Python+Selenium爬取指定新浪微博的数据微博分析微博端类型选择爬取对象Ajax动态加载数据分析Python实现代码 微博分析微博端类型首先找到一个待爬取的微博，需要注意的是，微博分为：微博网页端（http://weibo.com）如图1，微博手机端（http://m.weibo.cn)如图2以及微博移动端(http://weibo.cn)如图3。难度程度排序如下：网页端>手机端
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2024-09-18 15:36:13
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目的爬取微博移动端的评论数据(如下图)，然后将数据保存到.txt文件和.xlsl文件中。
实现过程实现的方法很简单，就是模拟浏览器发送ajax请求，然后获取后端传过来的json数据。一、找到获取评论数据的ajax请求按下F12，打开控制台，找到以下请求
以 https://m.weibo.cn/detail/4467454577673256 为例，得到的ajax请求是这样的：htt
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2023-12-05 14:32:46
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情绪理解是文本处理里最常见任务之一。现提供一个五类情绪字典(由情绪词组成，5个文件，人工标注)，实现一个情绪分析工具，并利用该工具对10000条新浪微博进行测试和分析(一行一条微博)。微博数据见课程中心weibo.txt，字典数据见公开数据中的emotion lexicon (https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12163569.v2)。请按要求用函数进行功能封
1.数据准备数据集来源于weibo100k,由于我比较懒，所以暂时不贴github地址了。之后开始对文本进行处理，大体思路为，依次读取weibo100k数据集的每一行，然后进行分词处理，最终统计整个文本数据集中每个词语出现的数量，然后取前topn个出现次数最高的词作为我们的字典。注:在统计过程中我用到了停用词，通俗来说就是文本数据集中许多词语比如了、吗、啊 等等这种是没有太大的实际语义的，对于后续
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2024-07-04 10:32:49
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01 数据分析与加载1.1 数据分析1. 数据分析与加载数据概览：7000 多条酒店评论数据，5000 多条正向评论，2000 多条负向评论推荐实验：情感/观点/评论 倾向性分析数据来源：携程网原数据集：ChnSentiCorp_htl，由 谭松波 老师整理的一份数据集加工处理：构造平衡数据，即正向评论与负向评论数量接近，各2000多条。数据集详细信息：https://git
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2024-01-11 12:26:35
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# Python微博评论热度分析入门指南
在当今的社交网络中，微博作为一个重要平台，用户的评论热度分析对于品牌推广、舆情监控等都有着重要意义。本文将教会你如何使用Python进行微博评论热度分析，下面是整个流程的概述。
## 分析流程
以下是整个分析过程的步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ------ | -----
# 评论聚类分析：Python实现
在网络社交时代，用户生成内容（UGC）屡见不鲜，评论作为一种重要的UGC形式，反映了用户的意见和情感。为了更好地理解这些评论，聚类分析是一种有效的手段，可以将相似的评论归为一类，帮助我们提取出潜在的信息与趋势。
## 什么是聚类分析？
聚类分析是一种无监督学习方法，旨在通过将数据集中的数据点分组为不同的类别（即聚类）来发现数据的内在结构。对于评论数据的聚类
原创
2024-08-18 03:34:18
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# Python评论聚类分析入门指南
## 引言
在当今的数据驱动时代，评论数据的分析对业务决策至关重要。评论聚类分析是一种强有力的工具，可以帮助我们识别用户对产品或服务的看法。本文将逐步引导你完成“Python评论聚类分析”的全过程。
## 流程概览
首先，我们将这个过程分为几个主要步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
怎样爬取新浪微博的评论信息针对八爪鱼在微博的应用上，除了用户信息之外还包括话题内容方面的采集，目前绝大多数企业均在微博设有官方微博，八爪鱼可以协助企业快速及时的抓取与企业产品相关联的话题信息，规则市场内有配置好的规则供下载，在本文中不再单独叙述。分享Python 编程 爬取新浪热点新闻，按点击量或评论分享Python 编程 爬取新浪热点新闻,按点击量或评论量排行的十条新闻,代码怎么实现 我来答
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2023-08-07 11:57:15
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但是很不幸，该接口频率受限，抓不了几次就被禁了，还没有开始起飞，就凉凉了。【Part1——理论篇】试想一个问题，如果我们要抓取某个微博大V微博的评论数据，应该怎么实现呢？最简单的做法就是找到微博评论数据接口，然后通过改变参数来获取最新数据并保存。首先从微博api寻找抓取评论的接口，如下图所示。 但是很不幸，该接口频率受限，抓不了几次就被禁了，还没有开始起飞，就凉凉了。
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2023-10-19 14:29:07
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# Python热点微博话题聚类分析实现指南
在当今互联网高速发展的时代，社交媒体的内容量巨大且多样化。微博作为一个重要的社交平台，其上的热门话题受到广泛关注。有时候，仅仅通过观察这些话题是远远不够的，我们需要对这些话题进行聚类分析，以便能够更好地理解它们的含义和相互关系。本文将一步步指导你如何实现Python热点微博话题聚类分析，适合初学者。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看一下实现
# Python 微博评论情感倾向分析
## 概述
本文将指导你如何使用Python来实现对微博评论的情感倾向分析。情感倾向分析是一种对文本进行情感分类的技术，通过分析文本的情感倾向，可以帮助我们了解用户的情感态度，对于舆情分析、产品评价等领域具有重要的应用价值。
## 整体流程
下面是实现微博评论情感倾向分析的整体流程，我们将在下文中逐步介绍每个步骤的具体实现。
```mermaid
g
原创
2023-12-11 10:45:45
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# 如何实现 Python 微博评论功能
在这篇文章中，我将指导你如何使用 Python 实现微博评论功能。我们将使用微博开放平台提供的 API 进行操作。通过以下步骤，你将能够成功完成这一任务。
## 流程概述
以下是实现 Python 微博评论的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
原创
2024-09-17 03:56:45
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新浪微博自动评论工具，使用微博刷粉工具，让你短时间拥有成千上万的粉丝，装逼利器。本站小编从网络搜集了一些刷微博刷粉丝软件工具，分享新浪微博怎么刷粉丝方法让您日增万粉丝的工具。且刷且珍惜，使用微博刷粉软件，请注意适可而止。软件介绍1.解决网页框提示脚本错误2.加入对单条微博自动批量转发的功能3.加入支持搜索关键字定向发布功能软件功能软件使用方法如下：软件亮点：1.指定推广地区、时间、关键字 更精确的
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2023-10-20 19:41:52
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1，实现效果2，数据库3。主要步骤1，输入账号password，模拟新浪微博登陆 2，抓取评论页的内容3。用正則表達式过滤出username，评论时间和评论内容4，将得到的内容存入数据库5，用SQL语句实现其它功能：比如统计评论次数等4，具体步骤 # -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import base64
import re
import
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2024-01-09 10:57:37
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目录理论部分K-means原理实现部分实验环境K-means聚类实现测试部分导入 Python 库提取数据使用 K-means 进行测试结果展示 声明：本人小白，文章作为自己的学习参考资料，供大家学习交流 理论部分K-means原理（这部分感觉 csuldw 大神写的很好，所以直接拿来用了，想了解详情请访问上面 Github 的链接） 创建 k 个点作为 k 个簇的起始质心（经常随机选择）分别计
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2023-10-27 13:20:18
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python3爬取微博评论并存为xlsx**由于微博电脑端的网页版页面比较复杂，我们可以访问手机端的微博网站，网址为：https://m.weibo.cn/一、访问微博网站，找到热门推荐链接我们打开微博网站后看见热门页，按F12查看网页结构后只能看见如下图短短的几个文章。然后我们将滚动条向下滚动，发现新的文章会在底部加载，原来微博的热门文章加载方式是Ajax加载的，那我们就不能在网页源码中找标签了
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2023-09-17 00:06:24
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前言：由于在学习python的过程中对数据库的相关内容没有接触，所以本次结合爬虫与数据库来做这一方面的补充学习。对于python数据库的学习使用PyMySql，PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2中则使用mysqldb。一、pymysql快速入门： 创建数据库链接对象使用数据库连接对象创建游标对象使用游标对象执行sql语句s
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2023-10-26 12:10:45
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最近开始追星，希望能给他尽一份力。本文是基于Win的微博自动评论的上，在Mac电脑上进行的微博自动化评论尝试，包含登陆微博和评论两大功能，该尝试是基于mac电脑，win电脑可Win的微博自动评论。 目录环境要求1 分析2 引入selenium模块及驱动2.1 selenium模块安装2.2 安装Chromedriver2.3 导入selenium和webdriver3 模拟登录3.1 半自
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2023-08-21 15:21:08
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最近从微博评论中获取了部分关于俄乌局势的评论，于是尝试根据评论内容进行简单的LDA主题聚类分析。主要涉及评论数据清洗、LDA数据分析、pyLDAvis可视化、困惑度计算。一、数据处理1：需要的特殊库：import jieba
import jieba.posseg as psg
import pyLD
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2023-11-03 15:46:23
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