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大家好，我是志斌~
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今天志斌看微博熱搜的時候，發(fā)現(xiàn)這樣一條熱搜。
我尋思，這要真的改了，真的炸鍋!所以志斌爬取了這條微博下的數(shù)據(jù)，進行了一個簡單的輿情分析!
需要源碼的同學，加志斌微信獲取哈~
一、數(shù)據(jù)采集
志斌在之前的兩篇文章中，詳細的介紹了如何獲取微博評論，有興趣的讀者可以看看這兩篇文章。這里志斌直接展示核心代碼了，代碼如下：
- 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}頁數(shù)據(jù)......')
- time.sleep(random.randint(1,3))
二、可視化分析
我們來對這些數(shù)據(jù)進行可視化分析。本次繪圖使用的是Excel和Tableau兩款軟件。
1.點贊數(shù)top10用戶
我們發(fā)現(xiàn)橢圓圓子這個用戶所發(fā)表的評論點贊數(shù)最多，有9.5w+，下面讓我們看看它的評論是什么，竟然讓用戶這么喜歡。
這是一句純吐槽的話，點贊數(shù)這么多，可能是因為發(fā)的時間早，或者是引起了老師們的共鳴。
2.評論日期分布
從圖中我們可以清晰的看出，7.6號發(fā)表評論的人數(shù)最多，可能跟今天上熱搜有關系的原因，畢竟上了熱搜，曝光度就高了!
3.評論時間分布
對6號評論發(fā)布時間進行分析，我們發(fā)現(xiàn)19點發(fā)表的評論數(shù)量最多，我當時看到這條熱搜的時候，基本也是這個時間，看來熱搜對一個消息的影響還是很大的。
4.詞云圖
通過詞云圖可以看出，人們圍繞這寒暑假這個詞討論的非常熱烈，學生和取消、行業(yè)等詞也被大量提及，我翻了翻評論，發(fā)現(xiàn)大部分人都是不想取消的。當然志斌也覺得不要取消。
三、小結
1. 通過分析我們可以看出，熱搜對每條微博的影響是巨大的。
2. 大家都不太愿意取消寒暑假。
3. 本文僅供學習參考，不做它用。
當前文章：用Python對微博熱搜做輿情分析
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