Python基于微博的舆论分析，微博评论情感分析可视化系统（V5.0），附源码

已于 2024-03-15 18:13:46 修改
阅读量2.8k 收藏 61
点赞数 47
分类专栏： Python 毕业设计 文章标签： python 微博舆论 微博情感分析 微博情感分析可视化 Python微博舆论情感分析 微博评论情感分析可视化
于 2024-03-12 19:19:22 首次发布
本文介绍了基于Python的微博舆情分析系统，使用Flask构建后端，实现数据爬虫、情感分析和可视化功能。还分享了项目结构和技术栈，提供登录注册功能和毕业设计选题推荐。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌

🍅文末获取源码联系🍅

👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟

2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅

Java项目精品实战案例《100套》

Java微信小程序项目实战《100套》

Python项目实战《100套》

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

文章目录

1. 简介

Python基于微博的舆论情感分析、舆论分析可视化系统（V5.0），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）

image-20240312185329981

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。

image-20240312190731348

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.youkuaiyun.com/FontThrone/article/details/72782499

4 项目结构

image-20240312190525059

/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

image-20240312190614293

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

image-20240312190654300

3 情感分析

image-20240312190731348

4 词云图

image-20240312190751338

5文章发布情况分析

image-20240312190820322

6 推荐阅读

Java基于SpringBoot的在线学习平台

Java基于SpringBoot的实习管理系统

基于SpringBoot的在线考试系统网站

Java基于 SpringBoot 的人事管理系统

7 源码获取：

大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看👇🏻获取联系方式👇🏻

👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟

2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅

Java项目精品实战案例《100套》

Java微信小程序项目实战《100套》

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

[Python从零到壹] 十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解
杨秀璋的专栏
08-24 3万+
前一篇文章讲述了数据预处理、Jieba分词和文本聚类知识，这篇文章主要介绍Matplotlib和Pandas扩展包绘图的基础用法，同时引入Echarts技术，该技术主要应用于网站可视化展示中。本文内容以实例为主，给读者最直观的图形感受。两万字基础文章，希望对您有所帮助。
基于Python Django的Boss直聘数据分析与可视化系统（附源码，文档说明）
IT徐师兄
10-21 1118
基于Python Django的Boss直聘数据分析与可视化系统，本系统的主要功能包括招聘数据的采集、存储、处理、分析和可视化展示。首先，通过网络爬虫技术，系统能够自动从招聘网站上抓取招聘信息，并将其存储到数据库中。其次，系统利用数据预处理技术对采集到的数据进行清洗和转换，以便后续的分析和可视化。然后，系统采用了ECharts可视化框架，将招聘数据以图表形式直观地展示给用户，帮助用户更好地理解和分析招聘市场的状况和趋势。
基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】
最新发布
Dalu_1226的博客
03-05 3235
基于Python的微博舆情分析与可视化系统旨在利用大数据和自然语言处理技术，实时抓取、分析微博平台上的用户言论，并通过可视化手段揭示舆情的动态演变规律。系统采用Python技术栈，结合网络爬虫、情感分析、主题挖掘（如LDA模型）及可视化工具（如Echarts、Pyecharts），实现从数据采集、清洗、分析到交互式可视化的全流程处理。通过该系统，用户可快速识别热点话题、挖掘公众情感倾向，并生成多维度的舆情分析报告。研究成果可为政府、企业及公众提供数据驱动的决策支持，同时推动社交媒体舆情分析技术的实用化发展。
Python基于微博舆情、微博热点，分析系统项目源码+GUI可视化界面+文档说明（毕业设计）.zip
10-18
Python基于微博舆情、微博热点，分析系统项目源码+GUI可视化界面+文档说明（毕业设计）.zip该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到98分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 包含：项目源码等，该项目可以作为毕设、课程设计使用，前后端代码都在里面。该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。Python基于微博舆情、微博热点，分析系统项目源码+GUI可视化界面+文档说明（毕业设计）.zip项目都经过严格调试，确保可以运行！
大数据毕业设计：python微博舆情分析系统+可视化+情感分析+爬虫+机器学习（源码）✅
十多年程序猿资深互联网人，目前专注于Python/Java/大数据项目解决方案制定，提供各行业各编程语言的全套开发服务，喜爱code，喜爱分享，生命不止，编码不息！
01-13 4051
大数据毕业设计：python微博舆情分析系统+可视化+情感分析+爬虫+机器学习（源码）✅
大数据毕业设计：python高校微博舆情分析可视化系统 NLP情感分析 可视化 Flask框架 爬虫（源码）✅
q_3548885153的博客
01-19 1762
大数据毕业设计：python高校微博舆情分析可视化系统 NLP情感分析 可视化 Flask框架 爬虫（源码）✅
基于大数据的舆情分析系统架构
weixin_34234823的博客
06-11 653
　　前言　　互联网的飞速发展促进了很多新媒体的发展，不论是知名的大V，明星还是围观群众都可以通过手机在微博，朋友圈或者点评网站上发表状态，分享自己的所见所想，使得“人人都有了麦克风”。不论是热点新闻还是娱乐八卦，传播速度远超我们的想象。可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读。如此海量的信息可以得到爆炸式的传播，如何能够实时的把握民情并作出对应的处理对很多企业来说都是至关重要的。大数据时代，...
基于大数据的中文舆情分析
weixin_34376986的博客
01-03 1964
引言 社交媒体发展日益瞩目，博客、微博社交网络等悄然改变着人们的生活方式。微博，微信，包括天猫，京东等用户日益增多，用户主动发布的微博或者评论数量十分可观。在这个社会化的媒体时代，用户成为企业最好的品牌推广大使。如何从这些可观的数据中分析出用户的潜在且准确的购物意愿及用户需求，将成为提高品牌价值和声誉，改善用户体验的新兴途径。 曾有很多营...
【有源码】基于爬虫+Python的热门旅游景点数据分析与可视化系统实现flask数据分析大数据项目
qq_2105837402的博客
09-01 2128
在当今信息化时代,旅游业与大数据技术的融合日益紧密。随着互联网的普及,大量关于旅游景点的信息散布在各大在线平台上,包括用户评论、景区介绍、门票价格等。然而,这些海量数据往往是非结构化的,难以直接利用。开发一个基于Python爬虫的热门旅游景点数据分析及可视化系统,可以自动化地收集、整理和分析这些分散的信息。
python基于爬虫技术的海量电影数据分析源码.zip
06-01
python基于爬虫技术的海量电影数据分析源码。架构 本系统主要分为四个部分，分别为后端爬虫抓取、数据处理分析可视化、GUI界面展示、启动运行，分别对应getData.py、pyec.py、GUI.py、main.py四个文件。 并且包含...
基于Python微博舆情分析系统的设计与实现+毕业论文
07-31
1. 爬取微博内容（数据量大可以限制条数） 2. 微博数据存储。 3. 分词之后热点词的提取。 4. 搜索和提取（类似搜索引擎）当输入关键字，出现相关的内容以及网址
开题报告Python微博事件大数据分析与可视化系统.docx
10-30
毕业设计开题报告
【有源码】基于python+爬虫的短视频数据分析与可视化分析flask短视频推荐系统的设计与实现
qq_2105837402的博客
09-07 1964
在当今数字时代,短视频平台已成为信息传播、娱乐消遣和社交互动的重要载体,其影响力日益扩大,吸引了海量用户群体。随着短视频内容的爆炸式增长,人们对于深入理解短视频传播规律、用户行为模式和内容趋势的需求也日益迫切。然而,面对如此庞大且快速更新的数据量,传统的人工分析方法已难以应对。这一背景下,开发基于Python和爬虫技术的短视频数据分析与可视化系统应运而生。
基于Python大数据的微博舆情分析，微博评论情感分析可视化系统
it_xushixiong的博客
04-17 1598
Python基于微博的舆情分析，情感分析可视化系统基于Python大数据的微博舆情分析，微博评论情感分析可视化系统，项目后端分爬虫模块、数据分析模块、数据存储模块、业务逻辑模块组成。功能包括登陆注册用户管理热门事件展示舆情分析，包括舆情分析，情感分类，用户分布，关键词云图，热门帖子，热门评论排名个人信息管理。
微博舆情分析系统
weixin_34194379的博客
01-18 3875
1 新浪微博舆情分析系统   摘要     随着互联网的迅速发展，互联网上信息也在飞速增加。 如何在广泛信息中总体把握舆情， 是一个很重要的问题。本系统实现了基于新浪微博的舆情分析，提供了相关话题获得、关注 度曲线绘制、情感取向分析等功能；并对“复旦”关键词进行了跨越一年的舆情分析的实验。    关键词     中文信息处理；  舆情分析；  情感分析   1.  引言   随着 Web2.0 时...
Python基于大数据的微博网络舆情监控和预警系统(源码+文档+调试+可视化大屏)
qq_1262330535的博客
11-10 1066
Python基于大数据的微博网络舆情监控和预警系统是一个综合性的解决方案，旨在实时监控微博平台上的网络舆情，并对其进行预警和分析。以下是对该系统的详细介绍：一、系统背景与意义随着社交媒体的普及，微博已成为人们获取信息和表达观点的重要平台。由于用户数量庞大，信息传播速度快，微博上的舆情也成为了反映社会问题和事件的重要窗口。因此，设计和实现一个基于大数据的微博网络舆情监控和预警系统具有重要的实际意义。
基于Python的微博热搜舆情分析可视化系统的研究
weixin_32121949的博客
06-30 1627
本系统利用Python技术栈构建了一个微博热搜舆情分析可视化平台，从数据抓取到情感分析，再到可视化展示，实现了对热点事件的全面监控和深度剖析。前端简洁明了地展示了实时热搜列表，而后端通过Flask框架实现了数据的动态获取。
Python 基于微博舆情分析系统的设计与实现，GUI可视化界面（毕业设计，附源码，教程）
程序员徐师兄的博客
04-06 4703
Python 基于微博舆情分析系统的设计与实现，GUI可视化界面（毕业设计，附源码，教程）。 微博舆情分析系统软件是一款方便，快捷，实用的信息服务查询软件。随着智能手机在全球市场的不断普及以及各种智能手机平台的生活体验软件，需要这样的软件来满足更多用户的需求和体验。收入和支出将与人们的日常需求相关，如通过微博舆情分析系统获取到最新微博舆情分析系统详细情况，了结最新动态信息等。
Python基于微博的舆情分析、热搜可视化系统
u013749113的博客
10-28 2561
基于Python Django的微博热搜、微博舆论可视化系统。通过微博舆情分析系统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。《基于Python Django的微博热搜、微博舆论可视化系统》该项目含有源码、论文等资料、配套开发软件、软件安装教程等。系统功能完整，适合作为毕业设计、课程设计、数据库大作业学习使用。基于Python的微博热搜、微博舆论可视化系统，附源码，教程微博舆情分析系统，项目后端分爬虫模块、数据分析模块、数据存储模块、业务逻辑模块组成。热度分析图标分析关键分析。
python爬虫微博数据csv数据可视化
01-07
### 抓取微博数据并保存为CSV 为了抓取微博数据并将这些数据存储到CSV文件中，可以采用Python中的`requests`库来发送HTTP请求获取网页内容，并使用`BeautifulSoup`解析HTML文档提取所需的信息。具体操作如下： 通过向目标URL发起GET请求获得页面源码后，利用`BeautifulSoup`对象定位至包含评论的具体标签位置，进而遍历每一个评论条目抽取其中的关键字段如用户名、发布时间、点赞数等形成字典列表形式的数据结构。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv url = "https://weibo.com/" # 假设这是要访问的目标网址，请替换实际链接 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') comments = [] for item in soup.find_all('div', class_='comment-item'): user_name = item.find('a').get_text(strip=True) publish_time = item.find('span', attrs={'class': 'time'}).get_text(strip=True) like_count = int(item.find('i', attrs={'class': 'like-count'}).next_sibling.strip()) comments.append({ 'username': user_name, 'publish_time': publish_time, 'likes': like_count }) ``` 接着创建新的CSV文件用于记录上述收集来的信息，在此过程中需注意编码方式的选择以防止中文字符乱码现象的发生[^3]。 ```python with open('weibo_comments.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8-sig') as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=['username', 'publish_time', 'likes']) writer.writeheader() for comment in comments: writer.writerow(comment) ``` ### 数据可视化处理 完成数据采集之后，则可借助于Pandas读回先前建立好的CSV文件以便后续分析工作；随后运用Matplotlib或Seaborn绘制图表直观展示各项指标之间的关系变化趋势图[^2]。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('weibo_comments.csv') print(data) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(data['likes'], bins=range(0, max(data['likes']) + 1), edgecolor="black", log=True) plt.title('Distribution of Likes on Weibo Comments') plt.xlabel('Number of Likes') plt.ylabel('Frequency') plt.show() # 对电影名进行分词以及词频统计 from collections import Counter import jieba text = ''.join([str(i) for i in data.username]) words = jieba.lcut(text) word_counts = Counter(words).most_common()[:10] labels, values = zip(*word_counts) plt.bar(labels, values) plt.xticks(rotation=-45) plt.title('Top 10 Most Common Words in User Names') plt.tight_layout() plt.show() ```
评论 9
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

程序员徐师兄

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值