Python爬虫实战，pyecharts模块，Python爬取力宏评论区数据可视化

前言

利用Python爬取力宏评论区数据可视化，废话不多说~

让我们愉快地开始吧~

开发工具

Python版本： 3.6.4

相关模块：

requests模块；

urllib3模块；

jieba模块；

pyecharts模块；

random模块；

numpy模块；

wordcloud模块；

以及一些Python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

Python爬取评论区数据

# 爬取一页评论内容
def get_one_page(url):
    headers = {
        'User-agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3880.4 Safari/537.36',
        'Host' : 'weibo.cn',
        'Accept' : 'application/json, text![]()ain, */*',
        'Accept-Language' : 'zh-CN,zh;q=0.9',
        'Accept-Encoding' : 'gzip, deflate, br',
        'Cookie' : '自己的Cookie',
        'DNT' : '1',
        'Connection' : 'keep-alive'
    }
    # 获取网页 html
    response = requests.get(url, headers = headers, verify=False)
    # 爬取成功
    if response.status_code == 200:
        # 返回值为 html 文档，传入到解析函数当中
        return response.text
    return None

# 解析保存评论信息
def save_one_page(html):
    comments = re.findall('(.*?)', html)
    for comment in comments[1:]:
        result = re.sub('<.*?>', '', comment)
        if '回复@' not in result:
            with open('comments.txt', 'a+', encoding='utf-8') as fp:\
                fp.write(result)

TOP10 词汇

代码实现

stop_words = []
with open('stop_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    lines = f.readlines()
    for line in lines:
        stop_words.append(line.strip())
content = open('comments.txt', 'rb').read()
# jieba 分词
word_list = jieba.cut(content)
words = []
for word in word_list:
    if word not in stop_words:
        words.append(word)

wordcount = {}
for word in words:
    if word != ' ':
        wordcount[word] = wordcount.get(word, 0)+1
wordtop = sorted(wordcount.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
wx = []
wy = []
for w in wordtop:
    wx.append(w[0])
    wy.append(w[1])

(
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.MACARONS))
    .add_xaxis(wx)
    .add_yaxis('数量', wy)
    .reversal_axis()
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='评论词 TOP10'),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='词语'),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量'),
        )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))
).render_notebook()

结果

词云看看评论区，主要代码实现

def jieba_():
    stop_words = []
    with open('stop_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        lines = f.readlines()
        for line in lines:
            stop_words.append(line.strip())
    content = open('comments.txt', 'rb').read()
    # jieba 分词
    word_list = jieba.cut(content)
    words = []
    for word in word_list:
        if word not in stop_words:
            words.append(word)
    global word_cloud
    # 用逗号隔开词语
    word_cloud = '，'.join(words)

def cloud():
    # 打开词云背景图
    cloud_mask = np.array(Image.open('bg.png'))
    # 定义词云的一些属性
    wc = WordCloud(
        # 背景图分割颜色为白色
        background_color='white',
        # 背景图样
        mask=cloud_mask,
        # 显示最大词数
        max_words=200,
        # 显示中文
        font_path='./fonts/simhei.ttf',
        # 最大尺寸
        max_font_size=100
    )
    global word_cloud
    # 词云函数
    x = wc.generate(word_cloud)
    # 生成词云图片
    image = x.to_image()
    # 展示词云图片
    image.show()
    # 保存词云图片
    wc.to_file('melon.png')

本文源码详见个人主页简介获取

效果展示