python深挖65万人的明星贴吧,探究上万个帖子的秘密


前言

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最近一直在关注百度明星吧,发现很多有趣的帖子,于是我就想用python把这些帖子都爬下来,并对内容进行分析。

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本文的知识点:

  • 介绍了mysql数据库内容插入及提取的简单应用;
  • 介绍了如何从mysql数据库提取文本并进行分析;
  • 介绍了数据分析的切入点及思路。

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下面给大家详细介绍一下实现过程:

一、网站分析

贴吧的翻页通过url的变化来实现,主要是pn参数:

https://tieba.baidu.com/f?kw=明星&ie=utf-8&pn=页数*50

帖子的内容、发帖者及跟帖数量都可以在网页中找到:

所以,我们只需要用requests模拟请求获得,再用bs4解析就可以获得想要的内容了

二、python编程实现

1.爬取数据

用了静态网页爬虫的老套路,根据网页源码的特点,用find_all函数提取了帖子、发帖人及跟帖数量等信息,并将3类信息放入列表中,最终生成1个二维列表result,主要为了方便存入数据库,代码如下:

for t in range(250): print('第{0}页'.format(t+1))
    url='https://tieba.baidu.com/f?kw=明星&ie=utf-8&pn={0}'.format(t*50)
    header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0(Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:69.0) Gecko/20100101 Firefox/69.0' }
    response = requests.get(url, header)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    items_content = soup.find_all('a', class_='j_th_tit')  #内容
    items_user = soup.find_all('span', class_='tb_icon_author') #昵称
    items_comment = soup.find_all(class_='threadlist_rep_num center_text')  #跟帖数量
    for i, j, k in zip(items_content, items_user, items_comment):
        result.append([i.get('title'), j.get('title')[5:], k.text])
    time.sleep(1)

2.存入数据库

先创建1个新表,命名为‘STAR’,然后再创建3列,分别命名为“title”、‘author’和‘num’,用于存放1中怕的内容,最后将二维列表result中的内容存入数据库:

conn=pymysql.connect(
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='数据库密码',
    db='test1',
    charset='utf8mb4' )
cur = conn.cursor() #如果存在TIEBA表,则删除
cur.execute("DROP STAR IF EXISTS STAR") #创建TIEBA表
sql = """ create table STAR(
    title char(255),
    author char(100),
    num char(20)) """ cur.execute(sql) for i in result:
    cur.execute("INSERT INTO STAR(title,author,num) VALUES ('{0}','{1}','{2}')".
                format(i[0].replace('\'','').replace('\"','').replace('\\',''), i[1], i[2]))
conn.commit()

由于帖子内容中存在表情等符号,所以选择用'utf8mb4'这样就可以把表情也存入数据库了,但是还有一些标点符号在写入过程会出错,所以用replace给替换掉了。

总共爬了250页数据,最后的结果如下:

总共爬了1万3千多条数据,基本把最近两年的帖子都爬完了。

三、可视化展示

用create_engine模块读取数据库表中的内容,代码如下:

import pandas as pd from sqlalchemy importcreate_engine # 初始化数据库连接,使用create_engine模块
engine =create_engine('mysql+pymysql://root:密码@127.0.0.1:3306/test1') # 查询语句,选出STAR表中的所有数据
sql = ''' select *from STAR; '''
# read_sql_query的两个参数: sql语句, 数据库连接
df =pd.read_sql_query(sql, engine) # 输出STAR表的查询结果
df['num']=[int(i) for i in list(df['num'])]
df=df.drop_duplicates(subset=['title','author','num'], keep='first')

因为跟帖数量是以字符格式存入的,所以先将其转为整数,再用drop_duplicates模块对数据进行去重,这样就把数据整理完毕了。

上万条数据放在你面前,用肉眼是看不出什么名堂的,所以我这里选择了几个角度,用python统计分析这个贴吧里到底隐藏着什么秘密

1.找出发帖数量最多的20个人

说简单点就是创建1个空字典,然后把df['author']转成列表,统计列表中元素个数,将元素及个数存入字典中,再对字典进行排序,将前十个画成柱状图,代码如下:

#发帖数量排名
rank_num={} for i in list(set(list(df['author']))):
    rank_num[i.replace(' ', '')] = list(df['author']).count(i)
rank_num = sorted(rank_num.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
bar = Bar("柱状图", "发帖数量-昵称")
bar.add("发帖数量-昵称", [i[0] for i in rank_num[:10]], [i[1] for i in rank_num[:10]],
        xaxis_rotate=45, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.render('发帖数量-昵称.html')

结果如下:

这个猎头发帖有点猛啊,单人最高发了751个,真厉害。

2.找出跟帖数最多的20个帖子

dff=df.sort_values(by='num', ascending=False).head(10)
bar = Bar('跟帖数量排名',width=1000,height=400)
bar.use_theme('dark')
bar.add('' ,dff['title'][::-1], dff['num'][::-1], is_convert=True, is_yaxis_inverse=False, xaxis_rotate=45,is_label_show=True,label_pos='right')
bar.render("跟帖数量排名.html")

结果如下:

跟帖最多的竟然是个水贴,数量高达73459次

3.制作所有帖子的词云图

先把所有帖子连接成字符,用jieba进行分词,插入背景图片,代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt import jieba from wordcloud importwordcloud
text=''
for i in list(df['title']):
    text+=i print(text)
cut_text = jieba.cut(text)
result=[] for i in cut_text:
    result.append(i)
result = " ".join(result)
wc = wordcloud.WordCloud(
    font_path='C:\Windows\Fonts\FZBWKSJW.TTF',  # 字体路径
    background_color='white',  # 背景颜色
    width=1000,
    height=600,
    max_font_size=1000,  # 字体大小
    min_font_size=10,
    mask=plt.imread('水滴.jpg'),  # 背景图片
    max_words=100000)
wc.generate(result)
wc.to_file('result.png')  # 图片保存

效果如下:

看了这张词云图,可以确定贴吧基本已经被猎头占领了,连肖战、李现等流量小生都被压下去了。


作者:Python学习交流啊啊啊,发布于:2020/06/30
原文:https://www.cnblogs.com/shann001/p/13208001.html