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python微博舆情分析系统 情感分析 爬虫 机器学习 新浪微博 数据采集 大数据技术（源码）✅

news 2025/9/20 7:15:28

博主介绍：✌全网粉丝50W+，前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室，专注于计算机相关专业项目实战6年之久，累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力，已帮助成千上万的学生顺利毕业，选择我们，就是选择放心、选择安心毕业✌
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1、项目介绍

技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests网络爬虫技术、scikit-learn机器学习、SnowNLP情感分析、词云、舆情分析

研究背景：微博每日产生亿级公开数据，热点事件可在分钟级发酵。传统人工舆情监测效率低、滞后长，急需一套自动化、可预警的大数据分析平台。利用requests爬虫实时抓取微博热词、文章与评论，SnowNLP完成情感极性判断，scikit-learn实现聚类与异常检测，可在本地完成“爬取-情感-趋势-预警”闭环，为高校、企业、政府提供低成本舆情洞察工具。

研究意义：系统全程本地运行，保障数据隐私；模块化设计支持替换算法或数据源，适合作为“数据科学”“NLP”课程实践与毕业设计模板，推动大数据情感计算在教学与产业中的双向落地。

2、项目界面

（1）系统首页-数据概况
在这里插入图片描述

（2）微博舆情统计分析
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（3）舆情文章分析
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（4）IP地址分析
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（5）舆情数据
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（6）舆情评论分析
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（7）舆情分析
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（8）文章内容词云分析
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3、项目说明（800字左右）

高校舆情分析系统基于Flask+MySQL构建，通过requests爬虫定时抓取微博热词、文章、评论及用户IP，经SnowNLP完成情感极性判断，利用scikit-learn对文本进行TF-IDF向量化与K-Means聚类，发现潜在话题簇，再使用numpy、pandas进行时间序列聚合与异常检测，最终由词云与Echarts实现多维度可视化。系统支持“热词-文章-评论”三级下钻，可按照年份、月份、地域、话题类型多条件筛选，帮助管理者快速定位舆情爆点。

数据获取模块采用“关键词+话题榜”双入口策略，爬虫通过随机UA、IP代理与指数退避策略绕过反爬，将原始JSON存入MySQL，再使用SQLAlchemy ORM进行增量去重，确保后续分析高效稳定。热词统计子模块按年份聚合生成趋势折线，配合情感堆叠面积图直观呈现正负面占比变化；文章分析子模块从评论量、转发量、词云、类型占比四维度刻画内容传播力；评论分析子模块对用户性别、点赞数、评论词云进行画像，辅助识别“意见领袖”与“水军账号”。

舆情趋势核心算法分为两步：首先对每日热词情感得分求均值得出“情感曲线”，再利用3σ准则检测异常点，当负面情感连续两日超过阈值时触发站内预警，提示管理员及时干预。系统全程本地运行，不依赖外网接口，既保障数据合规，又降低运维成本；前端使用Bootstrap+Jinja2模板，界面简洁，支持一键导出CSV与PDF报告，适合宣传部、学生处定期上报材料。

模块化代码支持学生快速替换算法，如将SnowNLP升级为BERT情感模型，或接入LDA主题模型发现潜在话题，无需改动前端逻辑。项目配套详细中文注释、部署文档与演示数据，可作为“数据挖掘”“NLP”“Web开发”等课程的实践案例，也可直接用于毕业设计、数据竞赛或科研baseline，推动高校舆情管理从人工巡查迈向数据驱动，助力智慧校园建设与大数据人才培养。

4、核心代码


from utils import getPublicData
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
from PIL import Image                   # 图片处理
import numpy as np
from snownlp import SnowNLPdef getTypeList():typeList = list(set([x[8] for x in getPublicData.getAllData()]))return typeListdef getArticleCharOneData(defaultType):articleList = getPublicData.getAllData()xData = []rangeNum = 1000for item in range(1,15):xData.append(str(rangeNum * item)+ '-' + str(rangeNum*(item+1)))yData = [0 for x in range(len(xData))]for article in articleList:if article[8] != defaultType:for item in range(14):if int(article[1]) < rangeNum*(item+2):yData[item] += 1breakreturn xData,yDatadef getArticleCharTwoData(defaultType):articleList = getPublicData.getAllData()xData = []rangeNum = 1000for item in range(1,15):xData.append(str(rangeNum * item)+ '-' + str(rangeNum*(item+1)))yData = [0 for x in range(len(xData))]for article in articleList:if article[8] != defaultType:for item in range(14):if int(article[2]) < rangeNum*(item+2):yData[item] += 1breakreturn xData,yDatadef getArticleCharThreeData(defaultType):articleList = getPublicData.getAllData()xData = []rangeNum = 50for item in range(1, 30):xData.append(str(rangeNum * item) + '-' + str(rangeNum * (item + 1)))yData = [0 for x in range(len(xData))]for article in articleList:if article[8] != defaultType:for item in range(29):if int(article[2]) < rangeNum * (item + 2):yData[item] += 1breakreturn xData, yDatadef getGeoCharDataTwo():cityList = getPublicData.cityListcommentList = getPublicData.getAllCommentsData()cityDic = {}for comment in commentList:if comment[3] == '无': continuefor j in cityList:if j['province'].find(comment[3]) != -1:if cityDic.get(j['province'], -1) == -1:cityDic[j['province']] = 1else:cityDic[j['province']] += 1cityDicList = []for key, value in cityDic.items():cityDicList.append({'name': key,'value': value})return cityDicListdef getGeoCharDataOne():cityList = getPublicData.cityListarticleList = getPublicData.getAllData()cityDic = {}for article in articleList:if article[4] == '无':continuefor j in cityList:if j['province'].find(article[4]) != -1:if cityDic.get(j['province'],-1) == -1:cityDic[j['province']] = 1else:cityDic[j['province']] += 1cityDicList = []for key, value in cityDic.items():cityDicList.append({'name': key,'value': value})return cityDicListdef getCommetCharDataOne():commentList = getPublicData.getAllCommentsData()xData = []rangeNum = 20for item in range(1, 100):xData.append(str(rangeNum * item) + '-' + str(rangeNum * (item + 1)))yData = [0 for x in range(len(xData))]for comment in commentList:for item in range(99):if int(comment[2]) < rangeNum * (item + 2):yData[item] += 1breakreturn xData, yDatadef getCommetCharDataTwo():commentList = getPublicData.getAllCommentsData()genderDic = {}for i in commentList:if genderDic.get(i[6],-1) == -1:genderDic[i[6]] = 1else:genderDic[i[6]] += 1resultData = [{'name':x[0],'value':x[1]} for x in genderDic.items()]return resultDatadef stopwordslist():stopwords = [line.strip() for line in open('./model/stopWords.txt',encoding='UTF-8').readlines()]return stopwordsdef getContentCloud():text = ''stopwords = stopwordslist()articleList = getPublicData.getAllData()for article in articleList:text += article[5]cut = jieba.cut(text)newCut = []for word in cut:if word not in stopwords: newCut.append(word)string = ' '.join(newCut)img = Image.open('./static/content.jpg')  # 打开遮罩图片img_arr = np.array(img)  # 将图片转化为列表wc = WordCloud(width=1000, height=600,background_color='white',colormap='Blues',font_path='STHUPO.TTF',mask=img_arr,)wc.generate_from_text(string)# 绘制图片fig = plt.figure(1)plt.imshow(wc)plt.axis('off')  # 不显示坐标轴# 显示生成的词语图片# plt.show()# 输入词语图片到文件plt.savefig('./static/contentCloud.jpg', dpi=500)def getCommentContentCloud():text = ''stopwords = stopwordslist()commentsList = getPublicData.getAllCommentsData()for comment in commentsList:text += comment[4]cut = jieba.cut(text)newCut = []for word in cut:if word not in stopwords:newCut.append(word)string = ' '.join(newCut)img = Image.open('./static/comment.jpg')  # 打开遮罩图片img_arr = np.array(img)  # 将图片转化为列表wc = WordCloud(width=1000, height=600,background_color='white',colormap='Blues',font_path='STHUPO.TTF',mask=img_arr,)wc.generate_from_text(string)# 绘制图片fig = plt.figure(1)plt.imshow(wc)plt.axis('off')  # 不显示坐标轴# 显示生成的词语图片# plt.show()# 输入词语图片到文件plt.savefig('./static/commentCloud.jpg', dpi=500)def getYuQingCharDataOne():hotWordList = getPublicData.getAllCiPingTotal()xData = ['正面', '中性', '负面']yData = [0,0,0]for hotWord in hotWordList:emotionValue = SnowNLP(hotWord[0]).sentimentsif emotionValue > 0.5:yData[0] +=1elif emotionValue == 0.5:yData[1] += 1elif emotionValue < 0.5:yData[2] += 1bieData = [{'name': '正面','value': yData[0]}, {'name': '中性','value': yData[1]}, {'name': '负面','value': yData[2]}]return xData,yData,bieDatadef getYuQingCharDataTwo():bieData1 = [{'name':'正面','value':0},{'name':'中性','value':0},{'name':'负面','value':0}]bieData2 = [{'name': '正面','value': 0}, {'name': '中性','value': 0}, {'name': '负面','value': 0}]commentList = getPublicData.getAllCommentsData()articleList = getPublicData.getAllData()for comment in commentList:emotionValue = SnowNLP(comment[4]).sentimentsif emotionValue > 0.5:bieData1[0]['value'] += 1elif emotionValue == 0.5:bieData1[1]['value'] += 1elif emotionValue < 0.5:bieData1[2]['value'] += 1for article in articleList:emotionValue = SnowNLP(article[5]).sentimentsif emotionValue > 0.5:bieData2[0]['value'] += 1elif emotionValue == 0.5:bieData2[1]['value'] += 1elif emotionValue < 0.5:bieData2[2]['value'] += 1return bieData1,bieData2def getYuQingCharDataThree():hotWordList = getPublicData.getAllCiPingTotal()return [x[0] for x in hotWordList],[int(x[1]) for x in hotWordList]

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5、源码获取方式

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