前言

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最近一直在关注百度明星吧，发现很多有趣的帖子，于是我就想用python把这些帖子都爬下来，并对内容进行分析。

本文的知识点：

介绍了mysql数据库内容插入及提取的简单应用；

介绍了如何从mysql数据库提取文本并进行分析；

介绍了数据分析的切入点及思路。

对于初学者想更轻松的学好Python开发技术，Python爬虫，Python大数据分析,人工智能等技术，这里给大家分享一套系统教学资源，加一下我建的Python技术的学习裙；七八四七五八二一四，一起学习。有相关开发工具，学习教程，每天还有专业的老司机在线直播分享知识与技术答疑解惑！

下面给大家详细介绍一下实现过程：

一、网站分析

贴吧的翻页通过url的变化来实现，主要是pn参数:

https://tieba.baidu.com/f?kw=明星&ie=utf-8&pn=页数*50

帖子的内容、发帖者及跟帖数量都可以在网页中找到：

所以，我们只需要用requests模拟请求获得，再用bs4解析就可以获得想要的内容了

二、python编程实现

1.爬取数据

用了静态网页爬虫的老套路，根据网页源码的特点，用find_all函数提取了帖子、发帖人及跟帖数量等信息，并将3类信息放入列表中，最终生成1个二维列表result，主要为了方便存入数据库，代码如下：

for t in range(250): print('第{0}页'.format(t+1))

url='https://tieba.baidu.com/f?kw=明星&ie=utf-8&pn={0}'.format(t*50)

header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0(Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:69.0) Gecko/20100101 Firefox/69.0' }

response = requests.get(url, header)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

items_content = soup.find_all('a', class_='j_th_tit') #内容

items_user = soup.find_all('span', class_='tb_icon_author') #昵称

items_comment = soup.find_all(class_='threadlist_rep_num center_text') #跟帖数量

for i, j, k in zip(items_content, items_user, items_comment):

result.append([i.get('title'), j.get('title')[5:], k.text])

time.sleep(1)

2.存入数据库

先创建1个新表，命名为‘STAR’，然后再创建3列，分别命名为“title”、‘author’和‘num’，用于存放1中怕的内容，最后将二维列表result中的内容存入数据库：

conn=pymysql.connect(

host='127.0.0.1',

port=3306,

user='root',

password='数据库密码',

db='test1',

charset='utf8mb4' )

cur = conn.cursor() #如果存在TIEBA表，则删除

cur.execute("DROP STAR IF EXISTS STAR") #创建TIEBA表

sql = """ create table STAR(

title char(255),

author char(100),

num char(20)) """ cur.execute(sql) for i in result:

cur.execute("INSERT INTO STAR(title,author,num) VALUES ('{0}','{1}','{2}')".

format(i[0].replace('\'','').replace('\"','').replace('\\',''), i[1], i[2]))

conn.commit()

由于帖子内容中存在表情等符号，所以选择用'utf8mb4'这样就可以把表情也存入数据库了，但是还有一些标点符号在写入过程会出错，所以用replace给替换掉了。

总共爬了250页数据，最后的结果如下：

总共爬了1万3千多条数据，基本把最近两年的帖子都爬完了。

三、可视化展示

用create_engine模块读取数据库表中的内容，代码如下：

import pandas as pd from sqlalchemy importcreate_engine # 初始化数据库连接，使用create_engine模块

engine =create_engine('mysql+pymysql://root:密码@127.0.0.1:3306/test1') # 查询语句，选出STAR表中的所有数据

sql = ''' select *from STAR; '''

# read_sql_query的两个参数: sql语句， 数据库连接

df =pd.read_sql_query(sql, engine) # 输出STAR表的查询结果

df['num']=[int(i) for i in list(df['num'])]

df=df.drop_duplicates(subset=['title','author','num'], keep='first')

因为跟帖数量是以字符格式存入的，所以先将其转为整数，再用drop_duplicates模块对数据进行去重，这样就把数据整理完毕了。

上万条数据放在你面前，用肉眼是看不出什么名堂的，所以我这里选择了几个角度，用python统计分析这个贴吧里到底隐藏着什么秘密

1.找出发帖数量最多的20个人

说简单点就是创建1个空字典，然后把df['author']转成列表，统计列表中元素个数，将元素及个数存入字典中，再对字典进行排序，将前十个画成柱状图，代码如下：

#发帖数量排名

rank_num={} for i in list(set(list(df['author']))):

rank_num[i.replace(' ', '')] = list(df['author']).count(i)

rank_num = sorted(rank_num.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

bar = Bar("柱状图", "发帖数量-昵称")

bar.add("发帖数量-昵称", [i[0] for i in rank_num[:10]], [i[1] for i in rank_num[:10]],

xaxis_rotate=45, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])

bar.render('发帖数量-昵称.html')

结果如下：

这个猎头发帖有点猛啊，单人最高发了751个，真厉害。

2.找出跟帖数最多的20个帖子

dff=df.sort_values(by='num', ascending=False).head(10)

bar = Bar('跟帖数量排名',width=1000,height=400)

bar.use_theme('dark')

bar.add('' ,dff['title'][::-1], dff['num'][::-1], is_convert=True, is_yaxis_inverse=False, xaxis_rotate=45,is_label_show=True,label_pos='right')

bar.render("跟帖数量排名.html")

结果如下：

跟帖最多的竟然是个水贴，数量高达73459次

3.制作所有帖子的词云图

先把所有帖子连接成字符，用jieba进行分词，插入背景图片，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt import jieba from wordcloud importwordcloud

text=''

for i in list(df['title']):

text+=i print(text)

cut_text = jieba.cut(text)

result=[] for i in cut_text:

result.append(i)

result = " ".join(result)

wc = wordcloud.WordCloud(

font_path='C:\Windows\Fonts\FZBWKSJW.TTF', # 字体路径

background_color='white', # 背景颜色

width=1000,

height=600,

max_font_size=1000, # 字体大小

min_font_size=10,

mask=plt.imread('水滴.jpg'), # 背景图片

max_words=100000)

wc.generate(result)

wc.to_file('result.png') # 图片保存

效果如下：

看了这张词云图，可以确定贴吧基本已经被猎头占领了，连肖战、李现等流量小生都被压下去了。

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[python深挖65万人的明星贴吧，探究上万个帖子的秘密]http://www.zyiz.net/tech/detail-141436.html