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基于Python的微博舆论分析微博评论情感分析可视化系统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 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 html5Javascript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。 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.csdn.net/FontThrone/article/details/72782499
4 项目结构 /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 2 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 3 情感分析 4 词云图 5文章发布情况分析 6 推荐阅读
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