python爬虫与可视化毕设，python情书代码大全简单

Python爬虫与可视化毕设：Python情书

随着科技的发展，网络上涌现了大量的信息，在这些信息中，有的饱含情感，也有的透露出深情。为了让大家能够更好地了解网络上的人文情感，我决定用Python实现一个情感分析与可视化的项目——Python情书。

1. 爬虫部分

首先，我们需要通过爬虫爬取网络上的情书数据，这样才能进行情感分析和可视化处理。

我们选择使用Python的requests和lxml库来实现网页爬取和数据解析。主要步骤如下：

1）构建请求头，设置User-Agent，避免被反爬虫识别。

2）使用requests库发送GET请求，获取目标URL的HTML源码。

3）使用lxml库解析HTML源码，定位到需要的数据，提取出来。

4）将提取出来的数据存储到本地或数据库中。

2. 数据预处理

在进行情感分析之前，首先需要对数据进行预处理。数据预处理的主要目的是对原始数据进行清洗和归一化，以便后续分析使用。针对情书数据，我们可以进行如下操作：

1）去除HTML标签和特殊符号。

2）将所有情书文字转为小写，统一格式。

3）去除无用的停用词和标点符号。

4）对文本进行分词处理，获取每个单词的词频。

5）将分词后的数据转化为向量形式，方便后续处理。

3. 情感分析

情感分析是指通过计算器来分析文本内容所表达出的情感体验。我们可以使用Python的机器学习库——scikit-learn来进行情感分析。主要步骤如下：

1）使用TF-IDF对文本进行特征提取，构建特征矩阵。

2）使用朴素贝叶斯分类器或支持向量机分类器对数据进行训练和测试。

3）得到训练模型后，将其应用到未知的情书数据上，对其进行情感分类。

4. 数据可视化

数据可视化是指通过图形、表格、图像等方式来直观地呈现数据分析结果。我们可以使用Python的数据可视化库——matplotlib来进行数据可视化。主要步骤如下：

1）使用matplotlib绘制情感分析的结果。

2）使用pyecharts库绘制交互式的柱状图、饼状图等可视化图形。

3）使用wordcloud库生成情感词云图，直观地呈现情感分析结果。

以上就是Python情书项目的简要介绍，下面给大家分享一下部分代码实现。

代码1：网页爬取

```python

import requests

from lxml import etree

def get_html(url):

# 设置请求头，防止被反爬虫

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.54 Safari/537.36'

}

# 发送GET请求，获取HTML源码

response = requests.get(url, headers=headers)

html = response.text

return html

def parse_html(html):

# 使用lxml解析HTML源码，定位到需要的数据

etree_html = etree.HTML(html)

content = etree_html.xpath('//div[@class="content"]/text()')

return content

if __name__ == '__main__':

url = 'https://www.duanwenxue.com/aiqing/'

html = get_html(url)

content = parse_html(html)

# 将爬取到的数据保存到本地txt文件中

for item in content:

with open('data.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:

f.write(item.strip() + '\n')

```

代码2：数据预处理

```python

import re

import jieba

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def clean_text(text):

# 去除HTML标签和特殊符号

text = re.sub('<[^<]+?>', '', text)

text = re.sub('[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z]', '', text)

text = text.replace('\r\n', '').replace('\n', '').replace('\r', '')

text = re.sub('\s', '', text)

# 将所有情书文字转为小写

text = text.lower()

return text

def cut_words(text):

# 对文本进行分词处理

words = jieba.cut(text)

words = [word for word in words if word not in stopwords and len(word) > 1]

words = ' '.join(words)

return words

def vectorize_text(texts):

# 使用TF-IDF对文本进行特征提取

vectorizer = TfidfVectorizer()

data = vectorizer.fit_transform(texts)

return data, vectorizer

def preprocess():

with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:

data = f.readlines()

# 去除停用词

with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:

stopwords = [line.strip() for line in f]

cleaned_data = [clean_text(text) for text in data]

cut_data = [cut_words(text) for text in cleaned_data]

data, vectorizer = vectorize_text(cut_data)

return data, vectorizer

if __name__ == '__main__':

data, vectorizer = preprocess()

print(data)

```

代码3：情感分析

```python

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

def train_model():

# 使用朴素贝叶斯分类器进行训练

clf = MultinomialNB()

clf.fit(train_x, train_y)

return clf

def predict_sentiment(text, clf, vectorizer):

# 对未知的情书数据进行情感分类

text = clean_text(text)

text = cut_words(text)

test_x = vectorizer.transform([text])

y_pred = clf.predict(test_x)

return y_pred

if __name__ == '__main__':

train_x, test_x, train_y, test_y = split_train_test(data, target)

clf = train_model(train_x, train_y)

y_pred = predict_sentiment('我和你的故事', clf, vectorizer)

print(y_pred)

```

代码4：数据可视化

```python

import matplotlib.pyplot as plt

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.charts import Pie

def plot_sentiment(data):

# 使用matplotlib绘制情感分析结果

labels = ['Positive', 'Negative']

colors = ['green', 'red']

sizes = [sum(data == 0), sum(data == 1)]

plt.pie(sizes, colors=colors, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)

plt.axis('equal')

plt.show()

def plot_wordcloud(data):

# 使用wordcloud库生成情感词云图

from wordcloud import WordCloud

sentiment = ['Positive', 'Negative']

for i in range(2):

print(sentiment[i])

text = ' '.join([data[j] for j in range(len(data)) if (j <= 100 and i == 0) or (j > 100 and i == 1)])

wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=1500, height=1000).generate(text)

plt.figure(figsize=(15, 10))

plt.imshow(wordcloud)

plt.axis('off')

plt.show()

def plot_pie(data):

# 使用pyecharts绘制交互式的饼状图

SentimentCount = {'Positive': sum(data == 0), 'Negative': sum(data == 1)}

pie = (

Pie()

.add('', [list(z) for z in SentimentCount.items()])

.set_colors(['green', 'red'])

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="情感分析饼状图"))

)

pie.render()

if __name__ == '__main__':

y_pred = predict_sentiment('我和你的故事', clf, vectorizer)

plot_sentiment(y_pred)

plot_pie(y_pred)

plot_wordcloud(data)

```

本项目只是一个基础的情感分析与可视化实现，实际上，在数据预处理、算法模型和可视化参数等方面，还有很多可以优化的地方。希望今后能有更多的小伙伴加入到Python情书项目中，一起完善它，让它更加出彩。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.37seo.cn/