前言

如今，关于iPhone12和华为mate40哪个好的争论不断，新浪科技发布一条关于“iPhone12和华为Mate40你选谁？”的投票，结果如下：

通过上图可以看出，选华为的占56%，选苹果的占23.74%，还有11%的人都不选、4%的人看到实物再选、5%的人都想要

为了进一步挖掘数据，我爬了该条微博的评论数据，并制作词云图，看看大家都在说什么

具体步骤如下：

1.分析微博评论数据接口

在微博移动端打开该条微博（因为移动端数据相对好爬），抓包获取数据接口：

返回的数据接口为json格式

再来看看url规律，第1、2、3页评论数据的url分别为：

1.https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4559868490418275&mid=4559868490418275&max_id_type=0
2.https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4559868490418275&mid=4559868490418275&max_id=140496174237721&max_id_type=0
3.https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4559868490418275&mid=4559868490418275&max_id=139259223284570&max_id_type=0

我们可以发现，除了第一页格式唯一，其他的都相对固定，且id和mid的参数值固定，变化的为max_id参数

经过分析，当页的max_id参数在上一页的返回数据中，例如，第二页的max_id在第一页的返回数据中：

2.写爬虫代码

这里要注意一点，爬虫中要加入登录后的cookie值，否则只能返回第一页数据，具体代码如下：

import requests
import json
import re
import pandas as pd
url='https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4559868490418275&mid=4559868490418275&max_id_type=0'
headers={'User-Agent':'User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:78.0) Gecko/20100101 Firefox/78.0'}
cookie={'Cookie':'换成自己的cookie'}
comments=[]
for i in range(50):response=requests.get(url,headers=headers,cookies=cookie)results=json.loads(response.text)max_id=results['data']['max_id']datas=results['data']['data']patter=re.compile(r'(.*?)<',re.S)for data in datas:if '<' in data['text']:text=re.findall(patter,data['text'])[0]else:text=data['text']comments.append(text)url='https://m.weibo.cn/comments/hotflow?id=4559868490418275&mid=4559868490418275&max_id={0}&max_id_type=0'.format(max_id)

结果如下：

3.将评论数据连成字符

content=''.join(comments)

4.使用jieba分词，去除单个字符和换行符

segment = []
segs = jieba.cut(content)   # 使用jieba分词
for seg in segs:if len(seg) > 1 and seg != '\r\n':segment.append(seg)

5.对文本去噪

words_df = pd.DataFrame({'segment': segment})
words_df.head()
stopwords = pd.read_csv("stopword.txt", index_col=False,quoting=3, sep='\t', names=['stopword'], encoding="utf8")
words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]

这一步主要是把没用的词语和词语去除掉，‘stop.txt’获取方式在文末

6.对剩下的词语按组计算个数，并按个数大小进行排序

words_stat = words_df.groupby('segment').agg(count=pd.NamedAgg(column='segment', aggfunc='size'))
words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by="count", ascending=False)

7.自定义词云背景，设置字体样式

bimg = imread('mangguo.jpg')
wordcloud = WordCloud(background_color="white", mask=bimg, font_path='AdobeHeitiStd-Regular.otf')
wordcloud = wordcloud.fit_words(dict(words_stat.head(990000).itertuples(index=False)))

这一步若出错，请把font换成电脑中已有的字体

8.从背景图片生成颜色值

bimgColors = ImageColorGenerator(bimg)
plt.axis("off")
plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=bimgColors))

9.生成词云图

wordcloud.to_file("iphoneVShuawei.png")

10.成果图

从词云图中可以看出，大家还是比较支持华为的，同时还有不少人表示都太贵、买不起。

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