情感分析实战(中文)-数据获取

情感分析实战(中文)-数据获取

背景：该专栏的目的是将自己做了N个情感分析的毕业设计的一个总结版，不仅自己可以在这次总结中，把自己过往的一些经验进行归纳，梳理，巩固自己的知识从而进一步提升，而帮助各大广大学子们，在碰到情感分析的毕业设计时，提供一个好的处理思路，让广大学子们能顺利毕业

废话不多说：该专栏主要有2大主题：

1、中文-情感分析实战：

a) 数据获取篇

b) 数据预处理篇-情感分类篇

d) 无监督学习机器学习聚类篇

e) LDA主题分析篇

f) 共现语义网络

2、英文-情感分析实战:

a) 数据预处理篇

b) snownlp情感分析篇

c) 无监督学习机器学习聚类篇

d) LDA主题分析篇

e) 社交网络篇

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目标网站 ：马蜂窝（在这里声明一下该爬取数据仅用于学术研究，不对该网站造成任何攻击，各大网友在爬取的过程中，注意素质）

这里选择评论最多的迪士尼

这里里面的评价便是我们所要获取的内容

鼠标右键点击检查或者F12

找到含有评论的API

然后我们来寻找规律

https://pagelet.mafengwo.cn/poi/pagelet/poiCommentListApi?callback=jQuery18109039283409653498_1653125985557¶ms=%7B%22poi_id%22%3A%22520%22%2C%22page%22%3A3%2C%22just_comment%22%3A1%7D&_ts=1653126119677&_sn=4810828c84&_=1653126119677

https://pagelet.mafengwo.cn/poi/pagelet/poiCommentListApi?callback=jQuery18109039283409653498_1653125985557¶ms=%7B%22poi_id%22%3A%22520%22%2C%22page%22%3A4%2C%22just_comment%22%3A1%7D&_ts=1653126263661&_sn=f1e168c758&_=1653126263661

由这些我们可以看出，其实它们前面的构造都一样，只是在这几个地方不一样

而其中A3和A4，这个就是代表的是评论的页数，3就是评论的第三页，4就是评论中的第四页

把这个链接的尾部砍掉

https://pagelet.mafengwo.cn/poi/pagelet/poiCommentListApi?callback=jQuery18109039283409653498_1653125985557¶ms=%7B%22poi_id%22%3A%22520%22%2C%22page%22%3A4%2C%22just_comment%22%3A1%7D&

然后把里面的试试看看能不能获取到内容，能的话说明尾部的这些并不重要

数据是可以成功获取到了，只是这些数据有些乱接下来我们就要开始整理我们的数据内容了，让这些数据转换，方便我们后续的获取

这里我们首先把一些无效数据给替换掉，方便后续我们对数据进行格式化

这里采用的是正则公式

把刚刚前面的那一串jquery…的东西全部给替换掉了，把原来的json格式打印成python的格式，这里保持格式的一致化之后就能获取到中文内容了

然后再用bs4去内容进行定位，获取到时间和正文内容，这里打印一下看看

接着我们再对数据进行清洗，删掉文中HTML代码的部分，再用pandas把数据保存为CSV格式

 c = c.replace('
','').replace('\n','').replace('class="rev-txt">','').replace('
','').replace(','').replace('～','')
        t = t.replace('','').replace('','')

最后看看效果

内容就这样获取好了，然后其他字段的话，根据自己的需要去添加对应的bs4定位法则即可，这里就不做过多的介绍了

如果是获取多页的内容的话，那么写一个for循环即可，然后把上面提到数字的那个地方进行修改就好了，这样就获取多页内容，具体的尾页的话，需要大家自己去该网站点击末尾然后查看信息即可，再把相应的数字进行修改

这里是源代码，具体需要的修改的是headers这个部分这里，记得替换成自己的cookie

import requests
import time
import json
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
from bs4 import BeautifulSoup
import re

headers = {
	#这里根据不同评论的内容，修改不同的URL
    'referer': 'https://www.mafengwo.cn/poi/520.html',
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36',
    #这里换成你自己的
    'cookie': 'xxx',
    'sec-ch-ua': '" Not A;Brand";v="99", "Chromium";v="96", "Google Chrome";v="96"',

}


def get_parse(url):
    html = requests.get(url,headers=headers)
    if html.status_code == 200:
        get_html(html)
    else:
        print(html.status_code)

def get_html(html):
    content = html.text
    content = re.sub('jQuery*\d+_*\d+','',content)
    content = content.replace('(', '').replace(');', '')
    content = json.loads(content)

    html1 = content['data']['html']
    soup = BeautifulSoup(html1,'lxml')
    content = soup.select('p.rev-txt')
    time1 = soup.select('div.info.clearfix span.time')
    for p in range(15):
        df = pd.DataFrame()
        c = str(content[p])
        t = str(time1[p])
        c = c.replace('
','').replace('\n','').replace('class="rev-txt">','').replace('
','').replace('','').replace('','')
        df['时间'] = [t]
        df['内容'] = [c]
        df.to_csv('马蜂窝-迪士尼评论.csv',mode='a+',header=None,index=None,encoding='utf-8-sig')



if __name__ == '__main__':
    df1 = pd.DataFrame()
    df1['时间'] = ['时间']
    df1['内容'] = ['内容']
    df1.to_csv('马蜂窝-迪士尼评论.csv', mode='w', header=None, index=None, encoding='utf-8-sig')
    for i in tqdm(range(1,2)):
    	#这个URL记得改成自己想要爬取的网站的URL
        url = 'https://pagelet.mafengwo.cn/poi/pagelet/poiCommentListApi?callback=jQuery18109039283409653498_1653125985557¶ms=%7B%22poi_id%22%3A%22520%22%2C%22page%22%3A{}%2C%22just_comment%22%3A1%7D&'.format(i)
        get_parse(url)

以上便是爬取马蜂窝的全部教程，这里再次申明一下，获取该网站的数据仅用于学术研究，不造成任何的商业行为，这里望各位注意素质，切勿对该网站的服务器造成攻击或者商业用途