基于Python的微博舆论分析,微博评论情感分析可视化系统,附源码
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文章目录
- 1. 简介
- 2. 技术简介
- flask 简介
- 3. 技术栈
- 4 项目结构
- 5 效果图
- 1 登陆注册
- 2 首页
- 3 情感分析
- 4 词云图
- 5文章发布情况分析
- 6 推荐阅读
- 7 源码获取:
1. 简介
基于Python的微博舆论分析,微博评论情感分析可视化系统,是一款方便,快捷,实用的信息服务查询网站。
通过微博舆情分析系统,我们可以获取到最新微博舆情分析系统详细情况,了解最新动态信息等。
该项目功能齐全,包括数据爬虫功能,数据可视化功能,情感分析,词云图等可视化功能。该系统在原来的基础之上,进行了一些优化
基于Python的微博评论情感分析,微博舆论可视化系统
- 优化了首页不能及时展示最新数据的bug
- 优化了舆情分析加载慢的(原本需要20-30s,现在大多数情况下只需要2s)
具体来说,功能如下:
- 首页
- 热词统计
- 微博舆情统计
- 文章分析
- IP 分析
- 评论分析
- 情感分析
- 登陆注册
- 个人信息管理
2. 技术简介
本系统使用flask进行整个项目框架的构建,前端采用 html5+Javascript,图表可视化采用 echarts。
爬虫部分模块使用requests官方依赖库进行数据获取,使用pandas对数据进行筛选,处理和分析,储存到 excel 表格中。最后再储存到 mysql 数据库当中。
flask 简介
FLask
框架本身只实现了最基本的功能,所以FLask
被称为 microFramework(微框架)
,从代码量上来看,的确如此。但是从工程上来看,这种所谓的“小”,反而带来了更多的便利性。在大型项目里,flask
比django
方便太多。大型的意思是你要自定义admin
系统(比如管理员分层,每个管理员都能自定义管理组),复杂的数据库操作,许多许多的跨entity的表单操作及验证等。
丰富的第三方库资源,让你在编写几乎任何类型的程序时都能如鱼得水。操作数据库用FLask-SQLAlchemy
,验证表单用Flask-WTF
,登录管理用FLask-Login
,邮件用Flask-Mail...
所以,Flask和兄弟框架Django
比起来,另一个有点就很明显了:灵活。你可以任意选择喜欢的第三方扩展
3. 技术栈
技术栈 | 说明 | 备注 |
---|---|---|
flask | 作为后端接口 | |
MySql | 数据库 | |
snownlp | 情感分析,作为情感得分 | |
beautifulsoup4 | 爬虫,网页接口分析 | |
urllib3、requests | 网络请求 | |
certifi | 网络证书 | Python certifi:如何在Python中使用SSL证书 |
jieba | 关键词提取 | https://blog.csdn.net/FontThrone/article/details/72782499 |
4 项目结构
/static 前端静态资源
/templates 前端 html
/keshihua 包括后端接口和爬虫
5 效果图
1 登陆注册
该系统支持登陆注册,用户可以通过后台注册属于自己的账号
2 首页
首页是比较丰富的,包括了大量分析和图表数据。文章类型占比,评论人词云图等等
3 情感分析
4 词云图
5文章发布情况分析
6 推荐阅读
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7 源码获取:
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