3天2100万!周杰伦的说好不哭,20万点评Python来分析

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

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最近今天,小编被周杰伦的新歌刷屏了,朋友圈纷纷晒出周杰伦的新歌,即便不是周杰伦的歌迷,但是提起他的新歌,想必大家应该都会知道,那就是《说好不哭》。不得不说,周董的号召力还是很强的。看到这首歌如此的受到大家的关注,小编忍不住想要对其分析一下,看一下大家对于这首歌的评价究竟如何。

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爬取QQ音乐点评

这次小编找的是QQ音乐的评论,看这周董的帅气的封面,音乐才子名不虚传,短短3天已经卖了700万张,看一下评论数有21W的点评数,这人气太旺了!

640?wx_fmt=png既然有20万的点评,这个数据量还是很大的。二话不说,用Python迅速爬取。如下图所示,大家可以按照下图箭头所指的位置,找到大家的评论。

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经过检验发现,当请求的时候,需要大家不断改变的是pagenum和lastcommentid这两个参数。评论爬取的部分程序如下图所示。

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这里,通过不断的更新页面数值,并根据爬取的commentid数值来更新lastcommentid的数值,便可以源源不断的爬取到大家的评论,这里,小编爬取了大家的评论和评论时间,昵称以及commentid四个参数,爬取了20万+条评论,如下图所示。

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得到数据之后,接下来是对于数据的处理我们首先来看一下,评论数目前十名的评论有哪一些,如下图所示,很简单的一句程序,便可以得到我们需要的结果。

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在所爬取的数据中,点赞第一名有14100+的点赞数量,他的评论是这样的:

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评价很专业,很走心,一看就是铁粉干的,而且还是很有档次很懂音乐的funs。

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看一下点评的数据

下面我们看一下,大家的评论数目随着时间的变化情况,如下图所示。

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如上图所示,歌曲是16号23点正式上线与大家见面,立刻引起了大家的评价,可以看见,在歌曲出来的短短一两个小时内,评论数目激增,然后随着入夜大家睡去,评论数目略有下降。而第二天的评论数目虽有小幅度的提升,到那时提升的幅度并不是很大。
这部分的程序如下图所示:

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程序利用的是seaborn库,程序将柱状图与折线图结合起来,更加立体的为大家呈现出评论数目与时间的关系。

3

词云看20W的点评

最后为大家展示的是大家评论的词云制作,看看大家对该首歌的印象。
首先,需要对大家的评论进行预处理,因为爬取到的结果中包含众多的字符,这些字符需要去除。程序如下图所示。

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上述程序中,我们匹配中文字符和中文标点符号,然后写入指定的文件内,最后利用wordcloud库来制作词云即可:

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看一下大家都说了点啥

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由上图可以看出,大家对于周董的新歌是非常喜欢的,并且都非常的开心,由于信的加入,导致大家在评论的时候会加入五月天的元素。

以上就是本次小编带来的对于周董新歌的分析,小编也准备去买个vip听一下,好好的欣赏周董的新歌曲啦。

数据分析和爬虫:

YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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