Python 爬取“工商秘密”微博后，我做了这个“可视化大屏”（附gif图）

数据森麟

修改于 2023-09-24 20:05:26

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修改于 2023-09-24 20:05:26

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前言

微博作为我的日常软件之一，平时除了看看热搜、肖战（哈哈），我还会时不时看看秘密，虽然从来都没有投过稿，但还是会对一些感兴趣的内容评论评论或者点点赞，前两天刷秘密突然很想知道，

秘密为同学们发布最多的是哪些内容？与哪些相关？
或者哪些同学喜欢去秘密下方评论？
评论最多的微博多于什么相关？
秘密经常会在什么时间发布微博？
发布的微博都是情感正向的还是负向的？

当然这些问题后台应该最清楚，也有直接的数据，不过这里我想通过爬取的数据来看看这些问题，或许会得出不一样的结论。

开始爬虫之旅 （注：内容只是娱乐，微博内容是公开的，评论者的ID名将进行处理，只显示一部分）

抓取网址：https://m.weibo.cn/u/2514127734?uid=2514127734&t=0&luicode=10000011&lfid=100103type%3D1&q=%E5%B7%A5%E5%95%86%E7%A7%98%E5%AF%86

想要的数据包括：发布时间、发布的微博内容、评论、评论者、评论中的评论、评论者中的评论者；

未拿到的数据：评论数、点赞数、转发数、发布微博来源等；

知道想要的数据后，接下来就开始寻找数据。一般接口数据都会存在 XHR，所以沿着这个方向基本能找到数据。

最终大屏效果

部分代码

for i in cards:
    # 在提取json数据时，使用get方法，有就提取，没有就为空
    # mblog可能有可能没有
    if i.get('mblog'):
        result1 = i.get('mblog')['text']
        ids = i.get('mblog')['id']
        # print(result1,ids)
        # print('\n')
        cop = re.compile("[^\u4e00-\u9fa5]") # 匹配不是中文、大小写、数字的其他字符
        string1 = cop.sub('', result1) 
        # print(string1)
        # print('\n')
        # result2 = re.sub('<[^<]+?>', '', result1).replace('\n', '').strip()
        sheet.append([string1,'0','0','0','0','0'])
        # =======微博下面的评论
        # time.sleep(1)
        # md = re.findall('<a href="(.*?)">',result1)[0].split('/')[-1]
        url = 'https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id='+ ids +'&mid='+ ids +'&max_id_type=0'
        response1 = requests.get(url,timeout=30,headers=headers)
        dat1 = response1.json()
        
        if dat1['ok'] == 1:
            pinglun_num = dat1['data']['total_number']
            da = dat1['data']['data']
            for i in da:
                pinglun = cop.sub('', i['text'])
                created_at = i['created_at']
                user1 = i['user']['screen_name']
                sheet.append(['0',created_at,pinglun,user1,'0','0'])
                 # =======微博下面的评论的评论
                if i['total_number'] > 0 and i['comments']!=False:
                    comments = i['comments']
                    for g in comments:
                        text = cop.sub('', g['text'])
                        user2 = g['user']['screen_name']
                        sheet.append(['0','0','0','0',text,user2])

在线excel合并：http://www.docpe.com/excel/combine-excel.aspx

为了防止被封，这里在爬取时设置了随机头以及2秒的睡眠，并且没有一次性拿太多，分批次拿，每个批次保存在不同的excel文件，最终利用在线excel合并得到如下数据：

这里总的拿到接近10000条数据（包括无效数据），其中秘密内容和相关评论大概有近2000条，评论者8000左右（包括重复ID）

对数据进行处理，包括删除重复值、异常值（特殊字符）、数据脱敏等。基本的脏数据处理好之后，下面就可以开始分析啦。

秘密微博词云图

首先，把爬取到的所有微博筛选出来。

接下来，将数据导入程序中，得到如下的词云图。

或者，修改一下蒙版。

可以发现在最近这段时间，秘密发布的微博内容中这几个词出现得最多，包括：考研、图书馆、寝室、学校等，临近考研，同学们可能都比较关心学校啊、图书馆啊、座位位置啊这些，这里也祝愿咱们学校的考研人都能取得理想成绩，但行好事，莫问前程。

除此之外，喜欢、女朋友、男朋友等词语也常常出现在微博中，也许是冬天适合谈恋爱吧，记得多买一杯古茗奶茶，把它捧在手心里，暖暖的，很贴心！

秘密微博评论者

这里我一共拿到8010个用户ID（包括重复值），均进行了处理。

用数据透视表进行统计后，得到如下数据，可以看到最近一段时间在秘密下方评论最多的ID名是海啸*****，其次是寻找****道长、最好18881、我可假猴子ha、工商**精。

数据可视化呈现代码如下：

from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts 
from pyecharts.globals import ThemeType  
import osos.chdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop')
ID = ['海啸****','寻找****道长','最好****18881','我可****假猴子ha','工商***精']
values = [53,47,36,34,34]
c = (
        Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))
        .add("", zip(ID,values),radius=["40%", "70%"])
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="秘密微博评论者TOP5",subtitle="卖山楂啦prss",pos_top="2%",pos_left = 'center'),
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(
            # 是否显示该工具
            is_show=True,
            ))
        
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}",font_size=18))
        .render("数据可视化.html")
    )

效果如下：

下面在看一下 ID 名为海啸****同学，都在秘密平台上评论了些什么词语（这里数据较少）

评论的微博与哪些相关：

秘密微博情感分析

这里使用模型对每一条微博进行情感分析，分析其积极分值和消极分值。但有个问题是，秘密前段时间“改版了”，许多内容合并成一条发布，这就会导致最终的模型训练结果会有偏差，这里我并没有解决这个问题，所以结果可能具有不合理性。

进一步的判断出每条微博的情感倾向。

数据可视化：总的来说，最近秘密发布的微博的情感倾向还是比较均衡的，差异并不大，正向情感略高于负向情感。

秘密微博发布时间分析

由于忘记拿发布时间的数据，所以这里从头在爬取一次，这次只要发布是时间，拿到的数据如下。

这里的时间数据是中国标准时间，需要进行转换。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\发布时间.xlsx')

def trans_format(time_string, from_format='%a %b %d %H:%M:%S +0800 %Y', to_format='%Y-%m-%d %H:%M:%S'):
    """
    @note 时间格式转化
    :param time_string:
    :param from_format:
    :param to_format:
    :return:
    """
    time_struct = time.strptime(time_string,from_format)
    times = time.strftime(to_format, time_struct)
    return times

if __name__ == "__main__":
    df["处理后的时间"] = df['时间'].apply(trans_format)

转换后的数据如下：

利用python 将时分秒变成小数。因为时间就是至1之间的小数，0是一天的开始，1就是1天了，所以时间是至1之间的小数，也就是中午12点是0.5。

比如这里：

最终处理结果：

接下来开始分箱。

bins = pd.read_csv(r"处理后的数据.csv")
bins
def cut_bins(x):
    if  0.083333<= x <0.250000:
        return '02:00:00--06:00:00'
    elif 0.250000 <=x <0.458333:
        return '06:00:00--11:00:00'
    elif 0.458333 <=x <0.541667:
        return '11:00:00--13:00:00'
    elif 0.541667 <=x <0.708333:
        return '13:00:00--17:00:00'
    elif 0.708333 <=x <0.791667:
        return '17:00:00--19:00:00'
    elif 0.791667 <=x <0.916667:
        return '19:00:00--22:00:00'
    else:
        return '22:00:00--02:00:00'

bins['所在时间段'] = bins['将时分秒改成常规'].map(cut_bins)
bins

结果如下：