使用python的requests配合re对微博评论进行获取存储在mysql数据库中 使用pandas库对数据进行分析处理 使用snownlp对文本进行分析 使用echarts.js将分析的数据进行可视化呈现 总体框架使用python 的Django框架

产品应用 项目设置 yarn install 编译和热重装以进行开发 yarn run serve 编译并最小化生产 yarn run build 运行测试 yarn run test 整理和修复文件 yarn run lint 自定义配置 请参阅。

新浪微博需要登录才能爬取，这里使用m.weibo.cn这个移动端网站即可实现简化操作，用这个访问可以直接得到的微博id。 分析新浪微博的评论获取方式得知，其采用动态加载。所以使用json模块解析json代码 单独编写了字符优化函数，解决微博评论中的嘈杂干扰字符 本函数是用python写网络爬虫的终极目的，所以采用函数化方式编写，方便后期优化和添加各种功能 # -*- coding:gbk -*- import re import requests import json from lxml import html #测试微博4054483400791767 comments=[] def

预订机票 这个asp.net应用程序模拟了一个在线预订系统，该系统使用户可以搜索可用的最佳航班，预订不同旅行级别的座位。

我的博客 全栈博客，回复评论功能和所有其他功能 一个使用Django Generic外键将内容类型用于表单的Django博客 这使评论变得动态，并且可以在项目中的不同应用中使用 它还包含博客和评论应用程序的API

使用python爬虫，爬取苹果商店指定App下的评论！

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28 部电影-超 70 万 用户-超 200 万条 评分评论 想看数据建议用notepad++打开 用于分析类型 推荐系统 情感/观点/评论 倾向性分析 豆瓣电影

摘要视图订阅标签： TensorFlow深度学习机学习分类：[置顶] 20行代码实现电影评论情感分析201803月09日 09:33:172339人阅读评论(4

适用于中文中长文本分类 原始数据集和已经划分的数据集已给出 划分的数据集经过数据预处理，删除了其中的重复文本，以及文本长度小于50的句子，最终构造的平衡语料 训练集 5800 测试集 1000条 验证集1000 （正负评论各站一半）