　グーグルニュースは関心があるキーワードや文章で検索すると、関連度順とリリース日時順で整理して100件の記事を表示してくれます。　
　食品のヒット商品出現の経緯を探るために、ヒットした食品に関係しそうなキーワードや文章で検索して過去のニュースを調査して、それらのニュースリリース時の関心の上昇度をグーグルトレンドで確認することで、ヒットに至る経緯を探ることができそうです。
　今春にローソンから発売された「バスチー」は発売後4か月で1,900万個売れた大ヒット商品となりました。そこで、「バスチー」の由来となった「バスクチーズケーキ」でグーグルニュースをプログラムで自動的に検索、編集してデータ化することを検討しました。

　こちらも参照ください。
データサイエンスで食のヒットの種を見つけ出そう(1) ーローソンバスチーヒットの秘密ー

　これまで、Ｒをベースに統計解析用にプログラミングをしてきましたが、ウェブ情報の取得や機械学習を広く利用する場合にはPythonを使い始めています。　Rでグーグルニュースのウェブページをスクレイピングしていましたが、PythonでグーグルニュースのRSSをパースする方法を知りこちらを使うようになりました。
　グーグルニュースをキーワードで自動的にPythonで取得して、Rで集計するプログラムを紹介します。
Pythonのコーディングは下記の記事を参考にしました。とても丁寧で分かり易く書かれています。
　【Python】Googleニュースをスクレイピングする
注) 今年2019年10月頃からfeedparserからの情報取得ではsummaryとtitleのテキストが同じになってしまっていますので、検索結果ページから直接スクレイピングするスクリプトを投稿しましたので、こちらもご覧ください。
Pythonでグーグルニュースの検索結果をスクレイピング (2) Beautiful Soupを使う

環境

Windows10
Python3.6.5
R3.6.1

Pythonでグーグルニュースを取得

グーグルニュースの情報取得のためにfeedparserをコマンドプロンプトでpipを用いてインストール

$ pip install feedparser

ライブラリのインポート

import feedparser
import urllib
import json
import pprint

グーグルニュースを検索ワードで検索するためのURLを作成する。

今回は検索ワードは今春に発売されて大ヒットしたローソンの「バスチー」の元となった「バスクチーズケーキ」にします。

s = 'バスクチーズケーキ'
#検索ワードをURLエンコードに変換
s_quote = urllib.parse.quote(s)
#グーグルニュース検索のURLの間に挟む
url = "https://news.google.com/news/rss/search/section/q/" + s_quote + "/" + s_quote + "?ned=jp&amp;hl=ja&amp;gl=JP"

urlをfeedparserでパースする

d = feedparser.parse(url)
news = list()

ニュース記事リストを、for文で繰り返し各記事のtitle、summary, link, published,sortkeyを取得

for i, entry in enumerate(d.entries, 1):

    p = entry.published_parsed
    sortkey = "%04d%02d%02d%02d%02d%02d" % (p.tm_year, p.tm_mon, p.tm_mday, p.tm_hour, p.tm_min, p.tm_sec)

    tmp = {
        "no": i,
        "title": entry.title,
        "summary": entry.summary,
        "link": entry.link,
        "published": entry.published,
        "sortkey": sortkey
    }

    news.append(tmp)

取得したニュースの最初の2件を表示してみる

pprint.pprint(news[0:2])

以下の実行結果が表示されました。

　項目のsummaryに'<a href="http://・・"とニュースのリンク先が記載されているので、これを削除したり、項目の順番を変えたり、日時順にソートするために、手慣れているＲにデータを渡します。

json形式で保存

PythonからRへのデータの受け渡しにはjson形式のファイルを使うと簡単で便利です。

with open('news.json', 'w') as f:
    json.dump(news, f)

Rでjsonファイルをcsvファイルに変換

パッケージのインストール

install.packages("jsonlite")　　　#json形式のデータを扱う
install.packages("formattable")　 #データフレームをHTMLに表示

パッケージを読み込む

library(jsonlite)
library(formattable)

json形式のファイルを読み込んで、データを編集

news <- fromJSON("news.json")

項目summaryから不要な文字を除きます。

項目summaryには、ニュースのリンク先のURL他のHTML由来の不要な文字が含まれているのでこれをgsub()を使って除きます。

(rownum <- nrow(news))  #次のfor文設定のためにニュース件数を代入
for (i in 1:rownum){
    dev <- strsplit(news[i, 3], ">")　　#分割
    dev.c <- dev[[1]]
    summary <- paste(dev.c[2], dev.c[6])　#必要な文章を結合
    summary <- gsub("</a", "。", summary)　# "</a"を除く
    summary <- gsub("</p", "。", summary)　# "</p"を除く
    news[i, 3] <- summary　　#修正した文章を戻す
}

リリース日時でニュースを降順にソート

項目sortkeyを使います

sortlist <- order(news$sortkey, decreasing=TRUE)
news.sort <- news[sortlist,]

初めの6件のニュースをHTMLに表示

formattable::formattable(head(news.sort))

実行結果

csvファイルで保存

## csvファイルで保存
write.csv(news.sort, "バスクチーズケーキのグーグルニュース.csv")

以上

ある期間に絞りたいときも、同じくsortkeyを使えばできます。

Pythonでグーグルニュースをスクレイピングして、Ｒで編集。

環境