Python分析新浪微博各種表情使用頻率
用新浪微博API積累了微博廣場(chǎng)的1.4萬(wàn)條數(shù)據(jù),我選擇了21個(gè)字段輸出為TXT文件,想用Python稍微處理一下,統(tǒng)計(jì)一下這1.4萬(wàn)條微博里面表情使用情況,統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)在***。
無(wú)聊的時(shí)候用了下新浪JAVA版的API,對(duì)JAVA還不熟悉,但是稍微改一下還是沒(méi)問(wèn)題的,數(shù)據(jù)保存為TXT文件,再用Python處理,JAVA部分很簡(jiǎn)單,Python部分只涉及到表情的正則提取,都不好意思寫出來(lái)了。
1、調(diào)用新浪JAVA API下載微博廣場(chǎng)數(shù)據(jù)
步驟思路:
初始化API的Weibo類,設(shè)置Token后,設(shè)置下載間隔,然后重復(fù)調(diào)用getPublicTimeline()函數(shù)就可以了,下面是主要類的代碼:
這個(gè)不是完整的代碼,沒(méi)有初始化暫停間隔,可以掠過(guò),很簡(jiǎn)單。
- class WriteWeiboData{
- private int n;
- public WriteWeiboData(int count)
- {
- this.n=count;
- }
- public void Start(){
- System.setProperty("weibo4j.oauth.consumerKey", Weibo.CONSUMER_KEY);
- System.setProperty("weibo4j.oauth.consumerSecret", Weibo.CONSUMER_SECRET);
- try {
- //獲取前20條***更新的公共微博消息
- Weibo weibo = new Weibo();
- //weibo.setToken(args[0],args[1]);
- weibo.setToken("keystring", "keyscrect");
- for(int i=0;i<this.n;i++){
- System.out.print("Start to get weibo data num "+(i+1)+"\n");
- List<Status> statuses =weibo.getPublicTimeline();
- for (Status status : statuses) {
- SaveData(status);
- }
- try{
- System.out.print("Success to get weibo data num "+(i+1)+"\n");
- System.out.print("Sleep for 30 seconds");
- Thread.sleep(30000);
- }catch(Exception ee){
- System.out.print("Sleep Error");
- }
- }
- } catch (WeiboException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- public void SaveData(Status status){
- //Return data format:
- //created_at,id,text,source,mid
- //user:id,screen_name,name,provience,city,location,description,url,domain,gender,
- //followers_count,friends_count,statuses_count,favourites_count,created_at,verified
- //annotations:server_ip
- try{
- User user=status.getUser();
- FileWriter fw=new FileWriter("F:/Sina.txt",true);
- fw.write(status.getCreatedAt()+"\t"+status.getId()+"\t"+status.getText()+"\t"+
- status.getSource()+"\t"+status.getMid()+"\t"+
- user.getId()+"\t"+user.getScreenName()+"\t"+user.getName()+"\t"+
- user.getProvince()+"\t"+user.getCity()+"\t"+user.getLocation()+"\t"+
- user.getDescription()+"\t"+user.getURL()+"\t"+user.getUserDomain()+"\t"+
- user.getGender()+"\t"+user.getFollowersCount()+"\t"+user.getFriendsCount()+"\t"+
- user.getStatusesCount()+"\t"+user.getFavouritesCount()+"\t"+user.getCreatedAt()+"\t");
- fw.write("\n");
- fw.close();
- }
- catch(Exception e){
- System.out.print("IO Error");
- }
- }
- }
2、數(shù)據(jù)格式:

要取得數(shù)據(jù)就是微博內(nèi)容,先練一下手玩玩。
3、Python處理數(shù)據(jù)
目標(biāo):查看微博用戶表情使用情況,暫時(shí)只分性別,如果積累了合適的數(shù)據(jù)后可以分析各個(gè)時(shí)間段人們愛(ài)用哪種表情。
步驟:
$ 讀取TXT文件,遞歸處理每一行
$ 單獨(dú)提取出微博字段,正則提取表情字段,同時(shí)把性別提取出來(lái),放到一個(gè)dict里面,dict的格式是:表情/女性使用頻率/男性使用頻率,遞歸處理,累積頻率
$ 把結(jié)果寫入到文件
注意:Python正則提取中文部分,先解碼成unicode編碼,再正則提取,表情的標(biāo)志是[],雖有誤差,但無(wú)大礙。
代碼:
__collection函數(shù)是處理函數(shù),返回處理結(jié)果(dict)
- class EmotionFrequent():
- infoFile='F:/Sina.txt'
- def __init__(self):
- pass
- def __collection(self):
- f=open(self.infoFile)
- d=dict()
- n=1
- for line in f.readlines():
- if line.strip()=='' or line.strip()=='\n':
- pass
- cols=line.split('\t')
- if len(cols)<20:
- continue
- n+=1
- es=[]
- #if cols[2].find('[')!=-1 and cols[2].find(']')!=-1:
- info=cols[2]
- for i in re.findall(r'\[\S+?\]',info.decode('utf-8')):
- data=i[1:-1].encode('utf-8')
- if d.has_key(data):
- if cols[14]=='f':
- d[data][0]+=1
- d[data][2]+=1
- else:
- d[data][1]+=1
- d[data][2]+=1
- else:
- if cols[14]=='f':
- d[data]=[1,0,1]
- else:
- d[data]=[0,1,1]
- print 'Total records num '+str(n)
- return d
- pass
- def WriteDict(self):
- d=self.__collection()
- f=open('F:/keys.txt','w')
- for k in d:
- f.write(k+'\t')
- f.write(str(d[k][0])+'\t')
- f.write(str(d[k][1])+'\t')
- f.write(str(d[k][2])+'\n')
- f.close()
- pass
- def Run(self):
- self.WriteDict()
- pass
腳本運(yùn)行結(jié)果:

把結(jié)果放到EXCEL里面重新排序,得到如下結(jié)果:

至于怎么解讀這個(gè)結(jié)果,有沒(méi)有意義,各有各的想法。
網(wǎng)友評(píng)價(jià):印證了女人是情緒化動(dòng)物,愛(ài)哭愛(ài)笑愛(ài)愛(ài)賣萌愛(ài)撒嬌要抱抱。。。。而男人,辛苦易生病易頭暈。
原文:http://www.cnblogs.com/Lannik/archive/2011/10/21/2219776.html
【編輯推薦】