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之前发的这篇帖子 【讨论】大家来讨论下有关于“置顶”消息处理的逻辑判断，看上去像是个专栏, 不过早些天也做得差不多了。趁周末有空，完成最后一个语法分类功能后，现已成型。在原有基础写入内容到xlsx的基础上，增加自然语言文本分析。
总功能如下：
热搜中使用副词频率会受到这几个方面影响：时事、八卦、赛事：使用副词的频率通常会比较高，这类话题更容易引起人们的情感共鸣和争议；媒体的倾向：举例来说，如果小编以点标题击量作为的KPI指标，那么就会更加注重主观情感解读与表达；受众群体性：口语化、俚语化、网络化最容易传播，再加副词更方便引导和传播、热议、讨论。虽动词未在统计范围内，不过一些动词也会有形容词那种生动的画面感，比如8848的广告利用了我们感知的一些肌肉记忆，通过不断重复和强调“从不把”、“致敬”这类画面感的语言单位，达到心理暗示和价值观塑造的目的，潜意识植入“高端”、“奢华”、“大气”。
以上，这就是上Stanza语言模型分析的原因。ThuLAC虽不错，但较封闭，AI的魔法略显麻烦；故选型 Stanza。
话不多说，上图
（windows可用，get_save_path_xlsx_file()做了路径兼容处理）
02 注意说明及附源码
注意：附源码为带Stanza自然语言文法分析功能。斯坦福大学语言中文模型890M，解压后1.88G；光是网速下载估计都会劝退大半部分人，没有词性分析需求的朋友使用 https://github.com/hoochanlon/ihs-simple/blob/main/d-python/get_resou_today.py 就够用了。
pip 环境
pip install bs4
pip install jieba
pip install openpyxl
pip install requests
pip install json
pip install snownlp
pip install urllib
pip install stanza
lite
python -c "$(curl -fsSL https://ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/hoochanlon/ihs-simple/main/d-python/get_resou_today.py)"
full
python -c "$(curl -fsSL https://ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/hoochanlon/ihs-simple/main/d-python/get_resou_today_s.py)"
附源码：https://github.com/hoochanlon/ihs-simple/blob/main/d-python/get_resou_today_s.py
import os
from datetime import datetime
import openpyxl
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from openpyxl import Workbook
from snownlp import SnowNLP
import jieba
from collections import Counter
import jieba.posseg as pseg
import json
import urllib.request
import stanza
# 确定保存文本格式用的。
def get_save_path_xlsx_file():
"""
获取格式化后的当前时间
:return: 格式化后的当前时间字符串
"""
# 进行跨平台处理保存路径
return os.path.join(os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop"),
"resoubang_{}.xlsx".format(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')))
# 解析新闻函数
def get_news_from_url(url: str):
"""
从指定的 URL 抓取热搜新闻
:param url: 网页 URL
:return: 热搜新闻列表
"""
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'}
r = requests.get(url, headers=headers)
r.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
toutiao_resoubang = soup.find_all('div', class_='single-entry tindent')
resoubang_list = []
for item in toutiao_resoubang:
spans = item.find_all('span')
for span in spans:
resoubang_list.append(span.string)
return resoubang_list
# 删除空行
def delete_empty_rows(sheet_name: str, wb: Workbook):
"""
删除指定工作表中的空行
:param sheet_name: 工作表名称
:param wb: Excel 工作簿对象
:param None 关键字
https://notes-by-yangjinjie.readthedocs.io/zh_CN/latest/python/05-modules/openpyxl.html?highlight=openpyxl
"""
ws = wb[sheet_name]
# 迭代行所用的内置函数 ws.iter_rows()
for row in ws.iter_rows():
if all(cell.value is None for cell in row):
ws.delete_rows(row[0].row)
# 计数平均指数、情感得分
def calculate_average_index_and_sentiment_score(sheet_name: str, wb: Workbook):
"""
计算指定工作表中热搜新闻的平均指数和情感得分
:param sheet_name: 工作表名称
:param wb: Excel 工作簿对象
:return: 平均指数、情感得分元组
"""
ws = wb[sheet_name]
total_index = 0
count = 0
sentiment_score_list = []
for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_col=3):
news_str = ''
for cell in row:
if cell.value is not None:
news_str += str(cell.value)
# 功能挺多，见：https://github.com/isnowfy/snownlp
s = SnowNLP(news_str)
sentiment_score = s.sentiments
sentiment_score_list.append(sentiment_score)
# row[2] 是指每一行中的第三个单元格，也就是第三列。
total_index += row[2].value
count += 1
ws.cell(row=row[0].row, column=4, value=sentiment_score)
# 每张表的平均指数与情感得分
return (total_index / count, sum(sentiment_score_list) / len(sentiment_score_list))
# 统计词频
def calculate_word_count(sheet_names: list, wb: Workbook):
"""
计算工作表中出现最多的20个单词，将结果写入新的工作表中
:param sheet_names: 工作表名称
:param wb: Excel 工作簿对象
:param stopwords_file: 停用词文件路径
停用词是指在自然语言中使用频率很高，
但通常不具有实际含义或对文本分析任务没有太大帮助的单词，如“的”，“了”等。
"""
# 停用词文件
stopwords_file = 'https://ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/goto456/stopwords/master/cn_stopwords.txt'
# 请求停用词库
response = requests.get(stopwords_file)
stopwords = response.content.decode('utf-8').split('\n')
# 加载停用词库
for word in stopwords:
jieba.del_word(word.strip())
# 遍历所有工作表，统计词频，由于语料库词汇功能欠佳，只能粗略统计
word_count = Counter()
for sheet_name in sheet_names:
ws = wb[sheet_name]
for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_col=3):
news_str = ''
for cell in row:
if cell.value is not None:
news_str += str(cell.value)
words = jieba.lcut(news_str)
# 只要是数值类型的忽略。
# words = [word for word in words if not(word.isdigit() or (word.replace('w', '').replace('.', '').isdigit()))]
new_words = []
for word in words:
# 忽略长度为 0 或 1 的字符串
if len(word) = 156: # 抽取50组数据（如果索引大于 156 是关于微博的其他介绍文章）
continue
if i % 3 == 1: # # 索引从0开始，即2%3，往后是新组数据。
item = item.replace("、", "")
row.append(item)
if i % 3 == 0: # 取模被整除，3列一组，被整除说明已到3列，换行。
ws.append(row)
row = []
# 从第二行开始迭代每一行数据
for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=1):
for cell in row:
if cell.column == 1 or cell.column == 3:
# 实例判断，如果是返回 True，否则返回 False。
if isinstance(cell.value, str) and not cell.value.isnumeric():
# 去除字符串中的 '[置顶]' 字符，185为2、3、4排名的平均值（实时）
cell.value = cell.value.replace('[置顶]', '185w')
if isinstance(cell.value, str) and cell.value.isnumeric():
cell.value = int(cell.value)
elif isinstance(cell.value, str):
cell.value = float(cell.value.replace('w', ''))
ws.cell(row=1, column=3, value='指数（万）')
ws.cell(row=1, column=4, value='情感得分')
ws.cell(row=1, column=5, value='分类')
# 处理整合，爬取各50条热搜，并计算文本情感值、自动化分类、词频统计
def fenmenbielei():
result_list = [] # 定义一个空列表，用于存储每个表格的平均指数和情感得分
urls = ['http://resou.today/art/11.html', 'http://resou.today/art/22.html','http://resou.today/art/6.html']
sheet_names = ['今日头条热榜', '抖音时事热榜', '微博热搜']
wb = Workbook()
# wb.remove(wb['Sheet'])
for url, sheet_name in zip(urls, sheet_names):
news_list = get_news_from_url(url)
# 写入网页解析的数据到xlsx
write_news_to_sheet(news_list, sheet_name, wb)
# 删除操作留下的空行
delete_empty_rows(sheet_name, wb)
# 分类
write_category_to_sheet(sheet_name, wb)
# 统计平均指数、各表平均情感值
average_index, sentiment_score = calculate_average_index_and_sentiment_score(sheet_name, wb)
# print(f'{sheet_name} 平均指数:{average_index:.2f} 情感得分: {sentiment_score:.2f}')
result_list.append((average_index, sentiment_score)) # 将平均指数和情感得分以元组的形式添加到 result_list 中
# 词频统计
calculate_word_count(sheet_names, wb)
# 删除空表，并保存为指定文件
wb.remove(wb['Sheet']);wb.save(get_save_path_xlsx_file())
return result_list
# 5.13新增：xlsx新闻热搜词性分析
def add_special_pos_columns(sheet):
'''
赠加文本词性识别
stanza ： https://stanfordnlp.github.io/stanza/data_objects.html
'''
# 初始化中文管道
nlp = stanza.Pipeline('zh')
# 在表格中添加“是否存在特定词性”和“特定词性”两列
sheet.cell(row=1, column=6, value="是否存在特定词性")
sheet.cell(row=1, column=7, value="特定词性")
#读取表格中的B列数据，并在第6列标记每个单元格中是否存在特定词性，在第7列输出特定词性
for i, cell in enumerate(sheet['B'], start=1):
if i == 1: continue # 跳过标题行
doc = nlp(cell.value)
flag = False
special_pos_list = []
for word in doc.sentences[0].words:
if word.upos in ['ADV', 'DET', 'ADJ', 'NUM']:
flag = True
special_pos_list.append(f"【{word.upos}】{word.text}")
sheet.cell(row=i, column=6, value="是" if flag else "否")
sheet.cell(row=i, column=7, value=", ".join(special_pos_list))
# 加载Stanza语言模型，进行中文数词、副词、形容词分析"
def load_stanza_to_sheet():
wb = openpyxl.load_workbook(get_save_path_xlsx_file())
# 获取Sheet1、Sheet2和Sheet3表格对象
# sheet1 = wb['今日头条热榜']
# 在Sheet1中添加特定词性列
# add_special_pos_columns(sheet1)
# 遍历工作表名称并添加特殊词性列
for sheet_name in ['今日头条热榜', '抖音时事热榜', '微博热搜']:
sheet = wb[sheet_name]
add_special_pos_columns(sheet)
#保存Excel工作簿
wb.save(get_save_path_xlsx_file())
def main():
result_list = fenmenbielei()
load_stanza_to_sheet()
print("\n热搜词性分析已加载完成，现开始计算各表热搜的指数、文本情感的平均值 \n")
# 使用 zip 函数可以将数组打包为一个迭代器
for sheet_name, result in zip(['今日头条热榜', '抖音时事热榜', '微博热搜'], result_list):
average_index, sentiment_score = result
print(f'{sheet_name} 平均指数:{average_index:.2f} 情感得分: {sentiment_score:.2f}')
print("\n")
# 如果当前模块是被其他模块导入的，则该条件语句下面的代码将不会被执行。
if __name__ == '__main__':
main()
经过我这次实现，实际上有兴趣的坛友可以用AI API的方式来完成写入xlsx智能分类，词组分析，看看行不行。我的方式的核心就是命中组建语料字典命中关键字，包括Stanza语言模型也是。Stanza虽说是神经网络和深度学习技术来进行的文本处理，但比如说“一三一四”，“五二零”这类具有情感含义的数字就不那么本土了。用AI的话，也许会在识别精度上提高不少吧。
最后，文本分析举例个数据透视图
