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用Python對微博熱搜做輿情分析

開發 后端
通過詞云圖可以看出,人們圍繞這寒暑假這個詞討論的非常熱烈,學生和取消、行業等詞也被大量提及,我翻了翻評論,發現大部分人都是不想取消的。當然志斌也覺得不要取消。

[[409639]]

大家好,我是志斌~

今天志斌看微博熱搜的時候,發現這樣一條熱搜。

我尋思,這要真的改了,真的炸鍋!所以志斌爬取了這條微博下的數據,進行了一個簡單的輿情分析!

需要源碼的同學,加志斌微信獲取哈~

一、數據采集

志斌在之前的兩篇文章中,詳細的介紹了如何獲取微博評論,有興趣的讀者可以看看這兩篇文章。這里志斌直接展示核心代碼了,代碼如下:

  1. for page in range(1,10000): 
  2.   if page == 1 : 
  3.       params = ( 
  4.           ('id''4654152979845247'), 
  5.           ('mid''4654152979845247'), 
  6.           ('max_id_type''0'), 
  7.       ) 
  8.   #s = requests.Session() 
  9.   response = requests.get('https://m.weibo.cn/comments/hotflow', headers=headers, params=params) 
  10.   a = response.json()['data']['max_id'
  11.   b = response.json()['data']['max_id_type'
  12.  
  13.   for i in response.json()['data']['data']: 
  14.       pinglunshijian = i['created_at'
  15.       neirong = re.sub(r'<[^>]*>''', i['text']) 
  16.       id = i['user']['id'
  17.       yonghumingcheng = i['user']['screen_name'
  18.       with open(r'71.txt''a', encoding='utf-8'as f: 
  19.           f.write(f'{neirong}\n'
  20.   params = ( 
  21.       ('id''4654152979845247'), 
  22.       ('mid''4654152979845247'), 
  23.       ('max_id', str(a)), 
  24.       ('max_id_type', str(b)), 
  25.        ) 
  26.   print(f'爬取第{page}頁數據......'
  27.   time.sleep(random.randint(1,3)) 

二、可視化分析

我們來對這些數據進行可視化分析。本次繪圖使用的是Excel和Tableau兩款軟件。

1.點贊數top10用戶

我們發現橢圓圓子這個用戶所發表的評論點贊數最多,有9.5w+,下面讓我們看看它的評論是什么,竟然讓用戶這么喜歡。

這是一句純吐槽的話,點贊數這么多,可能是因為發的時間早,或者是引起了老師們的共鳴。

2.評論日期分布

從圖中我們可以清晰的看出,7.6號發表評論的人數最多,可能跟今天上熱搜有關系的原因,畢竟上了熱搜,曝光度就高了!

3.評論時間分布

對6號評論發布時間進行分析,我們發現19點發表的評論數量最多,我當時看到這條熱搜的時候,基本也是這個時間,看來熱搜對一個消息的影響還是很大的。

4.詞云圖

通過詞云圖可以看出,人們圍繞這寒暑假這個詞討論的非常熱烈,學生和取消、行業等詞也被大量提及,我翻了翻評論,發現大部分人都是不想取消的。當然志斌也覺得不要取消。

三、小結

1. 通過分析我們可以看出,熱搜對每條微博的影響是巨大的。

2. 大家都不太愿意取消寒暑假。 

3. 本文僅供學習參考,不做它用。

 

責任編輯:武曉燕 來源: 志斌的python筆記
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