基于python的微博舆情分析与研究—以《北京冬奥会》为关键词

本课题研究的是基于Python的微博舆情热点分析与研究。在PyCharm、Jupiter Notebook开发环境下，首先利使用python的requests库对微博进行分时段多进程爬取，并利用lxml解析库对爬取到的数据解析并做简单的数据清洗且保存到数据库；然后，使用numpy、pandas等库对原始数据进行数据预处理；接着，对各特征做灰色关联分析，筛选对传播热度影响较大的特征；最后，利用pyt

Leadingme

9326人浏览 · 2022-05-25 13:13:09

Leadingme · 2022-05-25 13:13:09 发布

创作不易，如果以下内容对你有帮助，记得三连呀，让更多的小伙伴能看到吧~~

1. 研究内容

本课题研究的是基于Python的微博舆情热点分析与研究。在PyCharm、Jupiter Notebook开发环境下，首先利使用python的requests库对微博进行分时段多进程爬取，并利用lxml解析库对爬取到的数据解析并做简单的数据清洗且保存到数据库；然后，使用numpy、pandas等库对原始数据进行数据预处理；接着，对各特征做灰色关联分析，筛选对传播热度影响较大的特征；最后，利用python的matplotlib库可视化两官方媒体和自媒体在不同的时段、不同人群传播力度的变化等各种变化指标，并对微博的内容利用基于情感词典的方法进行文本情感分析，从而挖掘正面和负面信息。

2. 数据获取

主要采用的是requests+lxml库进行数据爬取和数据解析，以下附上爬取的部分代码：

# 统一时间
def parse_time(datetime):
    if datetime is None:
        return datetime

    if re.match('\d+年\d+月\d+日.+', datetime):
        # time模块
        datetime = datetime
        datetime.replace("年","-")
        datetime.replace("月","-")
        datetime.replace("日","")

    if re.match('\d+月\d+日.+', datetime):
        # time模块
        datetime = datetime.replace("月","-").replace("日","")
        datetime = time.strftime('%Y-', time.localtime(time.time())) + datetime

    if re.match('\d+分钟前', datetime):
        minute = re.match('(\d+)', datetime).group(1)
        # time.localtime()为当前的时间戳，用time.time()当前的时间戳-已过的时间来获取发布时的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数）
        datetime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M', time.localtime(time.time() - float(minute)*60))

    if re.match('\d+秒前', datetime):
        second = re.match('(\d+)', datetime).group(1)
        # time.localtime()为当前的时间戳，用time.time()当前的时间戳-已过的时间来获取发布时的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数）
        datetime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M', time.localtime(time.time() - float(second)))

    if re.match('今天.*', datetime):
        temp = re.match("今天(\d+:\d+)",datetime).group(1)
        datetime = time.strftime('%Y-%m-%d ', time.localtime()) + temp
    return datetime
    
# 开启爬虫
def start_crawl(base_url,pages):
    headers = request_header_article()
    # 遍历搜索时间
    years = [2021,2022]
    for year in years:
        months = [*range(1,13)] if year != 2022 else list(1)
        days = [31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31]
        for num, month in enumerate(months):
            for day in range(1,days[num],7):
                day_end = day + 6 if day + 6 < 31 else 30
                print("Spider正在爬取{}-{}-{}至{}-{}-{}时间段！".format(year,month,day,year,month,day_end))
                time.sleep(1)
                for page in range(1, pages + 1):
                    url = base_url.format(year_start=year, month_start=month, day_start=day, year_end=year, month_end=month, day_end=day_end, page=page)
                    response = requests.get(url=url, headers=headers,timeout=(3,7))
                    if response.status_code == 200:
                        res = et.HTML(response.text)
                        print("Spider已完成第{}页爬取任务！".format(page))
                        yield res
                    else:
                        continue
# 将数据存入MongoDB
def save_mongoDB(base_url,pages):
    client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
    db = client.HotSpotBD
    table = db['HotSpotInfo']
    for insert_list in data_clean(base_url,pages):
        table.insert_many(insert_list)
        print("完成一页数据插入任务！")
    client.close()