = text_company + str(tag_company[0].get('content'))
# 공백일 경우 기사 제외 처리
if not text_company:
continue
# 기사 시간대 가져옴
time = re.findall('<span class="t11">(.*)</span>',request_content.text)[0]
# CSV 작성
writer.write_row([time, category_name, text_company, text_headline, text_sentence, content_url])
del time
del text_company, text_sentence, text_headline
del tag_company
del tag_content, tag_headline
del request_content, document_content
# UnicodeEncodeError
except Exception as ex:
del request_content, document_content
pass
writer.close()
def crawling(self, category_name):
# Multi Process PID
print(category_name + " PID: " + str(os.getpid()))
writer = Writer(category_name=category_name, date=self.date)
# 기사 URL 형식
url = "http://news.naver.com/main/list.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=" + str(
self.categories.get(category_name)) + "&date="
# start_year년 start_month월 ~ end_year의 end_month 날짜까지 기사를 수집합니다.
day_urls = self.make_news_page_url(url, self.date['start_year'],
self.date['end_year'],
self.date['start_month'],
self.date['end_month'])
print(category_name + " Urls are generated")
print("The crawler starts")
for URL in day_urls:
regex = re.compile("date=(\d+)")
news_date = regex.findall(URL)[0]
request = self.get_url_data(URL)
document = BeautifulSoup(request.content, 'html.parser')
# html - newsflash_body - type06_headline, type06
# 각 페이지에 있는 기사들 가져오기
post_temp = document.select(
'.newsflash_body .type06_headline li dl')
post_temp.extend(document.select('.newsflash_body .type06 li dl'))
# 각 페이지에 있는 기사들의 url 저장
post = []
for line in post_temp:
post.append(line.a.get(
'href')) # 해당되는 page에서 모든 기사들의 URL을 post 리스트에 넣음
del post_temp
for content_url in post: # 기사 URL
# 크롤링 대기 시간
sleep(0.01)
# 기사 HTML 가져옴
request_content = self.get_url_data(content_url)
try:
document_content = BeautifulSoup(request_content.content,
'html.parser')
except:
continue
try:
# 기사 제목 가져옴
tag_headline = document_content.find_all(
'h3', {'id': 'articleTitle'}, {'class': 'tts_head'})
text_headline = '' # 뉴스 기사 제목 초기화
text_headline = text_headline + ArticleParser.clear_headline(
str(tag_headline[0].find_all(text=True)))
if not text_headline: # 공백일 경우 기사 제외 처리
continue
# 기사 본문 가져옴
tag_content = document_content.find_all(
'div', {'id': 'articleBodyContents'})
text_sentence = '' # 뉴스 기사 본문 초기화
text_sentence = text_sentence + ArticleParser.clear_content(
str(tag_content[0].find_all(text=True)))
if not text_sentence: # 공백일 경우 기사 제외 처리
continue
# 기사 언론사 가져옴
#tag_company = document_content.find_all('meta', {'property': 'me2:category1'})
#text_company = '' # 언론사 초기화
#text_company = text_company + str(tag_company[0].get('content'))
#if not text_company: # 공백일 경우 기사 제외 처리
# continue
# CSV 작성
wcsv = writer.get_writer_csv()
wcsv.writerow([text_headline, text_sentence])
del text_company, text_sentence, text_headline
del tag_company
del tag_content, tag_headline
del request_content, document_content
except Exception as ex: # UnicodeEncodeError ..
# wcsv.writerow([ex, content_url])
del request_content, document_content
pass
writer.close()
def crawling(self, category_name):
# Multi Process PID
print(category_name + " PID: " + str(os.getpid()))
writer = Writer(category='Article',
article_category=category_name,
date=self.date)
# 기사 url 형식
url_format = f'http://news.naver.com/main/list.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1={self.categories.get(category_name)}&date='
# start_year년 start_month월 ~ end_year의 end_month 날짜까지 기사를 수집합니다.
target_urls = self.make_news_page_url(url_format,
self.date['start_year'],
self.date['end_year'],
self.date['start_month'],
self.date['end_month'])
print(category_name + " Urls are generated")
print("The crawler starts")
for index, url in enumerate(target_urls):
if index % 100 == 0:
print(index, ' : ', url,
round(index / len(target_urls) * 100, 2), '%')
request = self.get_url_data(url)
document = BeautifulSoup(request.content, 'html.parser')
# html - newsflash_body - type06_headline, type06
# 각 페이지에 있는 기사들 가져오기
temp_post = document.select(
'.newsflash_body .type06_headline li dl')
temp_post.extend(document.select('.newsflash_body .type06 li dl'))
# 각 페이지에 있는 기사들의 url 저장
post_urls = []
for line in temp_post:
# 해당되는 page에서 모든 기사들의 URL을 post_urls 리스트에 넣음
post_urls.append(line.a.get('href'))
del temp_post
for content_url in post_urls: # 기사 url
# 크롤링 대기 시간
sleep(0.01)
# 기사 HTML 가져옴
request_content = self.get_url_data(content_url)
try:
document_content = BeautifulSoup(request_content.content,
'html.parser')
except:
continue
try:
# 기사 제목 가져옴
tag_headline = document_content.find_all(
'h3', {'id': 'articleTitle'}, {'class': 'tts_head'})
# 뉴스 기사 제목 초기화
text_headline = ''
text_headline = text_headline + ArticleParser.clear_headline(
str(tag_headline[0].find_all(text=True)))
# 공백일 경우 기사 제외 처리
if not text_headline:
continue
# 기사 본문 가져옴
tag_content = document_content.find_all(
'div', {'id': 'articleBodyContents'})
# 뉴스 기사 본문 초기화
text_sentence = ''
text_sentence = text_sentence + ArticleParser.clear_content(
str(tag_content[0].find_all(text=True)))
# 공백일 경우 기사 제외 처리
if not text_sentence:
continue
# 기사 언론사 가져옴
tag_company = document_content.find_all(
'meta', {'property': 'me2:category1'})
# 언론사 초기화
text_company = ''
text_company = text_company + str(
tag_company[0].get('content'))
# 공백일 경우 기사 제외 처리
if not text_company:
continue
# 기사 시간대 가져옴
time_list = re.findall('<span class="t11">(.*)</span>',
request_content.text)
time = time_list[0] #기사 작성 시간
if len(time_list) >= 2:
modify_time = time_list[1] #기사 수정 시간
else:
modify_time = ''
#2020123추가 #Reaction추가
oid = re.findall('oid=(.*)&', content_url)[0]
aid = re.findall('aid=(.*)', content_url)[0]
reaction_url = 'https://news.like.naver.com/v1/search/contents?q=NEWS[ne_{}_{}]'.format(
oid, aid) #웹에서 동적으로 받아와짐 => 기사의 oid, aid 활용하여 동적접근
reaction_req = requests.get(reaction_url)
reaction_html = reaction_req.text
reaction_json = json.loads(
reaction_html)['contents'][0]['reactions']
reactionCountList = [0, 0, 0, 0, 0]
reactList = np.array(
['like', 'warm', 'sad', 'angry', 'want'])
for countIndex, reaction in enumerate(reactList):
if reaction not in [
i['reactionType'] for i in reaction_json
]: # 값이 없는 리액션은 넘어감
continue
reaction_index = [
i['reactionType'] for i in reaction_json
].index(reaction)
reactionCountList[countIndex] = reaction_json[
reaction_index]['count']
timestamp = int(
str(json.loads(reaction_html)['timestamp'])[:10])
# CSV 작성
writer.write_row([
time, category_name, text_company, text_headline,
text_sentence, content_url, modify_time,
reactionCountList, timestamp
])
del time, modify_time
del text_company, text_sentence, text_headline
del tag_company
del tag_content, tag_headline
del request_content, document_content
# UnicodeEncodeError
except Exception as ex:
del request_content, document_content
pass
writer.close()
def crawling(self, category_name: str = '경제'):
"""크롤링 시작."""
pid = str(os.getpid())
if self.logger is not None:
self.logger.info(f"카테고리:{category_name} | PID: {pid}")
writer = Writer(category='Article',
article_category=category_name,
date=self.date,
root=self.write_root)
url_format = \
f"http://news.naver.com/main/list.nhn?mode=LSD&mid=sec&" + \
f"sid1={self.categories.get(category_name)}&date="
target_urls = self.make_news_page_url(
category_url=url_format,
start_year=self.date['start_year'],
end_year=self.date['end_year'],
start_month=self.date['start_month'],
end_month=self.date['end_month'])
if self.logger is not None:
self.logger.info(f"URLs generated for {category_name}. Start!")
# Write headers for csv file
writer.write_row(['일시', '카테고리', '언론사', '제목', '본문', 'url'])
#for url in tqdm.tqdm(target_urls, desc=category_name, position=0, leave=True):
_process = mp.current_process()
total = len(target_urls)
position = self.selected_categories.index(category_name)
with tqdm.tqdm(desc=f"Keyword: {category_name}",
total=total,
position=position) as pg:
for url in target_urls:
request = self.get_url_data(url)
if request is None:
continue
document = BeautifulSoup(request.content, 'html.parser')
# html - newsflash_body - type06_headline, type06
# 각 페이지에 있는 기사들 가져오기
temp_post = document.select(
'.newsflash_body .type06_headline li dl')
temp_post.extend(
document.select('.newsflash_body .type06 li dl'))
# 각 페이지에 있는 기사들의 url 저장
post_urls = []
for line in temp_post:
# 해당되는 page에서 모든 기사들의 URL을 post_urls 리스트에 넣음
post_urls.append(line.a.get('href'))
del temp_post
# 기사 url
for content_url in post_urls:
# 크롤링 대기 시간
sleep(0.01)
# 기사 HTML 가져옴
request_content = self.get_url_data(content_url)
if request_content is None:
continue
try:
document_content = BeautifulSoup(
request_content.content, 'html.parser')
except:
continue
try:
# 기사 제목 가져옴
tag_headline = document_content.find_all(
'h3', {'id': 'articleTitle'},
{'class': 'tts_head'})
# 뉴스 기사 제목 초기화
text_headline = ''
text_headline = text_headline + ArticleParser.clear_headline(
str(tag_headline[0].find_all(text=True)))
# 공백일 경우 기사 제외 처리
if not text_headline:
continue
# 기사 본문 가져옴
tag_content = document_content.find_all(
'div', {'id': 'articleBodyContents'})
# 뉴스 기사 본문 초기화
text_sentence = ''
text_sentence = text_sentence + ArticleParser.clear_content(
str(tag_content[0].find_all(text=True)))
# 공백일 경우 기사 제외 처리
if not text_sentence:
continue
# 기사 언론사 가져옴
tag_company = document_content.find_all(
'meta', {'property': 'me2:category1'})
# 언론사 초기화
text_company = ''
text_company = text_company + str(
tag_company[0].get('content'))
# 공백일 경우 기사 제외 처리
if not text_company:
continue
# 기사 시간대 가져옴
time = re.findall('<span class="t11">(.*)</span>',
request_content.text)[0]
# CSV 작성
writer.write_row([
time, category_name, text_company, text_headline,
text_sentence, content_url
])
del time
del text_company, text_sentence, text_headline
del tag_company
del tag_content, tag_headline
del request_content, document_content
# UnicodeEncodeError
except Exception as ex:
del request_content, document_content
pass
pg.update(1)
writer.close()
def crawling(self, category_name):
writer = Writer(category='Sport',
article_category=category_name,
date=self.date)
url_category = [self.category[category_name]]
category = [category_name]
title_script = []
office_name_script = []
time_script = []
matched_content = []
# URL 카테고리. Multiprocessing시 어차피 1번 도는거라 refactoring할 필요 있어보임
for url_label in url_category:
# URL 인덱스와 category 인덱스가 일치할 경우 그 값도 일치
category = category[url_category.index(url_label)]
url = f'https://sports.news.naver.com/{url_label}/news/list.nhn?isphoto=N&view=photo&date='
final_url_day = self.make_sport_page_url(url,
self.date['start_year'],
self.date['end_year'],
self.date['start_month'],
self.date['end_month'])
print("succeed making url")
if len(str(self.date['start_month'])) == 2:
start_month = str(self.date['start_month'])
else:
start_month = '0' + str(self.date['start_month'])
if len(str(self.date['end_month'])) == 2:
end_month = str(self.date['end_month'])
else:
end_month = '0' + str(self.date['end_month'])
# 이는 크롤링이 아닌 csv에 사용
hefscript2 = []
# category Year Month Data Page 처리 된 URL
for list_page in final_url_day:
# 제목 / URL
request_content = requests.get(
list_page, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
content_dict = json.loads(request_content.text)
# 이는 크롤링에 사용
hefscript = []
for contents in content_dict["list"]:
oid = contents['oid']
aid = contents['aid']
title_script.append(contents['title'])
time_script.append(contents['datetime'])
hefscript.append(
"https://sports.news.naver.com/news.nhn?oid=" + oid +
"&aid=" + aid)
hefscript2.append(
"https://sports.news.naver.com/news.nhn?oid=" + oid +
"&aid=" + aid)
office_name_script.append(contents['officeName'])
# 본문
# content page 기반하여 본문을 하면 된다. text_sentence에 본문을 넣고 Clearcontent진행 후 completed_conten_match에 append해주면 된다.
# 추가적으로 pass_match에 언론사를 집어넣으면 된다.
for content_page in hefscript:
sleep(0.01)
content_request_content = requests.get(
content_page, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
content_document_content = BeautifulSoup(
content_request_content.content, 'html.parser')
content_tag_content = content_document_content.find_all(
'div', {'class': 'news_end'},
{'id': 'newsEndContents'})
# 뉴스 기사 본문 내용 초기화
text_sentence = ''
try:
text_sentence = text_sentence + str(
content_tag_content[0].find_all(text=True))
matched_content.append(
self.clear_content(text_sentence))
except:
pass
# Csv 작성
for csv_timeline, csv_headline, csv_content, csv_press, csv_url in zip(
time_script, title_script, matched_content,
office_name_script, hefscript2):
try:
if not csv_timeline:
continue
if not csv_headline:
continue
if not csv_content:
continue
if not csv_press:
continue
if not csv_url:
continue
writer.write_row([
csv_timeline,
self.clear_headline(csv_headline), csv_content,
csv_press, category, csv_url
])
except:
pass
writer.close()
def crawling(self, category_name):
# Multi Process PID
print(category_name + " PID: " + str(os.getpid()))
writer = Writer(category_name=category_name, date=self.date)
# 기사 URL 형식
url = "http://news.naver.com/main/list.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=" + str(
self.categories.get(category_name)) + "&date="
# 설정 기간 동안 crawling
day_urls = self.make_news_page_url(url, self.date['start_year'],
self.date['end_year'],
self.date['start_month'],
self.date['end_month'],
self.date['start_date'],
self.date['end_date'])
print(category_name + " Urls are generated")
print("The crawler starts")
for URL in day_urls:
regex = re.compile("date=(\d+)")
news_date = regex.findall(URL)[0]
request = self.get_url_data(URL)
document = BeautifulSoup(request.content, 'html.parser')
# 각 페이지에 있는 기사들 가져오기
post_temp = document.select(
'.newsflash_body .type06_headline li dl')
post_temp.extend(document.select('.newsflash_body .type06 li dl'))
# 각 페이지에 있는 기사들의 url 저장
post = []
for line in post_temp:
post.append(line.a.get(
'href')) # 해당되는 page에서 모든 기사들의 URL을 post 리스트에 넣음
del post_temp
for content_url in post: # 기사 URL
# 크롤링 대기 시간
sleep(0.01)
# 기사 HTML 가져옴
request_content = self.get_url_data(content_url)
try:
document_content = BeautifulSoup(request_content.content,
'html.parser')
except:
continue
try:
# 기사 제목 가져옴
tag_headline = document_content.find_all(
'h3', {'id': 'articleTitle'}, {'class': 'tts_head'})
text_headline = '' # 뉴스 기사 제목 초기화
text_headline = text_headline + ArticleParser.clear_headline(
str(tag_headline[0].find_all(text=True)))
#keyword 검사
if not self.keyword in text_headline:
continue
if not text_headline: # 공백일 경우 기사 제외 처리
continue
# 기사 본문 가져옴
tag_content = document_content.find_all(
'div', {'id': 'articleBodyContents'})
text_sentence = '' # 뉴스 기사 본문 초기화
text_sentence = text_sentence + ArticleParser.clear_content(
str(tag_content[0].find_all(text=True)))
#keyword 검사
if not self.keyword in text_sentence:
continue
if not text_sentence: # 공백일 경우 기사 제외 처리
continue
# 기사 언론사 가져옴
tag_company = document_content.find_all(
'meta', {'property': 'me2:category1'})
text_company = '' # 언론사 초기화
text_company = text_company + str(
tag_company[0].get('content'))
if not text_company: # 공백일 경우 기사 제외 처리
continue
#사진 저장
if (self.captureFlag):
browser = webdriver.Chrome(
ChromeDriverManager().install())
browser.get(content_url)
#element not found error 처리
try:
element = browser.find_element_by_class_name(
'end_photo_org')
location = element.location
y = location.get('y')
#사진 padding 처리 (y-60)
browser.execute_script("window.scrollTo(%d,%d);" %
(0, y - 60))
size = element.size
title = text_headline + '.png'
#기사 제목으로 사진제목 설정
element.screenshot(title)
except Exception as ex:
print('Not find element')
browser.quit()
# CSV 작성
wcsv = writer.get_writer_csv()
wcsv.writerow([
news_date, category_name, text_company, text_headline,
text_sentence, content_url
])
print('작성완료')
del text_company, text_sentence, text_headline
del tag_company
del tag_content, tag_headline
del request_content, document_content
except Exception as ex:
del request_content, document_content
pass
writer.close()
def crawling(self, category_name):
writer = Writer(category='Sport',
article_category=category_name,
date=self.date)
url_category = [self.category[category_name]]
category = [category_name]
# URL 카테고리. Multiprocessing시 어차피 1번 도는거라 refactoring할 필요 있어보임
for url_label in url_category:
# URL 인덱스와 category 인덱스가 일치할 경우 그 값도 일치
category = category[url_category.index(url_label)]
url = f'https://sports.news.naver.com/{url_label}/news/list.nhn?isphoto=N&view=photo&date='
final_url_day = self.make_sport_page_url(url,
self.date['start_year'],
self.date['end_year'],
self.date['start_month'],
self.date['end_month'])
print("succeed making url")
print("crawler starts")
if len(str(self.date['start_month'])) == 2:
start_month = str(self.date['start_month'])
else:
start_month = '0' + str(self.date['start_month'])
if len(str(self.date['end_month'])) == 2:
end_month = str(self.date['end_month'])
else:
end_month = '0' + str(self.date['end_month'])
# category Year Month Data Page 처리 된 URL
for list_page in final_url_day:
title_script = ''
office_name_script = ''
time_script = ''
matched_content = ''
# 제목 / URL
request_content = requests.get(
list_page, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
content_dict = json.loads(request_content.text)
# 이는 크롤링에 사용
hef_script = ''
for contents in content_dict["list"]:
oid = contents['oid']
aid = contents['aid']
title_script = contents['title']
time_script = contents['datetime']
hef_script = "https://sports.news.naver.com/news.nhn?oid=" + oid + "&aid=" + aid
office_name_script = contents['officeName']
sleep(0.01)
content_request_content = requests.get(
hef_script, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
content_document_content = BeautifulSoup(
content_request_content.content, 'html.parser')
content_tag_content = content_document_content.find_all(
'div', {'class': 'news_end'},
{'id': 'newsEndContents'})
# 뉴스 기사 본문 내용 초기화
text_sentence = ''
try:
text_sentence = text_sentence + str(
content_tag_content[0].find_all(text=True))
matched_content = self.clear_content(text_sentence)
writer.write_row([
time_script, category, office_name_script,
self.clear_headline(title_script), matched_content,
hef_script
])
except:
pass
writer.close()
def crawling(self, category_name):
# Multi Process PID
print(category_name + " PID: " + str(os.getpid()))
writer = Writer(category_name=category_name, date=self.date)
# 기사 URL 형식
if (category_name == "연합뉴스속보"):
url = "http://news.naver.com/main/list.nhn?mode=LPOD&mid=sec&sid1=001&sid2=140&oid=001&isYeonhapFlash=Y" \
+ "&date="
else:
url = "http://news.naver.com/main/list.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=" + str(
self.categories.get(category_name)) + "&date="
# start_year년 start_month월 ~ end_year의 end_month 날짜까지 기사를 수집합니다.
day_urls = self.make_news_page_url(url, self.date['start_year'], self.date['end_year'], self.date['start_month'], self.date['end_month'])
print(category_name + " Urls are generated")
print("The crawler starts")
for URL in day_urls:
print(URL)
regex = re.compile("date=(\d+)")
news_date = regex.findall(URL)[0]
request = self.get_url_data(URL)
document = BeautifulSoup(request.content, 'html.parser')
# html - newsflash_body - type06_headline, type06
# 각 페이지에 있는 기사들 가져오기
if (category_name == "연합뉴스속보"):
post_temp = document.select('.newsflash_body .type02 li ')
else:
post_temp = document.select('.newsflash_body .type06_headline li dl')
post_temp.extend(document.select('.newsflash_body .type06 li dl'))
# 각 페이지에 있는 기사들의 url 저장
post = []
headlines = []
companys = []
for line in post_temp:
post.append(line.a.get('href')) # 해당되는 page에서 모든 기사들의 URL을 post 리스트에 넣음
try:
companys.append(line.find('span', class_="writing").text)
except:
companys.append("err")
try:
h = line.find_all('a')
if len(h) > 1:
headlines.append(h[1].text)
elif len(h) == 1:
headlines.append(h[0].text)
else:
headlines.append("err")
except:
headlines.append("err")
del post_temp
print(len(post))
for i in range(len(post)): # 기사 URL
# 크롤링 대기 시간
print(i)
sleep(0.01)
content_url = post[i]
# 기사 HTML 가져옴
try:
article = Article(content_url, language='ko')
article.download()
article.parse()
text_sentence = article.text.strip()
text_company = companys[i]
text_headline = headlines[i].strip()
######################################################################
if self.keyword == 'initvalue':
wcsv = writer.get_writer_csv()
wcsv.writerow([news_date, category_name, text_company, text_headline, text_sentence, content_url])
else:
headline_to_words = text_headline.split()
if headline_to_words.index(self.keyword) >= 0:
wcsv = writer.get_writer_csv()
wcsv.writerow([news_date, category_name, text_company, text_headline, text_sentence, content_url])
######################################################################
except Exception as err:
print(err)
writer.close()
return