【python】python新闻数据抓取情感分析可视化(源码+数据)【独一无二】

简介: 【python】python新闻数据抓取情感分析可视化(源码+数据)【独一无二】

一、设计目的

实现一个用于从特定新闻网站获取新闻内容,然后对新闻内容进行情感分析和词频统计,并生成词云图,以便了解新闻的情感倾向和主题关键词。


1.获取新闻内容:通过使用 requests库 抓取特定新闻页面的内容。

0613270ecd9f48c5b518c0ad840cef77.png


2.本地文件操作:将获取的新闻内容保存到本地文件,以备后续处理。

72cbfb0f5d994f5e887c25642ffe6232.png


3.数据清洗:对获取的新闻内容进行简单的清洗,去除空格和换行符等干扰信息。


4.中文分词及词频统计:利用jieba分词库对新闻内容进行分词,并统计每个词出现的频率,以便了解新闻的主题关键词。


5.生成词云:根据词频统计结果生成词云图,直观展示新闻内容中的关键词。


6.情感分析:利用 SnowNLP 库对新闻内容进行情感分析,得出新闻的情感倾向,以便了解新闻对于产品或品牌的积极性或消极性。


二、功能展示

2.1 词频展示

词频:这些词语是在新闻内容中出现频率词汇,给出了每个词出现的次数。

关键字:原  次数:1
关键字:标题  次数:1
关键字::  次数:5
关键字:争议  次数:5
关键字:“  次数:34
关键字:五一  次数:10
关键字:调休  次数:61
关键字:”  次数:34
关键字:背后  次数:3
关键字:真  次数:1
关键字:问题  次数:13
关键字:亟需  次数:1
关键字:解决  次数:6
关键字:   次数:2
关键字:节假日  次数:14
关键字:还  次数:3
关键字:能  次数:4
关键字:增加  次数:11
关键字:吗  次数:2
关键字:?  次数:4
关键字:【  次数:1
关键字:本文  次数:1
关键字:资料  次数:1
关键字:来源于  次数:1
关键字:央视网  次数:2
关键字:、  次数:28
关键字:浙江  次数:3
关键字:宣传  次数:3
关键字:顶端  次数:2
关键字:新闻  次数:4
关键字:界面  次数:2
关键字:等  次数:5
关键字:】  次数:1
关键字:近些年  次数:1
关键字:,  次数:208
关键字:一直  次数:1
关键字:处在  次数:1
关键字:舆论  次数:3
关键字:的  次数:117
关键字:风口浪尖  次数:1
关键字:而  次数:7
关键字:今年  次数:1
关键字:关于  次数:1
关键字:讨论  次数:3
关键字:尤为  次数:1
关键字:热烈  次数:1
关键字:。  次数:76
关键字:其实  次数:1

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2.2 词云展示

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2.2 分析结果

情感得分:这是针对整个新闻内容进行的情感分析,得到的一个分数,用来表明新闻内容的整体情感倾向。

Sentiment score: 1.0

三、代码分析

好的,下面我将对每个实现思路进行说明,并附上对应的代码块:


  1. 获取新闻内容
def get_news():
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    with open('news.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(text)
        f.close()

if __name__ == "__main__":
    get_news()

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  1. 解析网页
# 解析网页部分已经包含在获取新闻内容的代码块中
# 使用了requests库发送HTTP请求获取网页内容


  1. 保存到本地文件
# 保存到本地文件的代码块
# 将提取的新闻内容保存到本地文件"news.txt"
with open('news.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(text)
    f.close()


  1. 数据清洗
# 数据清洗的函数
def clean_text(text):
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# 在主函数中调用数据清洗函数
text = clean_text(text)

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  1. 中文分词及词频统计
# 中文分词及词频统计的函数
def get_word_frequency(text):
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    return counter

frequencies = get_word_frequency(text)


  1. 生成词云
# 生成词云的函数
def create_wordcloud(frequencies):
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    # 略....
    plt.axis("off")
    plt.show()

create_wordcloud(frequencies)


  1. 情感分析
# 情感分析的函数
def sentiment_analysis(text):
    s = SnowNLP(text)
    return s.sentiments

# 在主函数中调用情感分析函数
sentiment = sentiment_analysis(text)
print(f'Sentiment score: {sentiment}')


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