Python基于大数据的微博的舆论情感分析,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
      • 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

Python基于大数据的微博的舆论情感分析,微博评论情感分析可视化系统,附源码
,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)

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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。

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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,flaskdjango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

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/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

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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

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3 情感分析

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4 词云图

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5文章发布情况分析

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6 推荐阅读

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7 源码获取:

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