豆瓣电影评论爬取+情感分析+词云 注意未登录的豆瓣账号(不填写Cookie，只能爬取200条评论，登陆后填写可以爬取500条) 运行该项目需要调整好main.py中的参数,直接运行即可

爬取豆瓣影评、清洗、jieba分词、做词云图 本程序主要分为3个过程。 1、抓取网页数据 使用Python爬虫技术获取豆瓣电影中最新上映电影的网页，其网址如下： https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/qingdao/ 正在上映的电影 每个电影的ID和名称 通过其HTML解析出每部电影的ID号和电影名，获取某ID号就可以得到该部电影的影评网址，形势如下： https://movie.douban.com/subject/26900949/comments https://movie.douban.com/subject/26871938/comments 其中，26900949、26871938就是电影《天使陷落》、《灭绝》的ID号，这样仅仅获取了20哥影评，可以指定开始号start来获取更多影评，例如： https://movie.douban.com/subject/26900949/comments?start=40&limit=20 这意味着获取从第40条开始得20个影评。 2、清理数据 通常将某部影评信息存入eachCommentList列表中。为便于数据清理和词频统计，把eachCommentList列表形成字符串comments，将comments字符串中的“也”“太”“ 的”等虚词（停用词）清理掉后进行词频统计。 3、用词云进行展示 最后使用词云包对影评信息进行词云展示。

2种不同方式的词云图,可以直接使用的资源

bilibili弹幕分析，包含爬虫、词云分析、词频分析、情感分析、构建衍生指标，可视化 **** **主要依赖库** > selenium > pandas > lxml > json > requests > pyecharts > jieba > snownlp > wordcloud **信息爬取**   1.1 爬取bilibili某一个分区（可通过url定义）特定日期下按照视频热度降序排序的视频信息，包含：href、视频时长、名称、BV号、播放量、弹幕数、up主、up主id   1.2 通过BV号获取视频评论Cid，解析xml网页，简单获取各个视频的弹幕内容（注意：条数有限制，xml的弹幕条数不超过1000条）   1.3 通过up主id，获取up主在爬取时的粉丝数，此粉丝数可以精确到个位数   1.4 通过BV好获取视频评论Cid，获取详细的弹幕内容，包括：弹幕出现时间、弹幕模式、字号、弹幕颜色、弹幕池、发送者加密id、弹幕id **数据分析--词云**   2.1 全区弹幕词云分析，可以通过自己编写剔除单字、去除停用词、调整分词模型进行优化   2.2 分频道弹幕词云分析 **数据分析--弹幕条数**   3.1 分析全区弹幕前十视频，使用pyecharts柱状图进行可视化   3.2 分析各频道平均/最高视频弹幕数 **数据分析--指标构建**   构建指标：互动指数：弹幕数 / 播放量 * 100               粉丝响应指数：up主粉丝数 / 播放量   4.1 全区互动指数最高前十视频   4.2 各频道最高/平均互动指数   4.3 全区粉丝响应指数最高前十视频   4.4 各频道最高/平均粉丝响应指数 **数据分析--情感分析**   5.1 分析全区所爬取的所有视频的所有弹幕的情感分布情况，获取总体情感指数印象   5.2 分析各个视频的情感分析，对每一条弹幕进行情感分析，输出弹幕的情感分析指数Excel表   5.3 分析各个频道的情感分析指数分布图

这可以用来做词频词云分析素材。分析红楼梦中人物出场频率，前八十回和后四十回的风格有什么差异，是不是曹雪芹一人完成。

见习报告一份数据来自狗熊会。做了词云分析、回归分析。内置R语言代码。 版权声明：代码下载只能自己学习使用，切勿用于商业用途，违者必究。

使用selenium对Boss直聘进行爬虫，将工作信息（岗位头衔、薪资、地点、经验要求、学历要求、公司名称、所属行业、融资情况、人员规模、岗位详情）使用MongoDB存储到本地数据库中 筛选符合要求的工作，保存对应的岗位要求 对所有岗位要求分词，并生成词云

用宋浩老师的视频爬取弹幕数据，然后做成词云显示

主要介绍了Python简单实现词云图代码解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

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