代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import requests import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba header={ 'authorization':'Bearer 2|1:0|10:1515395885|4:z_c0|92:Mi4xOFQ0UEF3QUFBQUFBRU1LMElhcTVDe

一.起因: 昨天在简书上看到这么一篇文章<中国的父母,大都有毛病>,看完之后个人是比较认同作者的观点. 不过,翻了下评论,发现评论区争议颇大,基本两极化.好奇,想看看整体的评论是个什么样,就写个爬虫,做了词云. 二.怎么做: ① 观察页面,找到获取评论的请求,查看评论数据样式,写爬虫 ② 用 jieba 模块,将爬取的评论做分词处理 ③ 用 wordcloud 模块,生成词云 三.代码如下: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- impo

在之前的文章中,我们获得了豆瓣爬取的短评内容,汇总到了一个文件中,但是,没有被利用起来的数据是没有意义的. 前文提到,有一篇微信推文的关于词云制作的一个实践记录,准备照此试验一下. 思路分析 读文件 利用with open() as...将文件读进来.这里需要注意文件内容的大小. 分词 由于获取的是大量的短评文字,而制作词云需要的是各种词语,有了词,才能谈词云,所以目前第一步需求的就是讲短评内容拆分成一个个的中文词汇. 这里就用到了我所听过的一个库jieba,可以将中文语句拆解成一个个的词汇.这

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: Python实用宝典 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 瞧 这是不是一个有声音.有画面的小爱心~ 今天 我们采集情侣们之间的聊天日常 用此制作一份只属于你们的小浪漫! 第一步,我们需要导出自己

一.爬虫前准备 1.工具:pychram(python3.7) 2.库:random,requests,fake-useragent,json,re,bs4,matplotlib,worldcloud,numpy,PIL,jieba random:生成随机数 requests:发送请求获取网页信息 fake-useragent:生成代理服务器 json:数据转换 re:用于正则匹配 bs4:数据过滤 matpotlib:图像处理 worldcloud:生成词云 numpy:图像处理 PIL:图像

代码很简单,一看就懂. (没有模拟点击,所以都是未展开的) 地址: https://movie.douban.com/subject/26266893/reviews?rating=&start=0这里start就是后面参数变化的地方.一页20条,所以循环的话 每次start加20就好. 代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup page=0 # url = 'https://movie.douban.com/subject/262668

1.词云图 词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的"关键词"予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨. 先看几个词云图 简书签约作者标签词云 全国政协常委会工作报告词云图 2.推荐几个不错的词云图工具 Tagul Tagul云可以自定义字体.词云的形状(有爱心.BUS.雪人.人像.UFO等),颜色等,做出来的词云图很酷炫,为网站访问者提供良好的用户体验.用户可以在网站做好词云图,然后印在衣服.杯子.鼠标垫等地方,自己设计

词云图是根据词出现的频率生成词云,词的字体大小表现了其频率大小. 写在前面: 用wc.generate(text)直接生成词频的方法使用很多,所以不再赘述. 但是对于根据generate_from_frequencies()给定词频如何画词云图的资料找了很久,下面只讲这种方法. generate_from_frequencies适用于我已知词及其对应的词频是多少(已有数据库),不需要分词的情况下. 官方文档说generate_from_frequencies函数的参数是array of tupl

海王是前段时间大热的影片,个人对这种动漫题材的电影并不是很感兴趣.然鹅,最近这部电影实在太热了,正好最近看自然语言处理的时候,无意间发现了word cloud这个生成词云的库,还蛮好玩的,那就抓抓这部电影的影评来试试吧. 爬虫抓取豆瓣海王影评 首先我们登陆豆瓣,进入海王的影评页面.然后打开影评的每一页,看看url有什么特点. 第一页 第二页 第三页 还不错,url很规律. 再开个页面,F12看看,,评论内容在<span class="short">的tag下. ok,那就闲

这篇文章将讲解如何爬取知乎上面的问答数据. 首先,我们需要知道,想要爬取知乎上面的数据,第一步肯定是登录,所以我们先介绍一下模拟登录: 先说一下我的思路: 1.首先我们需要控制登录的入口,重写start_requests方法.来控制到这个入口之后,使用callback回调函数来调用login函数. 2.在login函数中通过response.text获取到该页面的HTML代码,通过正则表达式提取到登录必需的xsrf值. 3.下面就是获取验证码了,这是一个难点,首先我们先观察在请求验证码时的url

  python版本  python2.7 爬取知乎流程: 一 .分析 在访问知乎首页的时候(https://www.zhihu.com),在没有登录的情况下,会进行重定向到(https://www.zhihu.com/signup?next=%2F)这个页面, 爬取知乎,首先要完成登录操作,登陆的时候观察往那个页面发送了post或者get请求.可以利用抓包工具来获取登录时密码表单等数据的提交地址. 1.利用抓包工具,查看用户名密码数据的提交地址页就是post请求,将表单数据提交的网址,经过查看

人生最难的事是自我认知,用Python爬取朋友圈数据,让我们重新审视自己,审视我们周围的圈子. 文:朱元禄(@数据分析-jacky) 哲学的两大问题:1.我是谁?2.我们从哪里来? 本文 jacky试图用Python,数据化.聚类化我们的人格标签,试图回答"我是谁?"这个哲学问题. (一)确定数据源 自我认知,很难,必须它证. 物以类聚,人以群分.每个人的社交圈,家庭圈,朋友圈的属性,基本我们人格的特征属性.我们所处的阶级,在别人眼中的印象,在我们的朋友圈中都会得到印证. 朋友圈数据中

在知乎上看到一篇关于如何使用itchat统计微信好友男女比例并使用plt生成柱状图以及获取微信好友签名并生成词云的文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/36361397,感觉挺有意思,就照着学习了下,发现原文章中没有写明使用的库如何安装和使用到的资源没有说明,在这里详细的记录下. 本节用到的的库以及安装 itchat 微信相关操作,cmd中‘pip install itchat’ pillow(pil) Image用到,cmd中‘pip install pillow’ r

一.出发点: 之前在知乎看到一位大牛(二胖)写的一篇文章:python爬取知乎最受欢迎的妹子(大概题目是这个,具体记不清了),但是这位二胖哥没有给出源码,而我也没用过python,正好顺便学一学,所以我决定自己动手搞一搞. 爬取已经完成,文末有 python的源码和妹子图片的百度云地址 二.准备: 爬虫还是要用python(之前用过一个国人大牛写的java爬虫框架 webmagic),所以花了点时间看了下网上python的教程,语法什么的(当然什么都没记住~),然后看了看scrapy这个爬虫框架

全文的步骤可以大概分为几步: 一:数据获取,利用selenium+多进程(linux上selenium 多进程可能会有问题)+kafka写数据(linux首选必选耦合)windows直接采用的是写mysql 二:数据存储(kafka+hive 或者mysql)+数据清洗shell +python3 三: 数据可视化,词云  pyecharts jieba分词 snownlp (情绪化分析) step 1  selenium 模拟登陆豆瓣,爬去武林外传的短评: 在最开始写爬虫的时候,抓取豆瓣评论,

Scrapy 通过登录的方式爬取豆瓣影评数据 爬虫 Scrapy 豆瓣 Fly 由于需要爬取影评数据在来做分析,就选择了豆瓣影评来抓取数据,工具使用的是Scrapy工具来实现.scrapy工具使用起来比较简单,主要分为以下几步: 1.创建一个项目 ==scrapy startproject Douban 得到一个项目目录如下: ├── Douban │   ├── init.py │   ├── items.py │   ├── pipelines.py │   ├── settings.py

思路:通过获取知乎某个大V的关注列表和被关注列表,查看该大V和其关注用户和被关注用户的详细信息,然后通过层层递归调用,实现获取关注用户和被关注用户的关注列表和被关注列表,最终实现获取大量用户信息. 一.新建一个scrapy项目 scrapy startproject zhihuuser 移动到新建目录下: cd zhihuuser 新建spider项目: scrapy genspider zhihu zhihu.com 二.这里以爬取知乎大V轮子哥的用户信息来实现爬取知乎大量用户信息. a) 定

import xlrd import jieba import pymysql import matplotlib.pylab as plt from wordcloud import WordCloud from collections import Counter import numpy as np def getExcelData(excel,txt): readbook = xlrd.open_workbook(excel) sheet = readbook.sheet_by_inde

上文介绍了爬取知乎问题信息的整个过程,这里介绍下爬取问题下所有答案的内容和图片,大致过程相同,部分核心代码不同. 爬取一个问题的所有内容流程大致如下: 一个问题url 请求url,获取问题下的答案个数(我不需要,因为之前获取问题信息的时候保存了问题的回答个数) 通过答案的接口去获取答案(如果一次获取5个答案,总计100个答案,需要计算的出访问20次答案接口)[答案的接口地址如下图所示] 答案接口返回的内容保存到mysql 提取内容中的图片地址,保存到本地  爬取代码: 从mysql库中查到qu

前文介绍了python的scrapy爬虫框架和登录知乎的方法. 这里介绍如何爬取知乎的问题信息,并保存到mysql数据库中. 首先,看一下我要爬取哪些内容: 如下图所示,我要爬取一个问题的6个信息: 问题的id(question_id) 标题(title) 问题描述(intro) 回答个数(answer_num) 关注人数(attention_uv) 浏览次数(read_pv)  爬取结果我保存到mysql数据库中,表名为:zhihu_question 如下图中,红框里的就是上图是有人为我的穿