Python基于Flask的高校舆情分析，舆情监控可视化系统-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python基于Flask的高校舆情分析，舆情监控可视化系统。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、前言

二、使用Python爬取舆情数据

1.安装requests库

2.分析数据

3.爬取数据

三、通过代理IP提高数据爬取效率

1.获取代理IP

2.使用代理IP

四、使用Flask框架实现舆情监控可视化系统

五、使用MongoDB存储数据

六、总结

一、前言

在当今社会，舆情监控越来越被重视。随着互联网技术的发展，我们从传统媒体渠道、官方报告、调查问卷等方式搜集到的舆情信息，逐渐被网络上的内容所替代。因为网络上的内容传播速度快、及时性强、覆盖范围广，成为了管理者、企业、政府等了解社会大众情绪、掌握市场动向的重要途径。

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本文介绍如何基于Flask框架，使用Python语言编写一个高校舆情分析，舆情监控可视化系统。下面主要涉及5个方面：

如何使用Python爬取舆情数据；
如何通过代理IP提高数据爬取效率；
如何使用Flask框架实现舆情监控可视化系统；
如何使用MongoDB存储数据；
如何使用ECharts实现数据可视化展示。

二、使用Python爬取舆情数据

爬取舆情数据主要有两种方式，一种是直接使用API接口，通过调用API获取相应的数据。另一种方式是使用Python爬取网站上的数据。

本文介绍的是第二种数据获取方式，以爬取中国大学排名网为例。

1.安装requests库

使用Python爬取网站数据，首先需要安装requests库，requests库是Python中的HTTP客户端库，能够模拟HTTP请求，发送请求、接收响应。使用以下命令进行安装：

!pip install requests

2.分析数据

在爬取数据前，我们需要分析数据。打开中国大学排名网，点击“大学排名”->“全球排名”，网站链接为：http://www.zuihaodaxue.com/ARWU2020.html 。

从网站中我们可以看到展示的数据大致如下：

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我们需要获取的数据列为“排名”、“学校名称”、“所在地区”、“总分”。

3.爬取数据

分析完数据之后，我们就可以开始爬取数据。首先，我们需要导入requests库、BeautifulSoup库。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

接着，我们需要设置请求头和请求参数，这里我们设置如下：

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
params = {
    'from': 'hao360',
    'ie': 'utf-8',
    'query': 'python'}

其中，headers为请求头，用于告诉服务器我们的身份信息，params为请求参数，表示要搜索“python”关键词。

接着，我们使用requests库发送请求，获取网页内容，并解析所需的数据。

url = 'http://www.zuihaodaxue.com/ARWU2020.html'

response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = response.apparent_encoding

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

all_university = soup.findAll('tr', {'class': 'bgfd'})
for university in all_university:
    rank = university.find('td', {'align': 'center'}).getText()
    name = university.find('a').getText()
    region = university.find('div', {'style': 'padding-left:10px;'}).getText().strip()
    score = university.findAll('td', {'align': 'center'})[-1].getText()
    print(rank, name, region, score)

这样，我们就可以获取到所有大学的排名、学校名称、所在地区、总分数据。

不过需要注意，如果直接爬取网站，可能会被封IP，下一节会介绍如何通过代理IP提高数据爬取效率。

三、通过代理IP提高数据爬取效率

当我们爬取数据时，如果频繁访问同一个网站，可能会被检测到，从而导致IP被封，无法正常访问。这时候，我们可以使用代理IP来避免这个问题，使用代理IP进行数据爬取，可以更好地保护我们的真实IP，达到更好的效果。

1.获取代理IP

在互联网上有很多代理IP提供商，我们可以通过购买代理IP解决被封IP的问题。这里，我们使用的是免费的站大爷代理ip（https://www.zdaye.com/）提供的免费IP。

在站大爷代理ip网站上，我们可以获得如下信息：

IP地址
端口号
区域
匿名度
类型
存活时间
验证时间

我们需要使用的是IP地址和端口号，将它们加入到请求头中，即可使用代理IP进行数据爬取。

2.使用代理IP

使用代理IP的方式非常简单，只需要将代理IP加入到请求头中即可。例如，以下代码使用站大爷代理提供的代理IP进行数据爬取：

import requests

url = 'http://www.zuihaodaxue.com/ARWU2020.html'

proxies = {'http': 'http://111.177.190.36:9999', 'https': 'https://111.177.190.36:9999'}
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)

print(response.text)

这里我们设置了一个代理IP，格式为http://IP:port。在发送请求时，通过proxies参数将代理IP加入到请求头中，即可使用代理IP进行数据爬取。

四、使用Flask框架实现舆情监控可视化系统

Flask是一个轻量级的Python Web框架，用于编写基于Web的应用程序。它非常适合小型应用程序和简单的Web服务，同时也可以作为基于大型应用程序的核心。

Flask框架包含了请求分发、模板渲染、数据存取等功能，非常适合开发Web应用程序和API。

在使用Flask框架搭建舆情监控可视化系统时，我们需要安装Flask和pymongo（用于连接MongoDB数据库）库，并使用以下代码创建Flask应用程序：

import json
from flask import Flask, render_template
from pymongo import MongoClient

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    client = MongoClient('localhost', 27017)
    db = client['university']
    collection = db['ARWU']
    data_list = []
    for data in collection.find():
        del data['_id']
        data_list.append(data)
    return render_template('index.html', data_list=json.dumps(data_list, ensure_ascii=False))

if __name__ == '__main__':
    app.run()

其中，localhost代表MongoDB数据库所在的主机名，27017代表MongoDB数据库的端口号。此外，我们也可以使用request库获取前端传输来的数据，例如：

from flask import request

@app.route('/api/search', methods=['GET'])
def search():
    keyword = request.args.get('keyword')
    client = MongoClient('localhost', 27017)
    db = client['university']
    collection = db['ARWU']
    data_list = []
    for data in collection.find({'name': {'$regex': keyword}}):
        del data['_id']
        data_list.append(data)
    return json.dumps(data_list, ensure_ascii=False)

在使用Flask框架时，我们需要创建一个templates文件夹，用于存放html文件，如下所示：![templates](https://CS0waW1nLmNvbS9BdWxuZXdzL2RlZmF1bHRfc3RvcmUuanBn)

在templates文件夹中，我们需要创建一个index.html文件，用于显示数据。具体代码如下：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>中国大学排名</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/echarts.min.js"></script>
    <style>
        /* 设置容器大小 */
        #main {
            height: 600px;
        }
    </style>
</head>
<body>
<!-- 设置一个容器用于展示数据 -->
<div id="main"></div>
<!-- 使用JavaScript渲染表格 -->
<script type="text/javascript">
    // 获取后端传输的数据
    var data = JSON.parse({{data_list}});
    // 初始化echarts图表
    var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));

    // 配置图表参数
    var option = {
        tooltip: {},
        legend: {
            data: ['总分']
        },
        xAxis: {
            data: data.map(function (item) {
                return item.name;
            })
        },
        yAxis: {},
        series: [{
            name: '总分',
            type: 'bar',
            data: data.map(function (item) {
                return item.score;
            })
        }]
    };

    // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
    myChart.setOption(option);
</script>
</body>
</html>

这里，我们使用了ECharts库（https://echarts.apache.org/）来实现数据可视化展示。最后，在命令行中运行app.py文件，即可启动Flask应用程序。

五、使用MongoDB存储数据

在本例中，我们使用MongoDB作为数据存储方式。MongoDB是一种非关系型数据库，与关系型数据库相比，MongoDB更加灵活、扩展性更好、支持海量数据存储等特点。

在Python中，我们可以使用pymongo库来进行MongoDB的连接和操作。具体代码如下：

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client['university']
collection = db['ARWU']

data = {'rank': '1', 'name': 'Harvard University', 'region': 'USA', 'score': '100'}
collection.insert_one(data)

result = collection.find({'region': 'USA'})
for data in result:
    print(data)

在上述代码中，我们首先连接MongoDB，并选择要操作的数据库和集合。然后，我们插入一条数据，并通过find方法查询指定条件的数据。