python高校舆情分析系统+可视化+情感分析 舆情分析+Flask框架（源码+文档）✅

毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总

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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Flask框架、requests爬虫、snownlp情感分析、Echarts可视化、HTML

高校舆情分析系统是基于Python语言和Flask框架开发的一款舆情分析工具。该系统主要用于对高校相关的舆情进行收集、分析和可视化展示。

2、项目界面

（1）系统首页数据概况

（2）敏感词统计分析

（3）词云图分析

（4）话题趋势分析

（5）新闻词云图分析

（6）情感倾向走势

（7）舆情分析

（8）热门微博列表

3、项目说明

高校舆情分析系统是基于Python语言和Flask框架开发的一款舆情分析工具。该系统主要用于对高校相关的舆情进行收集、分析和可视化展示。以下是系统的主要功能和特点：

1. 数据收集：系统利用requests库进行网络爬虫，从多个来源（例如新闻网站、社交媒体等）收集与高校相关的舆情数据。可以根据用户需求选择特定的关键词或者时间段进行数据的筛选和获取。

2. 情感分析：系统使用snownlp情感分析工具对收集到的文本数据进行情感倾向的分析。通过对文本进行情感识别和分类，可以准确判断舆情的积极、消极或中立的倾向。

3. 数据可视化：系统利用Echarts可视化库将舆情数据进行可视化展示。通过图表、表格等形式直观地展示舆情的发展趋势、高峰时段、情感倾向等信息，帮助用户更好地理解和分析舆情状况。

4. 用户界面：系统通过HTML技术构建用户界面，使用户可以方便地输入查询条件、查看舆情数据和分析结果。界面简洁明了，易于操作。

高校舆情分析系统可以帮助高校管理部门和舆情监测机构快速了解和掌握高校舆情动态，及时采取相应的措施，保护高校的声誉和形象。同时，该系统也适用于研究人员和舆情分析师，帮助他们进行舆情研究和分析工作。

4、核心代码

# -*- coding: UTF-8 -*-

import time
import datetime
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from apscheduler.events import EVENT_JOB_EXECUTED, EVENT_JOB_ERROR
import logging
from data_spider import data_spider
# from gener_word import GenerWord
# from nlp_util import NLPUTIL

# 错误监控
from util_code.gener_word import GenerWord
from util_code.nlp_util import NLPUTIL


def my_listener(event):
    if event.exception:
        print ('任务出错了！！！！！！')
    else:
        print ('任务照常运行...')
# 定时采集数据
def spider():
    print('采集任务开始:'+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))
    app = data_spider()
    app.start_spider()
    print('采集任务结束:'+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))

# 定时生成词云图
def build_wordcloud():
    print('生成词云图任务开始:'+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))
    app = GenerWord()
    app.build_word()
    print('生成词云图任务结束:'+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))

# 定时生成情感分析数据
def build_nlp():
    print('生成情感分析任务开始:'+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))
    app = NLPUTIL()
    app.build_nlp_result()
    print('生成情感分析任务结束:'+time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time())))

# 任务
def start():
    print('创建任务')
    #创建调度器：BlockingScheduler
    scheduler = BlockingScheduler(timezone="Asia/Shanghai")
    scheduler.add_listener(my_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)
    # 添加采集定时任务
    scheduler.add_job(spider, 'interval',seconds=120)
    # 添加生成词云定时任务
    scheduler.add_job(build_wordcloud, 'interval',seconds=120)
    # 添加构建情感分析定时任务
    scheduler.add_job(build_nlp, 'interval',seconds=120)
    scheduler.start()



if __name__ == "__main__":
    start()

5、源码获取方式

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