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微博舆情大数据实战项目 Python爬虫+SnowNLP情感+Vue可视化全栈开发大数据项目机器学习✅

news 2025/9/20 12:41:53

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、Vue前端框架、Echarts可视化、requests爬虫、SnowNLP情感分析、HanLP符号处理、numpy、pandas数据分析、MySQL数据库、SQLAlchemy ORM

研究背景：微博日活过亿，话题扩散呈“秒级”传播，传统人工舆情监测滞后明显。利用requests实时抓取话题与评论，SnowNLP完成中文情感极性判断，HanLP清洗符号噪声，结合Flask+Vue+Echarts构建前后端分离架构，可在分钟级完成“数据采集-情感计算-可视化-预警”闭环，为高校、政府、企业提供轻量化舆情洞察工具。

研究意义：系统全程本地部署，保障数据隐私；模块化设计支持插拔式替换算法或数据源，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）各地区舆情统计分析
在这里插入图片描述

（2）热门舆情话题分析
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（3）话题分类占比分析
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（4）舆情评论分析
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（5）高校舆情分析
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（6）数据库数据
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3、项目说明（约900字）

摘要：在社交网络迅猛发展的今天，微博已成为舆情事件酝酿、扩散和演变的核心舞台。为帮助管理者及时洞察公众情绪、优化服务体验并提升突发事件应对能力，本文设计并实现了一套基于微博平台的舆情分析系统。系统以“数据爬取-情感分析-可视化管理”为主线，采用Flask+SQLAlchemy+Vue架构，通过requests爬虫实时抓取微博热搜、话题帖与评论，利用HanLP清洗符号与停用词，SnowNLP进行情感极性判断，最终用Echarts将热度、情感分布、地区占比、高校话题等多维结果呈现给用户，并支持CSV导出与历史回溯。

总体架构分为三层：

数据采集层——官方API+requests爬虫双路获取，话题榜、评论、指数信息定时入库；
数据处理层——HanLP分词与符号过滤、SnowNLP情感得分、numpy/pandas统计聚合，并生成热度时序数据供ARIMA预测（扩展接口已预留）；
数据展示层——Vue+Echarts渲染交互式图表，包括词云、地图热力、话题分类饼图、评论情感折线、高校舆情雷达等，用户可拖拽缩放、点击下钻。

功能模块高度解耦：

微博数据采集：热搜榜前50、单条话题全部评论、话题指数三子模块，可独立运行；
情感分析：预置情感词典，支持后台上传自定义词表，负面情感占比超阈值自动邮件/站内预警；
舆情展示：热点发现、类别占比、地区统计、评论情感、高校舆情五大面板，管理员可在后台动态配置图表颜色、预警阈值、刷新频率；
用户中心：注册登录、个人信息、关键词搜索记录、历史报告下载，普通用户仅能查看，管理员可增删成员、重置密码、审核评论。

系统全程本地部署，不依赖外网接口，既保护数据隐私，又降低运维成本；模块化代码支持学生快速替换算法（如BERT情感模型）或接入其他数据源（如抖音、知乎），适合作为“数据科学”“NLP”“大数据开发”等课程的实践案例，也可直接用于毕业设计、数据竞赛或科研项目的baseline。通过开源代码与详细部署文档，项目期望吸引更多开发者关注舆情NLP任务，共同推动社会计算与情感计算的产学研深度融合。

4、核心代码


import json
from datetime import date, timedelta, datetime
from flask import Flask, session, jsonify, request
from database.config import db, SQLALCHEMY_DATABASE_URI
from model.User import User
from analysis import calculate
app = Flask(__name__)
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = SQLALCHEMY_DATABASE_URI
app.config["TEMPLATES_AUTO_RELOAD"] = True
app.config["SECRET_KEY"] = 'weibo_topic'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
db.init_app(app)@app.before_first_request
def create_tables():db.create_all()@app.route('/recently', methods=['POST'])
def recently_topic():"""最近的本周舆情分析1.舆情指数2.舆情热搜分析:return:"""params = request.get_json()dateTime = '2022-5-11T01:10:01'dt = datetime.strptime(dateTime, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S').date()data1 = calculate.weekly_hot_topic(dt=dt)data2 = calculate.weekly_topic_total(dt=dt)result = {'code': 20000, 'amount': data2, 'topics': data1}return jsonify(result)@app.route('/wordCloud', methods=['POST'])
def weekly_wc():"""热搜话题图谱:return:"""data = calculate.weekly_word_cloud()result = {'code': 20000, 'data': data}return jsonify(result)@app.route('/category', methods=['POST'])
def category():"""类别占比分析1.舆情话题的周类别分析2.正负舆情对比分析:return:"""param = request.get_json()dateTime = param['datetime']dateTime = dateTime.split('.')[0]dt = datetime.strptime(dateTime, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S').date()data = calculate.weekly_topic_category(mode='week', dt=dt)result = {'code': 20000, 'data': data}return jsonify(result)@app.route('/pop', methods=['POST'])
def pop():"""正负舆情对比分析:return:"""param = request.get_json()dateTime = param['datetime']dateTime = dateTime.split('.')[0]dt = datetime.strptime(dateTime, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S').date()# print('pop cal')data = calculate.PositiveOrPassive(dt=dt)return jsonify({'code': 20000, 'data': data})@app.route('/region', methods=['POST'])
def region():"""舆情地区统计:return:"""param = request.get_json()dateTime = param['datetime']dateTime = dateTime.split('.')[0]dt = datetime.strptime(dateTime, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S').date()data = calculate.weekly_topic_region(dt=dt)return jsonify({'code': 20000, 'data': data})@app.route('/uni_param', methods=['POST', 'GET'])
def getUniversityParam():"""获取高校参数信息:return:"""data = calculate.getUniversityParam()result = {'code': 20000, 'data': data}return jsonify(result)@app.route('/comment', methods=['POST'])
def commentAnalysis():"""评论分析:return:"""params = request.get_json()topic = params['topic']data = calculate.getCommentData(topic)result = {'code': 20000, 'data': data}return jsonify(result)@app.route('/university', methods=['POST'])
def query_university():"""搜索大学热搜显示该学校的热门话题返回指定高校的热搜数据:return:"""param = request.get_json()name = param['name']data = calculate.getTopicByUniversity(name)result = {'code': 20000, 'data': data}return jsonify(result)@app.route('/logout', methods=['POST'])
def logout():"""注销"""session.clear()data = {'data': '', 'code': 20000}return jsonify(data)@app.route('/info', methods=['GET', 'POST'])
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():data = request.get_json()if (request.method == 'GET') and (session.get('userid') is not None):user = User().userinfo(userid=session['userid'])data = {'data': user.serialize(), 'code': 20000}return jsonify(data)if request.method == 'POST':user = User()user = user.valid_login(username=data['username'], password=data['password'])if user:session['user'] = str(user.username)session['userid'] = str(user.id)data = {'data': user.serialize(), 'code': 20000}return jsonify(data)else:data['error'] = '错误的用户名或密码!'return data@app.route('/')
def hello_world():return 'Hello World!'if __name__ == '__main__':app.run()