数据分析实例-获取某宝评论数据做词云图可视化_评论词云图

获取数据

首先要通过抓包分析网站的数据接口是什么，再构造请求头，发送请求，解析数据，最后保存数据。本项目以某宝上的一个商品的评论数据为例进行获取。

爬虫主代码：

import requests
import time
import re
import random
 
# 爬虫主函数
def main(i):
    # 构造请求信息
    url = 'https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?'
    headers = {
        'cookie':'lid=tb482754983; enc=OLmCxk0zYIWAaWbxiJGJZLgZXFhpOoFAZRIv5/YHmby4uo3ck9KqKs9vMh3nkV/Jm+VnJn3St+k/JAYQyySRgA==; cna=QOqsGqOLgWQCAduQ6z6UauuL; hng=CN|zh-CN|CNY|156; t=1882e35fc53e83187105f94271d6bd06; tracknick=tb482754983; _tb_token_=fb3e107ee33b3; cookie2=1d6a5bb763ab9937769bf7ce6646e4a2; xlly_s=1; dnk=tb482754983; uc1=existShop=false&cookie21=VT5L2FSpczFp&cookie14=UoexNgAlbNcuGA==&cookie16=U+GCWk/74Mx5tgzv3dWpnhjPaQ==&cookie15=WqG3DMC9VAQiUQ==&pas=0; uc3=id2=Vy6xyuVKA3qrYw==&vt3=F8dCvC32qZoKEHKE5qg=&lg2=VT5L2FSpMGV7TQ==&nk2=F5RBzefNa4UWMMc=; _l_g_=Ug==; uc4=nk4=0@FY4KqBPwZ/gfx5FZc1dyxKDkL1BGNw==&id4=0@VXkWTZ2Lyk2O9F7hKk47YVusHuHA; unb=4294095874; lgc=tb482754983; cookie1=B0f1tItLZyRaW/Jg29jakLzOxwmDYfDw97vOqX1S6HQ=; login=true; cookie17=Vy6xyuVKA3qrYw==; _nk_=tb482754983; sgcookie=E100jgHkBJlgEW69L0B4WcnHonQG2ehPnMKF3v/irFogNyJmFMCO0gLU4Yqtk8A47RLN5ZkcmuKH/6NyZssrLg61tB92O4vWJlRc3G1cd9C1iUHDMK2pvF78erekZqEFUUDR; cancelledSubSites=empty; sg=34f; csg=b70d899f; l=eBMZ7wCRLrSWauuFBO5Cnurza77t3BdbzrVzaNbMiIncC6WlZlpTXrtQ0eVOoKxRR8XVMILB4ouuxKeTCFP4JyMfoTB7K9cdvdhvCe8C.; tfstk=cYlGBOOZvAy_unynFCN6MPo14xHcafvafjlETFrmcslSQEl87sD1LT5vQeq9VhWf.; isg=BBAQxDBeRg4D5xq7-fl-Ms924V5i2fQjCegEmArmQ2lmRbLvsupis8IzHQ2lk6z7',
        'referer': 'https://detail.tmall.com/item.htm?id=637890427701&price=299-499&sourceType=item&sourceType=item&suid=b849b43c-8864-4fc2-93d3-6c53552cc4b3&ut_sk=1.YndCWzm1S4EDACmWYiA%20yUls_21646297_1654485572615.TaoPassword-WeiXin.ShareGlobalNavigation_1&un=05732c75a575c0438c3bcb35c6d70f6c&share_crt_v=1&un_site=0&spm=a2159r.13376460.0.0&sp_abtk=gray_ShareGlobalNavigation_1_code_simpleAndroid&sp_tk=c0pGdTJtN0xkRmQ=&cpp=1&shareurl=true&short_name=h.fFEW3Y3&bxsign=scdtSlQKTciks4BYaWTlbr_JoHmHxyCFwvpZQBH9JQ5rcCkchEvkNKAaXmco9RLfPT4wYtX3csQoDLacARXGbaAbQdl4dAQTFBYuSB2ubf4Gj1fWxxGhGrqjolWwPVi--8ZUxwhhWnQEQTLYhDtv5rycw&tk=sJFu2m7LdFd&app=chrome',
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.35 Safari/537.36'
    }
    params = {
        'itemId':'637890427701',
        'spuId':'1952440250',
        'sellerId':'446338500',
        'order':'3',
        'currentPage':f'{i}',
        'append':'0',
        'content':'1',
        'tagId':'',
        'posi':'',
        'picture':'',
        'groupId':'',
        'ua':'098#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',
        'needFold':'0',
        '_ksTS':str(time.time()*1000).replace('.','_'),
        'callback': 'jsonp2133'
    }
    # 发送请求
    resp = requests.get(url,headers=headers,params=params)
    # 提取出全部的评论数据
    comment_list = re.findall(r'"rateContent":"(.*?)",',resp.text)
    for item in comment_list:
        print(item) 
        f.write(item)  # 写入文件
        f.write('\n')
    print(f'第{i}页爬取完毕')
 
# 程序入口函数
if __name__ == '__main__':
    # 创建txt文件储存数据
    with open('comment.txt','a',encoding='utf-8')as f:
        # 抓取10页评论数据
        for i in range(1,11):
            main(i)
            time.sleep(5 + random.random()*10) # 防止检测

获取的数据如下：

 词云图展示

对于文本类型的数据我们一般都是进行统计词频和词云图分析

主要步骤是使用jieba库进行分词处理，统计词频，绘制词云图

代码如下：

# coding=utf-8
 
import jieba
import collections
import re
import stylecloud
from PIL import Image
import matplotlib.pylab as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #解决中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #解决符号无法显示
 
# 打开需要分析词频的文本
with open('comment.txt', encoding='utf-8') as f:
    data = f.read()
 
# 文本预处理 ：去除一些无用的字符只提取出中文出来
new_data = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', data, re.S)
new_data = "/".join(new_data)
 
# 文本分词
seg_list_exact = jieba.cut(new_data, cut_all=True)
result_list = []
with open('停用词库.txt', encoding='utf-8') as f: #可根据需要打开停用词库，然后加上不想显示的词语
    con = f.readlines()
    stop_words = set()
    for i in con:
        i = i.replace("\n", "")   # 去掉读取每一行数据的\n
        stop_words.add(i)
 
for word in seg_list_exact:
    if word not in stop_words and len(word) > 1:
        result_list.append(word)
# print(result_list)
word_counts = collections.Counter(result_list)
 
# 词频统计：获取前10最高频的词
word_counts_top = word_counts.most_common(10)
print(word_counts_top)
x = [x[0] for x in word_counts_top]
y = [y[1] for y in word_counts_top]
sns.barplot(x=x,y=y)
plt.xlabel('词语')
plt.ylabel('出现的次数')
plt.title('词频统计前十名展示')
plt.show()
 
# 绘制词云图
stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(result_list[:500]), # 提取500个词进行绘图
                          collocations=False, # 是否包括两个单词的搭配（二字组）
                          font_path=r'C:\Windows\Fonts\msyh.ttc', #设置字体，参考位置为  C:\Windows\Fonts\ ，根据里面的字体编号来设置
                          size=800, # stylecloud 的大小
                          palette='cartocolors.qualitative.Bold_7', # 调色板，调色网址： https://jiffyclub.github.io/palettable/
                          background_color='black', # 背景颜色
                          icon_name='fas fa-circle', # 形状的图标名称 蒙版网址：https://fontawesome.com/icons?d=gallery&p=2&c=chat,shopping,travel&m=free
                          gradient='horizontal', # 梯度方向
                          max_words=2000, # stylecloud 可包含的最大单词数
                          max_font_size=200, # stylecloud 中的最大字号
                          stopwords=True, # 布尔值，用于筛除常见禁用词
                          output_name='词云图.png') # 输出图片
# 打开图片展示
img=Image.open('词云图.png')
img.show()
 

结果如下：

[('不错', 66), ('鞋子', 45), ('舒服', 44), ('鞋底', 35), ('价格', 32), ('质量', 29), ('穿着', 28), ('舒适', 26), ('合适', 24), ('材质', 23)]

从词云图中我们可以看出消费者的评价主要集中在鞋子、鞋底、、质量、价格、服务等进行了评价，舒服。舒适、不错成为了主流趋势。说明消费者在线上购买这款鞋子的主要满足感来自商品的舒适度以及价格等因素，商家在制作以及销售的过程中应该重点在这几个方面进行加强突破。

以下是心得体会：

通过这次Python项目实战，我学到了许多新的知识，这是一个让我把书本上的理论知识运用于实践中的好机会。原先，学的时候感叹学的资料太难懂，此刻想来，有些其实并不难，关键在于理解。

在这次实战中还锻炼了我其他方面的潜力，提高了我的综合素质。首先，它锻炼了我做项目的潜力，提高了独立思考问题、自我动手操作的潜力，在工作的过程中，复习了以前学习过的知识，并掌握了一些应用知识的技巧等

在此次实战中，我还学会了下面几点工作学习心态：

1）继续学习，不断提升理论涵养。在信息时代，学习是不断地汲取新信息，获得事业进步的动力。作为一名青年学子更就应把学习作为持续工作用心性的重要途径。走上工作岗位后，我会用心响应单位号召，结合工作实际，不断学习理论、业务知识和社会知识，用先进的理论武装头脑，用精良的业务知识提升潜力，以广博的社会知识拓展视野。

2）努力实践，自觉进行主角转化。只有将理论付诸于实践才能实现理论自身的价值，也只有将理论付诸于实践才能使理论得以检验。同样，一个人的价值也是透过实践活动来实现的，也只有透过实践才能锻炼人的品质，彰显人的意志。

3）提高工作用心性和主动性。实习，是开端也是结束。展此刻自我面前的是一片任自我驰骋的沃土，也分明感受到了沉甸甸的职责。在今后的工作和生活中，我将继续学习，深入实践，不断提升自我，努力创造业绩，继续创造更多的价值。

这次Python实战不仅仅使我学到了知识，丰富了经验。也帮忙我缩小了实践和理论的差距。在未来的工作中我会把学到的理论知识和实践经验不断的应用到实际工作中，为实现理想而努力。