【可视化大屏】用Python开发「淄博烧烤」微博热评舆情分析大屏

# 请求地址
url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex'
# 请求参数
params = {
    "containerid": "100103type=60&q={}".format(v_keyword),
    "page_type": "searchall",
    "page": page
}
# 发送请求
r = requests.get(url, headers=headers, params=params)

# 解析json数据
cards = r.json()["data"]["cards"]
print('微博数量：', len(cards))
for card in cards:
    # 微博id
    id_list = card['mblog']['id']
    id_list_list.append(id_list)

# 读取csv数据
df = pd.read_csv('去重后_' + comment_file)
# 把csv数据导入MySQL数据库
df.to_sql(name='t_zbsk', con=engine, chunksize=1000, if_exists='replace', index=False)
print('导入数据库完成！')

# 设置背景图片
line3.add_js_funcs(
    """
    var img = new Image(); img.src = './static/bg2.png';
    """
)

# 停用词列表
with open('hit_stopwords.txt', 'r') as f:
    stopwords_list = f.readlines()
stopwords_list = [i.strip() for i in stopwords_list]

# 加入自定义停用词
stopwords_list.extend(
    ['3', '5', '不', '都', '好', '人', '吃', '都', '去', '想', '说', '还', '很', '…', 'nan', '真的', '不是',
     '没', '会', '看', '现在', '觉得', ' ', '没有', '上', '感觉', '大', '太', '真', '哈哈哈', '火', '挖', '做',
     '一下', '不能', '知道', '这种', '快'])

wc = WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='600px', height=chart_height, theme=theme_config, chart_id='wc1'))
wc.add(series_name="评论内容",
       data_pair=data300,
       word_gap=1,
       word_size_range=[20, 70],
       )  # 增加数据
wc.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(pos_left='center',
                              pos_top='0%',
                              title=v_title,
                              title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=20, color=title_color)  # 设置标题
                              ),
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),  # 显示提示
)

for comment in cmt_list:
    sentiments_score = SnowNLP(comment).sentiments
    if 0 <= sentiments_score < 0.2:  # 情感分小于0.2，判定为极其消极
        tag = '极其消极'
        neg_very_count += 1
    elif 0.2 <= sentiments_score < 0.4:  # 情感分在0.2和0.4之间，判定为比较消极
        tag = '比较消极'
        neg_count += 1
    elif 0.4 <= sentiments_score < 0.6:  # 情感分在0.4和0.6之间，判定为中性
        tag = '中性'
        mid_count += 1
    elif 0.6 <= sentiments_score < 0.9:  # 情感分在0.6和0.9之间，判定为比较积极
        tag = '比较积极'
        pos_count += 1
    else:  # 情感分大于0.9，判定为极其积极
        tag = '极其积极'
        pos_very_count += 1

# 画饼图
pie = (
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=theme_config, width=chart_width, height=chart_height, chart_id='pie1'))
    .add(series_name="情感分类",  # 系列名称
         data_pair=[  # 添加数据
             ['极其积极', pos_very_count],
             ['比较积极', pos_count],
             ['中性', mid_count],
             ['比较消极', neg_count],
             ['极其消极', neg_very_count],
         ],
         rosetype="radius",  # 是否展示成南丁格尔图
         radius=["20%", "65%"],  # 扇区圆心角展现数据的百分比
         )  # 加入数据
    .set_global_opts(  # 全局设置项
        title_opts=opts.TitleOpts(title=v_title,
                                  pos_left='center',
                                  title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color=title_color, ), ),  # 标题
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='center', pos_top='8%', orient='horizontal',
                                    textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='white', ))  # 图例字体颜色
    )
)

data10 = collections.Counter(result).most_common(10)

 # 画柱形图
bar = Bar(
    init_opts=opts.InitOpts(theme=theme_config, width='780px', height=chart_height,
                            chart_id='bar1'))  # 初始化条形图
bar.add_xaxis(x_data)  # 增加x轴数据
bar.add_yaxis("高频词汇", y_data)  # 增加y轴数据
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="top"))  # Label出现位置
bar.set_global_opts(。。。)

# 按日期分组统计评论数量
df_comments['评论日期'] = df_comments['评论时间'].astype(str).str[:10]  # 提取日期
grp = df_comments.groupby('评论日期')['评论内容'].count()

line = Line(
init_opts=opts.InitOpts(width='780px', height=chart_height, theme=theme_config, chart_id='line1'))  # 实例化
line.add_xaxis(x_data)  # 加入X轴数据
line.add_yaxis('讨论数量', y_data, is_smooth=True,
           areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(color=JsCode(area_color_js), opacity=1), )  # 加入Y轴数据
line.set_global_opts(。。。)

# 数据清洗-ip属地
ip_count = df_comments['评论者IP归属地'].str.replace('来自', '')

# 统计各IP数量
ip_count = ip_count.value_counts()

f_map = (
    Map(init_opts=opts.InitOpts(width='600px',
                                height='600px',
                                theme=theme_config,
                                page_title=v_title,
                                chart_id='map1',
                                bg_color=None))
    .add(series_name="评论数量",
         data_pair=list(zip(loc_list, value_list)),
         maptype="china",  # 地图类型
         is_map_symbol_show=False)
    .set_global_opts(。。。)
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, font_size=8, ),
                     markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
                         symbol_size=[90, 90], symbol='circle'),
                     effect_opts=opts.EffectOpts(is_show='True', )
                     )
)

# 绘制:整个页面
page = Page(
    page_title='微博热门评论可视化分析大屏-以"淄博烧烤"为例',
    layout=Page.DraggablePageLayout,
)
page.add(
    # 绘制:大标题
    make_title(v_title='微博热门评论可视化分析大屏-以"淄博烧烤"为例'),
    # 绘制:词云图
    make_wordcloud(v_title='评论内容-词云图'),
    # 绘制:饼图
    make_analyse_pie(v_title='情感分布-玫瑰图'),
    # 绘制:柱形图
    make_bar(v_title='TOP10关键词-柱形图'),
    # 绘制：折线图
    make_line(v_title='讨论热度趋势-折线图'),
    # 绘制：地图
    make_map(v_title='评论IP分布-中国地图'),
)
page.render('大屏_临时.html') 

Page.save_resize_html(
	source="大屏_临时.html",  # 源html文件
	cfg_file="chart_config.json",  # 配置文件
	dest="大屏_最终.html"  # 目标html文件
)

# 整体主题颜色
theme_config = ThemeType.SHINE