python微博舆情分析系统 情感分析 爬虫 机器学习 新浪微博 信息采集 大数据工艺（源码）✅

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1、项目介绍

手艺栈：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素材，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构建聚类与异常检测，可在本地完成“爬取-情感-趋势-预警”闭环，为高校、企业、政府献出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“素材科学”“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）架构首页-数据概况

（2）微博舆情统计分析

（3）舆情文章分析

（4）IP地址分析

（5）舆情数据

（6）舆情评论分析

（7）舆情分析

（8）文章内容词云分析

3、项目说明（800字左右）

高校舆情分析系统基于Flask+MySQL构建，凭借requests爬虫定时抓取微博热词、文章、评论及用户IP，经SnowNLP结束情感极性判断，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，既保障素材合规，又降低运维成本；前端使用Bootstrap+Jinja2模板，界面简洁，拥护一键导出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。任务配套详细中文注释、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素材驱动，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 SnowNLP
def getTypeList():
typeList = list(set([x[8] for x in getPublicData.getAllData()]))
return typeList
def getArticleCharOneData(defaultType):
articleList = getPublicData.getAllData()
xData = []
rangeNum = 1000
for 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] += 1
break
return xData,yData
def getArticleCharTwoData(defaultType):
articleList = getPublicData.getAllData()
xData = []
rangeNum = 1000
for 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] += 1
break
return xData,yData
def getArticleCharThreeData(defaultType):
articleList = getPublicData.getAllData()
xData = []
rangeNum = 50
for 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] += 1
break
return xData, yData
def getGeoCharDataTwo():
cityList = getPublicData.cityList
commentList = getPublicData.getAllCommentsData()
cityDic = {
}
for comment in commentList:
if comment[3] == '无': continue
for j in cityList:
if j['province'].find(comment[3]) != -1:
if cityDic.get(j['province'], -1) == -1:
cityDic[j['province']] = 1
else:
cityDic[j['province']] += 1
cityDicList = []
for key, value in cityDic.items():
cityDicList.append({
'name': key,
'value': value
})
return cityDicList
def getGeoCharDataOne():
cityList = getPublicData.cityList
articleList = getPublicData.getAllData()
cityDic = {
}
for article in articleList:
if article[4] == '无':continue
for j in cityList:
if j['province'].find(article[4]) != -1:
if cityDic.get(j['province'],-1) == -1:
cityDic[j['province']] = 1
else:
cityDic[j['province']] += 1
cityDicList = []
for key, value in cityDic.items():
cityDicList.append({
'name': key,
'value': value
})
return cityDicList
def getCommetCharDataOne():
commentList = getPublicData.getAllCommentsData()
xData = []
rangeNum = 20
for 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] += 1
break
return xData, yData
def getCommetCharDataTwo():
commentList = getPublicData.getAllCommentsData()
genderDic = {
}
for i in commentList:
if genderDic.get(i[6],-1) == -1:
genderDic[i[6]] = 1
else:
genderDic[i[6]] += 1
resultData = [{
'name':x[0],
'value':x[1]
} for x in genderDic.items()]
return resultData
def stopwordslist():
stopwords = [line.strip() for line in open('./model/stopWords.txt',encoding='UTF-8').readlines()]
return stopwords
def 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]).sentiments
if emotionValue >
0.5:
yData[0] +=1
elif emotionValue == 0.5:
yData[1] += 1
elif emotionValue <
0.5:
yData[2] += 1
bieData = [{
'name': '正面',
'value': yData[0]
}, {
'name': '中性',
'value': yData[1]
}, {
'name': '负面',
'value': yData[2]
}]
return xData,yData,bieData
def 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]).sentiments
if emotionValue >
0.5:
bieData1[0]['value'] += 1
elif emotionValue == 0.5:
bieData1[1]['value'] += 1
elif emotionValue <
0.5:
bieData1[2]['value'] += 1
for article in articleList:
emotionValue = SnowNLP(article[5]).sentiments
if emotionValue >
0.5:
bieData2[0]['value'] += 1
elif emotionValue == 0.5:
bieData2[1]['value'] += 1
elif emotionValue <
0.5:
bieData2[2]['value'] += 1
return bieData1,bieData2
def getYuQingCharDataThree():
hotWordList = getPublicData.getAllCiPingTotal()
return [x[0] for x in hotWordList],[int(x[1]) for x in hotWordList]

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