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文章包含：项目选题 + 项目展示图片 （必看）

流程：
1.使用Python采集新闻数据约10万条存入mysql数据库;
2.使用pandas+numpy或者hadoop+mapreduce进行数据清洗，尝试用深度学习的分析模型对新闻语料、情感、数据标注等进行大模型分析，最终结果保存为.csv文件并上传hdfs;
3.使用hive建库建表，导入.csv文件作为数据集；
4.一半分析指标使用hive_sql完成，一半分析指标使用Spark之Scala完成；
5.对分析的结果使用sqoop导入mysql数据库；
6.使用Flask+echarts构建炫酷吊炸天大屏可视化界面；
创新点：1大屏 2Python爬虫 3深度学习自然语言处理分析 4海量百万数据随时可爬 5实时计算+离线计算全部实现
注意点：如果你还觉得工作量不够，可以选装推荐系统(4种机器学习、深度学习推荐算法)、预测系统、知识图谱、后台等，实现界面如下(我保证可以0秒内无缝对接选装安装上)

运行代码如下：

当涉及到编写爬虫代码时，需要明确爬取的目标网站、数据结构和所需的编程语言。由于我无法直接访问互联网和实时执行代码，我将提供一个基本的Python爬虫代码示例，使用Beautiful Soup库来解析HTML并提取所需的数据。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

首先，请确保已安装必要的库。你可以使用以下命令安装Beautiful Soup和requests库：

bash
pip install beautifulsoup4 requests
以下是一个简单的爬虫代码示例，它从一个假设的网站中提取文章标题和链接：

python
import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  
  
def fetch_data(url):  
    response = requests.get(url)  
    if response.status_code == 200:  
        return response.text  
    else:  
        print("Failed to fetch the data.")  
        return None  
  
def parse_data(html):  
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')  
    articles = []  
  
    # 假设每个文章都在一个具有特定类名的div标签内  
    for div in soup.find_all('div', class_='article'):  
        title = div.find('h2').text.strip()  # 提取标题  
        link = div.find('a')['href']  # 提取链接  
        articles.append({'title': title, 'link': link})  
  
    return articles  
  
def main():  
    url = 'https://example.com/articles'  # 替换为目标网站的URL  
    html = fetch_data(url)  
    if html:  
        articles = parse_data(html)  
        for article in articles:  
            print(f"Title: {article['title']}")  
            print(f"Link: {article['link']}")  
            print()  
  
if __name__ == '__main__':  
    main()
请注意，上述代码中的URL和HTML结构是假设的，你需要根据实际情况进行修改。此外，爬虫的使用需要遵守目标网站的使用条款和法律法规，确保你的爬虫行为合法且不会对目标网站造成不必要的负担。

另外，一些网站可能会采取反爬虫措施，如使用动态加载、验证码、登录验证等，这可能需要更复杂的爬虫技术或工具来处理。此示例代码仅适用于静态网页的基本爬取。