本文详细介绍了如何利用python实现微博评论的爬取，可以爬取指定微博下的评论。基于的策略是找到微博评论接口，先登录微博，获取cookies，使用requests库发送请求，并且将数据存储到.csv文件中。用到的库request，首先微博的站点有四个，pc 端weibo.com、weibo.cn以及移动端m.weibo.com（无法在电脑上浏览）、https://m.weibo.cn。在网上大致浏
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2023-07-01 20:49:49
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在当今的电商环境中，用户的评价和反馈对卖家的声誉至关重要。然而，Python卖家在管理评价时，可能会遇到如何有效删除差评的挑战。本文将详细介绍这一过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
### 问题背景
在某个在线市场中，一位Python卖家发现自己的产品页面上收到了一些差评，影响了销售和客户信任度。这些差评包括关于产品质量、发货速度及客服态度等方面的负面评论。
# Python 判断好评与差评
在现代社会，网络评论已经成为人们选择产品或服务的重要参考依据。许多企业和个人都希望通过对用户评论的分析来判断其产品的受欢迎程度，并进行相应的调整。Python语言则为数据分析提供了强大的工具，能够帮助我们快速判断评论的性质。本文将介绍如何使用Python来判断好评与差评，并通过代码示例进行说明。
## 1. 评论数据的准备与预处理
在进行评论分析之前，我们需
目录一、算法原理1. 定义问题2. 制定模型3. 指定似然函数4. 推导优化算法5. 解释结果二、代码实现三、参考资料一、算法原理概率潜在语义分析(PLSA)是一种统计技术，用于发现文本文档语料库中潜在的语义结构。它是一个生成模型，将单词和文档的联合分布建模为潜在主题上的多项式分布的混合。换句话说，它假设每个文档都是固定数量的潜在主题的混合物，并且每个主题都以词汇中单词的多项式分布为特征。PLSA
.NET平台很棒。真的很棒。直到它不再那么棒。我为什么不再用.NET？简单来说，它限制了我们选择的能力(对我来说很重要)，转移了我们的注意力，使得我们向内认知它的安全性，替代了帮助我们认知外面广阔世界的所有可能性。[系好安全带：这个文章的长度几乎成了一本书…]优点首先让我开始说说.NET做得对的许多
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2016-08-01 21:45:00
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前言鉴于最近在做观点挖掘的相关工作，观点的数据源是网络评论数据，于是第一个想到的就是新闻观点数据，一个热门的新闻可能一晚上就会有上万条评论，所以如何分析并利用好这些评论信息，将会是一件非常有意思的事情，观点挖掘是我研究的目的，当然要想很好解决这个问题，所以我自然要解决数据源的问题，于是乎，我就想到了去爬取腾讯新闻的评论数据。下面我会介绍一下这个过程，这个过程还是非常有意思的哦。为什么爬的是腾讯
注我个人向来很讨厌标题党的，所以事出有因，起这个标题肯定是与内容相符合的，不信你慢慢看。目录分析网站数据爬取数据分析后记分析网站昨天由于有人跟我说需要美团上美食栏目的数据，问我能不能给她弄一份，于是有了本文。本文主要讲爬取美团上不同地区的美食数据以及对它进行分析写成一份攻略，由于疫情原因，鄙人对火锅已经馋到无火锅人将癫的地步，所以我们选择广州地区的火锅进行获取，小提示，url是根据不同地区更改的，
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2024-09-21 13:57:45
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需求：用户可以评论，也可以回复评论，其他用户还可以评论、回复评论。评论表实体（ArticleComment）import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotat
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2023-12-14 02:27:07
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首先使用的工具：python3.7，火狐浏览器 思路分析：现在网页版淘宝搜索商品之后，点进去，基本上都会弹出登录框，当我们直接把一个商品的链接去爬取的时候，返回的会是登陆页面的Html，所以我们第一步就是先在网页版登陆淘宝。 然后思考，为什么会返回登陆页面呢，因为淘宝的反爬会识别你的参数，也就是浏览器请求头的信息，里面包含了什么浏览器伪装，cookie了，如下图。（记住打开的是淘宝的商品，不是天猫
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2023-12-12 16:33:29
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# 数据分析外卖差评：如何提高服务质量
外卖作为现代社会便捷的饮食选择，逐渐成为消费者的重要选择。然而，尽管外卖行业发展迅速，差评却成为了许多商家头疼的问题。今天我们将探讨如何通过数据分析的方法来处理外卖差评，并进行改进。
## 1. 数据收集
外卖差评数据通常可以通过各大外卖平台的公开评价获取。这些数据通常包含用户评价、评分、时间、商家信息等。
```python
import pand
题图已经说明了热度。这几天，微信里关于“差评”的各种文章如雨后春笋一般冒出来。我也凑个热闹，简单谈谈看法。“差评”有没有洗稿？有！我自己是公众号作者，有过很多年写作经验。我知道也承认，文章当然不是石头里蹦出来的，当然需要借鉴其它的资料信息。那么“借鉴”和“洗稿”有什么区别？在我看来，“借鉴”主要还是“人有我创”，“我”基于其他人已有的素材做独立创作，而且厚道的借鉴应当注明来源。“洗稿”则基本是“人
原创
2021-05-10 09:31:43
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文章目录明确问题理解数据处理数据异常值处理标签处理新增计算列数据分析分析思路描述性分析探索性分析送达总时长时间过长，导致的差评骑手个人行为导致的差评商户行为导致的差评其他评价标签的白描建议 明确问题美团骑手出现差评的原因是什么？影响因素是哪些？并给出改善方案。（骑手姓名重复默认为同一个骑手；同一个骑手可能在不同站点出现差评） 数据时间：无；数据地点：站点A-E；核心业务指标：顾客配送评分；比较对
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2023-11-30 22:02:50
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（一）选题背景：随着广大用户“即需要、即外卖、即使用”的方便快捷的“外卖生活方式”的形成和普及，如今外卖行业不仅可以满足用户餐饮商品的在线即时购物需求，还可以满足饮食、水果、酒水饮料、家居日用、母婴用品、数码家电、服饰鞋包、美妆护肤、医药等各种品类商品。对于服务行业来说，好评、差评有什么作用呢？最直观的影响，就是后续客户的购买意愿或商家的名誉会受到影响。所以预测好差评对人们进行购物有着重要的意义。
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2023-08-02 22:29:47
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# 根据语言确定评论是好评还是差评的Python程序
在当今数字化快速发展的时代，用户生成的评论已经成为了各大平台的重要组成部分。无论是对产品的评价，还是对服务的反馈，评论往往会影响其他消费者的决策。因此，如何自动分析这些评论的情感倾向，尤其是判断评论是好评还是差评，成了一项重要的任务。本文将介绍一种使用Python进行情感分析的方法。
## 情感分析的基础
情感分析（Sentiment A
原创
2024-10-23 06:20:17
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itertools.accumulate 简单来说就是累加。 >>> import itertools >>> x = itertools.accumulate(range(10)) >>> print(list(x)) [0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45] it ...
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2021-07-23 10:16:00
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# Python采集评论并筛选差评和好评
在现代商业中，客户评论是了解产品或服务质量的重要方式。通过分析这些评论，企业能够获得进一步改善产品与服务的有价值反馈。本文将介绍如何使用Python采集评论，并通过一些简单的操作对评论进行分类，筛选出差评和好评。我们还会通过甘特图和关系图来帮助理解项目的流程和数据关系。
## 1. 评论采集
首先，我们需要从网上获取评论。常见的数据来源包括电商平台（
近日，有网友爆料，福建泉州一家餐饮店老板多次在外卖平台以“会得癌”回怼顾客的差评。此事引发网络热议。
网帖显示，涉事店铺为泉州石狮当地一家售卖传统特色小吃的餐饮店，可堂食或外卖。
在外卖20条差评中，商家针对其中两条提出“煎包有问题”“饺子好咸”的差评分别回复：
上游新闻记者了解到，这并非涉事商铺老板第一次辱骂诅咒顾客。
网友们认为，作为餐饮商家
如今的新茶饮市场，霸王茶姬可以说成了绝对的顶流，什么曾经排队排到地老天荒的喜茶，以及小年轻热爱的奈雪的茶都得靠边站。比如小柴去参加一些零售相关的会，不管再大的、再资深的零售大佬，演讲PPT上，必提霸王茶姬；在一些培训课上，更不用提，霸王茶姬绝对教科书级的存在。离开了这些高大上的会议，日常的聊天中，只要谈起「生意」这件事，霸王茶姬也是少不了的谈资；在消费市场，自然，霸王茶姬也成为不少小年轻新的社交素
原创
2024-07-22 15:34:01
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中新网1月16日电(中新财经记者 吴涛)“我去住，我真的忍了一晚上，澡没洗，鞋也不敢脱。”
近日，有博主陈鹏(化名)称，他在美团平台预订了一间评分为4.9分的宾馆，然而入住后发现环境破旧，卫生条件较差，“离开后我看到这家宾馆有700多条差评，但还是有那么高的分数，怀疑他们存在刷分行为。”
该事件发生后，在网上引发争议。有网友认为，不要相信好评，好评都是刷来的，一个优惠券就能换来
Junk-Mail FilterTime Limit: 15000/8000 MS (Java/Others)Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 7755Accepted Submission(s): 2449P...
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2015-10-22 19:44:00
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