用Python统计新浪微博各种表情使用频率

用新浪微博API积累了微博广场的1.4万条数据，我选择了21个字段输出为TXT文件，想用Python稍微处理一下，统计一下这1.4万条微博里面表情使用情况，统计结构在最后。

无聊的时候用了下新浪JAVA版的API，对JAVA还不熟悉，但是稍微改一下还是没问题的，数据保存为TXT文件，再用Python处理，JAVA部分很简单，Python部分只涉及到表情的正则提取，都不好意思写出来了。

1、调用新浪JAVA API下载微博广场数据 步骤思路： 初始化API的Weibo类，设置Token后，设置下载间隔，然后重复调用getPublicTimeline()函数就可以了，下面是主要类的代码：

这个不是完整的代码，没有初始化暂停间隔，可以掠过，很简单。

2、数据格式：

要取得数据就是微博内容，先练一下手玩玩。

3、Python处理数据 目标：查看微博用户表情使用情况，暂时只分性别，如果积累了合适的数据后可以分析各个时间段人们爱用哪种表情。

步骤： $ 读取TXT文件，递归处理每一行 $ 单独提取出微博字段，正则提取表情字段，同时把性别提取出来，放到一个dict里面，dict的格式是：表情/女性使用频率/男性使用频率，递归处理，累积频率

$ 把结果写入到文件 注意：Python正则提取中文部分，先解码成unicode编码，再正则提取，表情的标志是[]，虽有误差，但无大碍。

代码： __collection函数是处理函数，返回处理结果(dict)

脚本运行结果：

把结果放到EXCEL里面重新排序，得到如下结果：