如何建立网站自己做站长16种营销模型
大家好，我是Python徐师兄，一个有着7年大厂经验的程序员，也是一名热衷于分享干货的技术爱好者。平时我在 CSDN、掘金、华为云、阿里云和 InfoQ 等平台分享我的心得体会。
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1 简介
Python+Django 驱动的新版微博舆情分析可视化系统（V2.0）闪亮登场！咱项目分成四部分：爬虫模块负责从微博公开接口拉数据；数据分析模块用 pandas、小众库对评论做清洗、情感打分；数据存储模块把结构化结果塞进 MySQL；业务逻辑模块搭建了登录、权限、热门事件、个人中心等一系列功能。
系统亮点
- 支持深度学习算法 lstm，cnn 算法
- 支持单文本分析，多文本批量分析
核心功能一览：
- 登录/注册：账号密码+验证码安全校验；
- 用户管理：管理员能增删改用户、普通用户只能改自己信息；
- 热门事件：实时展示当下微博热搜和大事；
- 舆情分析：评论情感分类、用户地域分布、关键词云图、热门帖子/评论排行；
- 个人中心：查看/修改个人资料。
整套流程：先跑爬虫把微博 API 返回的 JSON 拉出来，存库；再用 pandas 过滤、分词、打分，生成能直接喂前端的结构化数据；最后 Django 提接口，前端页面拿数据一顿可视化，原始数据、情感趋势、热词云……全都给你端上来。
意义
在信息爆炸时代，微博早已变成舆论大熔炉。通过这套系统，管理员能随时掌握最新舆情动向，第一时间发现和预警“炸锅”话题；普通用户也能在线查看热点词、趋势图，加深对公众情绪的理解。整个管理流程智能化、标准化，大大提升了舆情监控的效率和精准度。
2 技术栈
| 技术 | 用途 | 备注 |
|---|---|---|
| Django | 后端框架、REST 接口 | |
| PyMySQL | MySQL 数据库连接 | |
| pandas | 数据清洗、分析 | 快速读取 MySQL 表 |
| snownlp | 中文情感打分 | snownlp 情感分析教程 |
| BeautifulSoup4 | 爬虫 HTML 解析 | |
| requests | 网络请求 | |
| urllib3 | 证书支持 | Python certifi 使用 |
| jieba | 分词、关键词提取 | jieba 关键词提取 |
3 系统效果
微博首页
情感分析
展示正/负/中立评论比例，趋势折线，让你秒懂公众情绪涨跌。
关键词分析
高频词云一览局势脉络，让热点词儿蹲哪儿都逃不掉。
热门评论
把点赞、评论数折腾高的那拨精彩评论全都推给你。
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