用Python对微博热搜做舆情分析

大家好，微博我是热搜志斌~

今天志斌看微博热搜的时候，发现这样一条热搜。做舆

我寻思，情分这要真的微博改了，真的热搜炸锅!所以志斌爬取了这条微博下的数据，进行了一个简单的做舆舆情分析!

需要源码的同学，加志斌微信获取哈~

一、情分数据采集

志斌在之前的微博两篇文章中，详细的热搜介绍了如何获取微博评论，有兴趣的做舆读者可以看看这两篇文章。这里志斌直接展示核心代码了，情分代码如下：

for page in range(1,微博10000):   if page == 1 :       params = (           (id, 4654152979845247),           (mid, 4654152979845247),           (max_id_type, 0),       )   #s = requests.Session()   response = requests.get(https://m.weibo.cn/comments/hotflow, headers=headers, params=params)   a = response.json()[data][max_id]   b = response.json()[data][max_id_type]   for i in response.json()[data][data]:       pinglunshijian = i[created_at]       neirong = re.sub(r<[^>]*>, , i[text])       id = i[user][id]       yonghumingcheng = i[user][screen_name]       with open(r71.txt, a, encoding=utf-8) as f:           f.write(f{neirong}\n)   params = (       (id, 4654152979845247),       (mid, 4654152979845247),       (max_id, str(a)),       (max_id_type, str(b)),        )   print(f爬取第{page}页数据......)   time.sleep(random.randint(1,3)) 

二、可视化分析

我们来对这些数据进行可视化分析。热搜本次绘图使用的做舆是Excel和Tableau两款软件。

1.点赞数top10用户

我们发现椭圆圆子这个用户所发表的站群服务器评论点赞数最多，有9.5w+，下面让我们看看它的评论是什么，竟然让用户这么喜欢。

这是一句纯吐槽的话，点赞数这么多，可能是因为发的时间早，或者是引起了老师们的共鸣。

2.评论日期分布

从图中我们可以清晰的看出，7.6号发表评论的人数最多，可能跟今天上热搜有关系的原因，毕竟上了热搜，曝光度就高了!

3.评论时间分布

对6号评论发布时间进行分析，我们发现19点发表的评论数量最多，我当时看到这条热搜的网站模板时候，基本也是这个时间，看来热搜对一个消息的影响还是很大的。

4.词云图

通过词云图可以看出，人们围绕这寒暑假这个词讨论的非常热烈，学生和取消、行业等词也被大量提及，我翻了翻评论，发现大部分人都是不想取消的。当然志斌也觉得不要取消。

三、小结

1. 通过分析我们可以看出，热搜对每条微博的影响是巨大的。

2. 大家都不太愿意取消寒暑假。 

3. 本文仅供学习参考，不做它用。

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