Realizar investigaciones sobre modelos de predicción de quiebras empresariales a través del rastreo de noticias.

column_ = ['기업', '기사발행일', '기사제목', '뉴스기사본문']
뉴스_df = pd.DataFrame(columns=column_)

driver = webdriver.Chrome()

회사명_ = 상폐기업['회사명']
종료연도_ = 상폐기업['종료연도']
종료월_ = 상폐기업['종료월']
종료일_ = 상폐기업['종료일']
시작연도_ = 상폐기업['시작연도']
시작월_ = 상폐기업['시작월']
시작일_ = 상폐기업['시작일']

# start = '2010.01.01'
# end = '2010.12.31'
# start_= '20100101'
# end_ = '20101231'

for 기업, 종료연도, 종료월, 종료일, 시작연도, 시작월, 시작일 in  zip(회사명_, 종료연도_, 종료월_, 종료일_, 시작연도_, 시작월_, 시작일_):

    start = (시작연도 + '.' + 시작월 + '.' + 시작일)
    end = (종료연도 + '.' + 종료월 + '.' + 종료일)
    start_= (시작연도 + 시작월 + 시작일)
    end_ = (종료연도 + 종료월 + 종료일)

    # 나중에 뉴스_df와 concat할 임시 df 생성 및 임시 리스트들 생성
    column_ = ['기업', '기사발행일', '기사제목', '뉴스기사본문']
    임시_df = pd.DataFrame(columns=column_)

    # 임시_df에 들어갈 리스트 생성
    본문리스트 = []
    날짜리스트 = []
    제목리스트 = []
    기업이름 = []

    # while 종료 조건으로 쓸 리스트 생성
    newslist = []
    datelist = []

    page = 1

    # 페이지수가 나와있지않으므로 맨끝에 page에 10씩더해서 계속 다음페이지로 이동
    # 20페이지 이후로는 광고 등 불필요한 기사가 많아 페이지를 20페이지로 한정한다.
    while page < 200:

        url = 'https://search.naver.com/search.naver?where=news&sm=tab_pge&query='+'"'+기업+'"'+'&sort=0&photo=0&field=0&pd=3&ds='+start+'&de='+end+'&cluster_rank=19&mynews=0&office_type=0&office_section_code=0&news_office_checked=&nso=so:r,p:from'+start_+'to'+end_+',a:all&start='+str(page)'
        driver.get(url)

        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")

        # a태그중에서 class가 info인 것과 span태그에 class가 info 인 것 가져옴
        news_titles = soup.select("a.info")
        dates = soup.select('span.info')

        # 네이버기사와 신문사기사 둘다 하이퍼링크가 있을경우는 기사당 news가 2개씩 네이버 기사가 없을 경우는 1개씩만 링크가 추출된다
        # 어림잡아 news_titles수가 10개 미만일 경우는 기사의 수가 5개에서 10개 미만이라는 뜻으로 해석하여 10개 이상만 링크와 기사날짜를 추출
        if len(news_titles) >= 10:

            for news in news_titles:
                title = news.attrs['href']
                newslist.append(title)

            for date in dates:
                news_date = date.text
                datelist.append(news_date)

            # 네이버 검색시 page number가 다음페이지로 갈때마다 1, 11, 21 이렇게 10씩 더해지는데 다음페이지가 없을경우
            # 마지막 기사만을 포함한 같은 페이지를 계속 반환함. 따라서 기사와 날짜 둘 다 중복되서 저장될경우 종료함
            if (newslist[-1]==newslist[-2]) & (datelist[-1]==datelist[-2]):
                break

            page += 10

            time.sleep(1)

        # 기사수 5개 미만시 break, 기사없는기업 리스트에 저장함
        else:

            break

    # sid=101은 네이버 경제기사를 의미하는 듯함. 경제기사만 추출
    newslist = [news for news in newslist if 'sid=101' in news]

    # news_titles 뉴스기사 url 리스트가 존재시
    if news_titles:

        # 뉴스기사 url 자체에서는 text가 안가져와지는 특이사항 발생, 찾아보니 네이버기사는 인터넷에 떠야 페이지가 작동하는? 방식이라함
        # 셀레니움을 통해서 뉴스기사 url 주소로 창을 띄움
        for news in newslist:
            url = news
            driver.get(url)

            # 뉴스기사 url에서 본문과 제목, 기사작성날짜를 리스트에 저장함
            # 데이터프레임에 직접 행을 지정해주기는 번거로움..
            try:

                날짜 = driver.find_element('xpath', '//*[@id="ct"]/div[1]/div[3]/div[1]/div/span').text
                날짜리스트.append(날짜)

                제목 = driver.find_element('xpath', '//*[@id="ct"]/div[1]/div[2]/h2').text
                제목리스트.append(제목)

                본문 = driver.find_element('xpath', '//*[@id="dic_area"]').text
                본문리스트.append(본문)
                time.sleep(1)

                기업이름.append(기업)

            ## 로딩이 안되서 데이터를 못가져올 경우를 대비해 sleep 3초 주고 다시 시도
            except:

                time.sleep(3)

                try:

                    날짜 = driver.find_element('xpath', '//*[@id="ct"]/div[1]/div[3]/div[1]/div/span').text
                    날짜리스트.append(날짜)

                    제목 = driver.find_element('xpath', '//*[@id="ct"]/div[1]/div[2]/h2').text
                    제목리스트.append(제목)

                    본문 = driver.find_element('xpath', '//*[@id="dic_area"]').text
                    본문리스트.append(본문)
                    time.sleep(1)

                    기업이름.append(기업)

                # 그래도 데이터를 가져오지 못하는 경우는 페이지에 문제가 있다고 판단하여 PASS
                except:

                    pass

    # 혹시나 뉴스기사 url 리스트가 없을 경우는 pass
    else:
        pass

    # 기업별로 가져온 날짜와 본문, 제목, 기업이름을 임시 데이터프레임으로 저장
    임시_df.기사발행일 = 날짜리스트
    임시_df.뉴스기사본문 = 본문리스트
    임시_df.기사제목 = 제목리스트
    임시_df.기업 = 기업이름

    # 임시 데이터프레임을 뉴스 데이터프레임에 아래로 결합
    뉴스_df = pd.concat([뉴스_df, 임시_df])

# 앞에서 while 종료 조건이 같은 기사 2번저장인데 이럴 경우 중복으로 저장이 되야 종료되기때문에
# 중복기사 행 제거
뉴스_df.drop_duplicates(inplace=True)
뉴스_df.to_csv('../Step3_1_뉴스전처리/news/상폐기업뉴스.csv', index=None)