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1. 简介
Python基于大数据的微博的舆论情感分析，微博评论情感分析可视化系统，附源码
，通过微博舆情分析系统，我们可以获取到最新微博舆情分析系统详细情况，了解最新动态信息等。
该项目功能齐全，包括数据爬虫功能，数据可视化功能，情感分析，词云图等可视化功能。该系统在原来的基础之上，进行了一些优化
基于Python的微博评论情感分析，微博舆论可视化系统
- 优化了首页不能及时展示最新数据的bug
- 优化了舆情分析加载慢的（原本需要20-30s，现在大多数情况下只需要2s）
具体来说，功能如下：
- 首页
- 热词统计
- 微博舆情统计
- 文章分析
- IP 分析
- 评论分析
- 情感分析
- 登陆注册
- 个人信息管理
2. 技术简介
本系统使用flask进行整个项目框架的构建，前端采用 html5+Javascript，图表可视化采用 echarts。
爬虫部分模块使用requests官方依赖库进行数据获取，使用pandas对数据进行筛选，处理和分析，储存到 excel 表格中。最后再储存到 mysql 数据库当中。
flask 简介
FLask框架本身只实现了最基本的功能，所以FLask被称为 microFramework（微框架），从代码量上来看，的确如此。但是从工程上来看，这种所谓的“小”，反而带来了更多的便利性。在大型项目里，flask比django方便太多。大型的意思是你要自定义admin系统（比如管理员分层，每个管理员都能自定义管理组），复杂的数据库操作，许多许多的跨entity的表单操作及验证等。
丰富的第三方库资源，让你在编写几乎任何类型的程序时都能如鱼得水。操作数据库用FLask-SQLAlchemy，验证表单用Flask-WTF，登录管理用FLask-Login，邮件用Flask-Mail... 所以，Flask和兄弟框架Django比起来，另一个有点就很明显了：灵活。你可以任意选择喜欢的第三方扩展
3. 技术栈
| 技术栈 | 说明 | 备注 |
|---|---|---|
| flask | 作为后端接口 | |
| MySql | 数据库 | |
| snownlp | 情感分析，作为情感得分 | |
| beautifulsoup4 | 爬虫，网页接口分析 | |
| urllib3、requests | 网络请求 | |
| certifi | 网络证书 | Python certifi：如何在Python中使用SSL证书 |
| jieba | 关键词提取 | https://blog.csdn.net/FontThrone/article/details/72782499 |
4 项目结构
/static 前端静态资源
/templates 前端 html
/keshihua 包括后端接口和爬虫
5 效果图
1 登陆注册
该系统支持登陆注册，用户可以通过后台注册属于自己的账号
首页
首页是比较丰富的，包括了大量分析和图表数据。文章类型占比，评论人词云图等等
3 情感分析
4 词云图
5文章发布情况分析
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