华为 VS iphone之争谁是赢家？Python带你来分析

曾经终败给现在 2022-12-17 14:52 166阅读 0赞

如今，关于iPhone12和华为mate40哪个好的争论不断，新浪科技发布一条关于“iPhone12和华为Mate40你选谁？”的投票，结果如下：

![format_png][]

通过上图可以看出，选华为的占56%，选苹果的占23.74%，还有11%的人都不选、4%的人看到实物再选、5%的人都想要

为了进一步挖掘数据，我爬了该条微博的评论数据，并制作词云图，看看大家都在说什么

具体步骤如下：

### 1.分析微博评论数据接口 ###

在微博移动端打开该条微博（因为移动端数据相对好爬），抓包获取数据接口：

![format_png 1][]

返回的数据接口为json格式

再来看看url规律，第1、2、3页评论数据的url分别为：

1.https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4559868490418275&mid=4559868490418275&max_id_type=0
    2.https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4559868490418275&mid=4559868490418275&max_id=140496174237721&max_id_type=0
    3.https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4559868490418275&mid=4559868490418275&max_id=139259223284570&max_id_type=0

我们可以发现，除了第一页格式唯一，其他的都相对固定，且id和mid的参数值固定，变化的为max\_id参数

经过分析，当页的max\_id参数在上一页的返回数据中，例如，第二页的max\_id在第一页的返回数据中：

![format_png 2][]

### 2.写爬虫代码 ###

这里要注意一点，爬虫中药加入登录后的cookie值，否则只能返回第一页数据，具体代码如下：

import requests
    import json
    import re
    import pandas as pd
    url='https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4559868490418275&mid=4559868490418275&max_id_type=0'
    headers={'User-Agent':'User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:78.0) Gecko/20100101 Firefox/78.0'}
    cookie={'Cookie':'换成自己的cookie'}
    comments=[]
    for i in range(50):
        response=requests.get(url,headers=headers,cookies=cookie)
        results=json.loads(response.text)
        max_id=results['data']['max_id']
        datas=results['data']['data']
        patter=re.compile(r'(.*?)<',re.S)
        for data in datas:
            if '<' in data['text']:
                text=re.findall(patter,data['text'])[0]
            else:
                text=data['text']
            comments.append(text)
        url='https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4559868490418275&mid=4559868490418275&max_id={0}&max_id_type=0'.format(max_id)

结果如下：

![format_png 3][]

### 3.将评论数据连成字符 ###

content=''.join(comments)

### 4.使用jieba分词，去除单个字符和换行符 ###

segment = []
    segs = jieba.cut(content)   # 使用jieba分词
    for seg in segs:
        if len(seg) > 1 and seg != '\r\n':
            segment.append(seg)

### 5.对文本去躁 ###

words_df = pd.DataFrame({'segment': segment})
    words_df.head()
    stopwords = pd.read_csv("stopword.txt", index_col=False,
                                quoting=3, sep='\t', names=['stopword'], encoding="utf8")
    words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]

这一步主要是把没用的词语和词语去除掉，‘stop.txt’获取方式在文末

### 6.对剩下的词语按组计算个数，并按个数大小进行排序 ###

words_stat = words_df.groupby('segment').agg(count=pd.NamedAgg(column='segment', aggfunc='size'))
    words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by="count", ascending=False)

### 7.自定义词云背景，设置字体样式 ###

bimg = imread('mangguo.jpg')
    wordcloud = WordCloud(background_color="white", mask=bimg, font_path='AdobeHeitiStd-Regular.otf')
    wordcloud = wordcloud.fit_words(dict(words_stat.head(990000).itertuples(index=False)))

这一步若出错，请把font换成电脑中已有的字体

### 8.从背景图片生成颜色值 ###

bimgColors = ImageColorGenerator(bimg)
    plt.axis("off")
    plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=bimgColors))

### 9.生成词云图 ###

wordcloud.to_file("iphoneVShuawei.png")

### 10.成果图 ###

![format_png 4][]

从词云图中可以看出，大家还是比较支持华为的，同时还有不少人表示都太贵、买不起。

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