一、前言
在当今社会，舆情监控越来越被重视。随着互联网技术的发展，我们从传统媒体渠道、官方报告、调查问卷等方式搜集到的舆情信息，逐渐被网络上的内容所替代。因为网络上的内容传播速度快、及时性强、覆盖范围广，成为了管理者、企业、政府等了解社会大众情绪、掌握市场动向的重要途径。
本文介绍如何基于Flask框架，使用Python语言编写一个高校舆情分析，舆情监控可视化系统。
二、使用Python获取舆情数据
主要有两种方式，一种是直接使用API接口，通过调用API获取相应的数据。另一种方式是使用Python获取网站上的数据。
本文介绍的是第二种数据获取方式，以中国大学排名网为例。
1.安装requests库
首先需要安装requests库，requests库是Python中的HTTP客户端库，能够模拟HTTP请求，发送请求、接收响应。使用以下命令进行安装：
!pip install requests
2.分析数据
我们需要分析数据。打开中国大学排名网，点击“大学排名”->“全球排名”，网站链接为：http://www.zuihaodaxue.com/ARWU2020.html 。
从网站中我们可以看到展示的数据大致如下：
我们需要获取的数据列为“排名”、“学校名称”、“所在地区”、“总分”。
3.获取数据
首先，我们需要导入requests库、BeautifulSoup库。
import requests from bs4 import BeautifulSoup
接着，我们需要设置请求头和请求参数，这里我们设置如下：
headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} params = { 'from': 'hao360', 'ie': 'utf-8', 'query': 'python'}
其中，headers为请求头，用于告诉服务器我们的身份信息，params为请求参数，表示要搜索“python”关键词。
接着，我们使用requests库发送请求，获取网页内容，并解析所需的数据。
url = 'http://www.zuihaodaxue.com/ARWU2020.html' response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = response.apparent_encoding soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') all_university = soup.findAll('tr', {'class': 'bgfd'}) for university in all_university: rank = university.find('td', {'align': 'center'}).getText() name = university.find('a').getText() region = university.find('div', {'style': 'padding-left:10px;'}).getText().strip() score = university.findAll('td', {'align': 'center'})[-1].getText() print(rank, name, region, score)
这样，我们就可以获取到所有大学的排名、学校名称、所在地区、总分数据。
三、通过代理IP提高效率
如果频繁访问同一个网站，可能会被检测到，从而导致IP被封，无法正常访问。这时候，我们可以使用代理IP来避免这个问题，可以更好地保护我们的真实IP，达到更好的效果。
1.获取代理IP
在互联网上有很多代理IP提供商，我们可以通过购买代理IP解决被封IP的问题。这里，我们使用的是免费的站大爷代理ip（https://www.zdaye.com/）提供的免费IP。
在站大爷代理ip网站上，我们可以获得如下信息：
- IP地址
- 端口号
- 区域
- 匿名度
- 类型
- 存活时间
- 验证时间
我们需要使用的是IP地址和端口号，将它们加入到请求头中，即可使用代理IP进行数据爬取。
2.使用代理IP
使用代理IP的方式非常简单，只需要将代理IP加入到请求头中即可。例如，以下代码使用站大爷代理提供的代理IP：
import requests url = 'http://www.zuihaodaxue.com/ARWU2020.html' proxies = {'http': 'http://111.177.190.36:9999', 'https': 'https://111.177.190.36:9999'} headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies) print(response.text)
这里我们设置了一个代理IP，格式为http://IP:port。在发送请求时，通过proxies参数将代理IP加入到请求头中，即可使用代理IP。
四、使用Flask框架实现舆情监控可视化系统
Flask是一个轻量级的Python Web框架，用于编写基于Web的应用程序。它非常适合小型应用程序和简单的Web服务，同时也可以作为基于大型应用程序的核心。
Flask框架包含了请求分发、模板渲染、数据存取等功能，非常适合开发Web应用程序和API。
在使用Flask框架搭建舆情监控可视化系统时，我们需要安装Flask和pymongo（用于连接MongoDB数据库）库，并使用以下代码创建Flask应用程序：
import json from flask import Flask, render_template from pymongo import MongoClient app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): client = MongoClient('localhost', 27017) db = client['university'] collection = db['ARWU'] data_list = [] for data in collection.find(): del data['_id'] data_list.append(data) return render_template('index.html', data_list=json.dumps(data_list, ensure_ascii=False)) if __name__ == '__main__': app.run()
其中，localhost代表MongoDB数据库所在的主机名，27017代表MongoDB数据库的端口号。此外，我们也可以使用request库获取前端传输来的数据，例如：
from flask import request @app.route('/api/search', methods=['GET']) def search(): keyword = request.args.get('keyword') client = MongoClient('localhost', 27017) db = client['university'] collection = db['ARWU'] data_list = [] for data in collection.find({'name': {'$regex': keyword}}): del data['_id'] data_list.append(data) return json.dumps(data_list, ensure_ascii=False)
在使用Flask框架时，我们需要创建一个templates文件夹，用于存放html文件，如下所示：
在templates文件夹中，我们需要创建一个index.html文件，用于显示数据。具体代码如下：
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>中国大学排名</title> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/echarts.min.js"></script> <style> /* 设置容器大小 */ #main { height: 600px; } </style> </head> <body> <!-- 设置一个容器用于展示数据 --> <div id="main"></div> <!-- 使用JavaScript渲染表格 --> <script type="text/javascript"> // 获取后端传输的数据 var data = JSON.parse({{data_list}}); // 初始化echarts图表 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); // 配置图表参数 var option = { tooltip: {}, legend: { data: ['总分'] }, xAxis: { data: data.map(function (item) { return item.name; }) }, yAxis: {}, series: [{ name: '总分', type: 'bar', data: data.map(function (item) { return item.score; }) }] }; // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。 myChart.setOption(option); </script> </body> </html>
这里，我们使用了ECharts库（https://echarts.apache.org/）来实现数据可视化展示。最后，在命令行中运行app.py文件，即可启动Flask应用程序。
五、使用MongoDB存储数据
在本例中，我们使用MongoDB作为数据存储方式。MongoDB是一种非关系型数据库，与关系型数据库相比，MongoDB更加灵活、扩展性更好、支持海量数据存储等特点。
在Python中，我们可以使用pymongo库来进行MongoDB的连接和操作。具体代码如下：
from pymongo import MongoClient client = MongoClient('localhost', 27017) db = client['university'] collection = db['ARWU'] data = {'rank': '1', 'name': 'Harvard University', 'region': 'USA', 'score': '100'} collection.insert_one(data) result = collection.find({'region': 'USA'}) for data in result: print(data)
在上述代码中，我们首先连接MongoDB，并选择要操作的数据库和集合。然后，我们插入一条数据，并通过find方法查询指定条件的数据。
六、总结
本文介绍了如何使用Python获取舆情数据，通过使用代理IP提高效率。同时，我们还学习了如何使用Flask框架搭建舆情监控可视化系统，以及使用MongoDB存储数据。
这个舆情监控可视化系统还有许多需要完善和改进的地方，例如如何实时更新数据、如何提高数据可视化展示的交互性等等，希望读者能够在此基础上进行更进一步的探索和实践。
