用Python对微博热搜做舆情分析~

简介: 大家好,我是志斌~今天志斌看微博热搜的时候,发现这样一条热搜。

大家好,我是志斌~


今天志斌看微博热搜的时候,发现这样一条热搜。


49.png



我寻思,这要真的改了,真的炸锅!所以志斌爬取了这条微博下的数据,进行了一个简单的舆情分析!


需要源码的同学,加志斌微信获取哈~


01数据采集


志斌在之前的两篇文章中,详细的介绍了如何获取微博评论,有兴趣的读者可以看看这两篇文章。这里志斌直接展示核心代码了,代码如下:

for page in range(1,10000):
  if page == 1 :
      params = (
          ('id', '4654152979845247'),
          ('mid', '4654152979845247'),
          ('max_id_type', '0'),
      )
  #s = requests.Session()
  response = requests.get('https://m.weibo.cn/comments/hotflow', headers=headers, params=params)
  a = response.json()['data']['max_id']
  b = response.json()['data']['max_id_type']
  for i in response.json()['data']['data']:
      pinglunshijian = i['created_at']
      neirong = re.sub(r'<[^>]*>', '', i['text'])
      id = i['user']['id']
      yonghumingcheng = i['user']['screen_name']
      with open(r'71.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
          f.write(f'{neirong}\n')
  params = (
      ('id', '4654152979845247'),
      ('mid', '4654152979845247'),
      ('max_id', str(a)),
      ('max_id_type', str(b)),
       )
  print(f'爬取第{page}页数据......')
  time.sleep(random.randint(1,3))


02可视化分析


我们来对这些数据进行可视化分析。本次绘图使用的是Excel和Tableau两款软件。


01 点赞数top10用户


50.png


我们发现椭圆圆子这个用户所发表的评论点赞数最多,有9.5w+,下面让我们看看它的评论是什么,竟然让用户这么喜欢。


51.png



这是一句纯吐槽的话,点赞数这么多,可能是因为发的时间早,或者是引起了老师们的共鸣。


02 评论日期分布


52.png


从图中我们可以清晰的看出,7.6号发表评论的人数最多,可能跟今天上热搜有关系的原因,毕竟上了热搜,曝光度就高了!


03 评论时间分布


53.png



对6号评论发布时间进行分析,我们发现19点发表的评论数量最多,我当时看到这条热搜的时候,基本也是这个时间,看来热搜对一个消息的影响还是很大的。


04 词云图


54.png


通过词云图可以看出,人们围绕这寒暑假这个词讨论的非常热烈,学生和取消、行业等词也被大量提及,我翻了翻评论,发现大部分人都是不想取消的。当然志斌也觉得不要取消。


03小结


1. 通过分析我们可以看出,热搜对每条微博的影响是巨大的。

2. 大家都不太愿意取消寒暑假。

3. 本文仅供学习参考,不做它用。

4. 需要源码的同学,加志斌微信获取哈~

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