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福田区做网站公司,wordpress怎样电影导航,长春房产网,wordpress采集插件 免费我将为您创建一个社交媒体热点分析器#xff0c;帮助用户了解当前流行趋势。这个程序将模拟采集和分析社交媒体数据的功能。项目结构social_media_analyzer/├── main.py├── data_collector.py├── analyzer.py├── visualizer.py├── config.py├──…我将为您创建一个社交媒体热点分析器帮助用户了解当前流行趋势。这个程序将模拟采集和分析社交媒体数据的功能。项目结构social_media_analyzer/├── main.py├── data_collector.py├── analyzer.py├── visualizer.py├── config.py├── utils.py├── data/│ ├── sample_posts.json│ ├── keywords_dict.json│ └── hot_topics.json├── requirements.txt└── README.md1. 配置文件 (config.py)# -*- coding: utf-8 -*-社交媒体热点分析器配置文件包含程序运行的各种配置参数import os# 基础配置BASE_DIR os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))DATA_DIR os.path.join(BASE_DIR, data)# 文件路径配置SAMPLE_POSTS_FILE os.path.join(DATA_DIR, sample_posts.json)KEYWORDS_DICT_FILE os.path.join(DATA_DIR, keywords_dict.json)HOT_TOPICS_FILE os.path.join(DATA_DIR, hot_topics.json)# 数据源配置模拟DATA_SOURCES {weibo: 微博,douyin: 抖音,xiaohongshu: 小红书,zhihu: 知乎,bilibili: B站}# 分析配置ANALYSIS_CONFIG {min_word_length: 2, # 最小词语长度max_hot_keywords: 20, # 最大热门关键词数time_window_hours: 24, # 时间窗口小时sentiment_analysis: True, # 是否进行情感分析trend_detection: True, # 是否进行趋势检测min_frequency: 2, # 最小出现频次exclude_stopwords: True # 是否排除停用词}# 分类关键词配置CATEGORY_KEYWORDS {technology: [AI, 人工智能, 科技, 数码, 手机, 电脑, 软件, 编程, 互联网],entertainment: [电影, 音乐, 明星, 综艺, 电视剧, 游戏, 动漫, 娱乐, 八卦],lifestyle: [美食, 旅游, 时尚, 健身, 购物, 穿搭, 护肤, 生活, 日常],education: [学习, 考试, 教育, 知识, 技能, 培训, 学校, 老师, 学生],finance: [股票, 基金, 理财, 投资, 经济, 房价, 工资, 消费, 赚钱],sports: [足球, 篮球, 运动, 健身, 比赛, 奥运, 冠军, 体育, 健康]}# 情感词典简化版SENTIMENT_WORDS {positive: [喜欢, 爱, 棒, 好, 赞, 支持, 开心, 快乐, 美丽, 帅气, 厉害, 牛, 666, 优秀],negative: [讨厌, 恨, 差, 坏, 垃圾, 失望, 生气, 愤怒, 丑陋, 无聊, 糟糕, 坑, 骗]}# 停用词表简化版STOP_WORDS {的, 了, 在, 是, 我, 有, 和, 就, 不, 人, 都, 一, 一个, 上, 也, 很, 到, 说, 要, 去, 你, 会, 着, 没有, 看, 好, 自己, 这, 那, 他, 她, 它, 我们, 你们, 他们, 个, 些, 么, 吗, 呢, 吧, 啊, 哈, 嘿, 哦, 嗯, 呗, 啦, 呀, 哟, 喔, 呵, 嘻, 哈哈, 呵呵, 嘿嘿}2. 工具函数 (utils.py)# -*- coding: utf-8 -*-工具函数模块提供各种辅助功能import jsonimport reimport timeimport randomfrom datetime import datetime, timedeltafrom collections import Counter, defaultdictfrom typing import List, Dict, Any, Set, Tupleimport jieba # 中文分词库class DataUtils:staticmethoddef load_json_file(file_path: str) - Dict[str, Any]:加载JSON文件Args:file_path: JSON文件路径Returns:解析后的字典数据try:with open(file_path, r, encodingutf-8) as f:return json.load(f)except FileNotFoundError:print(f警告: 文件 {file_path} 未找到)return {}except json.JSONDecodeError:print(f错误: 文件 {file_path} 格式不正确)return {}staticmethoddef save_json_file(data: Dict[str, Any], file_path: str) - bool:保存数据到JSON文件Args:data: 要保存的数据file_path: 保存路径Returns:保存是否成功try:os.makedirs(os.path.dirname(file_path), exist_okTrue)with open(file_path, w, encodingutf-8) as f:json.dump(data, f, ensure_asciiFalse, indent2)return Trueexcept Exception as e:print(f保存文件失败: {e})return Falsestaticmethoddef clean_text(text: str) - str:清理文本去除特殊字符和多余空格Args:text: 原始文本Returns:清理后的文本if not text:return # 去除HTML标签text re.sub(r[^], , text)# 去除URLtext re.sub(rhttp[s]?://(?:[a-zA-Z]|[0-9]|[$-_.]|[!*\\(\\),]|(?:%[0-9a-fA-F][0-9a-fA-F])), , text)# 去除表情符号保留中文、英文、数字和基本标点text re.sub(r[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\s.,!?;:。#], , text)# 去除多余空格text re.sub(r\s, , text.strip())return textstaticmethoddef extract_hashtags(text: str) - List[str]:提取话题标签Args:text: 输入文本Returns:话题标签列表hashtags re.findall(r#([^#\s])#, text)return [tag.strip() for tag in hashtags if len(tag.strip()) 1]staticmethoddef extract_mentions(text: str) - List[str]:提取提及的用户Args:text: 输入文本Returns:提及用户列表mentions re.findall(r([^\s]), text)return mentionsstaticmethoddef segment_chinese_text(text: str) - List[str]:中文分词Args:text: 中文文本Returns:分词结果列表if not text:return []# 使用jieba进行分词words jieba.lcut(text)# 过滤掉单字和停用词filtered_words []for word in words:if (len(word) 2 andword not in STOP_WORDS andnot word.isdigit() andnot re.match(r^[a-zA-Z]$, word)):filtered_words.append(word)return filtered_wordsstaticmethoddef calculate_frequency(words: List[str]) - Dict[str, int]:计算词频Args:words: 词语列表Returns:词频字典return dict(Counter(words))staticmethoddef get_current_time() - str:获取当前时间字符串return datetime.now().strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)staticmethoddef generate_random_time(hours_ago: int 24) - str:生成随机时间用于模拟数据Args:hours_ago: 多少小时之前Returns:时间字符串random_hours random.randint(0, hours_ago)random_time datetime.now() - timedelta(hoursrandom_hours)return random_time.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)# 导入停用词用于分词过滤try:from config import STOP_WORDSexcept ImportError:STOP_WORDS set()# 创建工具实例utils DataUtils()3. 数据模拟器 (data_collector.py)# -*- coding: utf-8 -*-社交媒体数据采集器模拟版模拟从各大社交平台采集数据import jsonimport randomimport timefrom datetime import datetime, timedeltafrom typing import List, Dict, Anyfrom .utils import DataUtils, utilsclass SocialMediaSimulator:def __init__(self, config_file: str data/sample_posts.json):初始化数据模拟器Args:config_file: 样本数据文件路径self.config_file config_fileself.sample_data utils.load_json_file(config_file)self.data_sources [weibo, douyin, xiaohongshu, zhihu, bilibili]# 热点话题模板self.topic_templates {technology: [刚刚体验了最新的{}真的太震撼了,{}发布新功能这次更新怎么样,有人用过{}吗求分享使用心得,{}真的是未来趋势大家怎么看,{}改变了我的生活方式强烈推荐],entertainment: [看了{}剧情太精彩了,{}的新作品上线了必须追,{}真的太搞笑了笑得肚子疼,{}的颜值巅峰不接受反驳,{}这首歌太好听了单曲循环中],lifestyle: [{}真的太好吃了绝绝子,{}旅行攻略来了收藏起来慢慢看,{}穿搭分享今日份的精致,{}让我发现了生活的美好,{}种草清单钱包要空了],education: [{}学习方法分享效率提升100%,{}考试攻略学姐的经验之谈,{}技能get小白也能学会,{}改变了我的学习方式,{}学习打卡第{}天坚持就是胜利],finance: [{}投资心得新手必看,{}市场分析专家这样说,{}理财小白入门指南,{}让我实现了财务自由,{}投资策略分享],sports: [{}比赛太精彩了,{}夺冠瞬间泪目了,{}运动员的拼搏精神值得学习,{}让我爱上了这项运动,{}训练方法分享]}# 关键词库self.keywords_library {technology: [AI人工智能, iPhone15, 华为Mate60, 小米14, ChatGPT, 自动驾驶, 元宇宙, 区块链, 5G网络, 云计算, 大数据, 物联网, 芯片, 新能源, 智能家居],entertainment: [流浪地球3, 热辣滚烫, 飞驰人生2, 周杰伦, 王一博, 赵丽颖, 易烊千玺, 王嘉尔, 蔡徐坤, 时代少年团, 原神, 王者荣耀, 和平精英, 甄嬛传, 狂飙],lifestyle: [淄博烧烤, 哈尔滨旅游, 三亚度假, 海底捞, 喜茶, 完美日记, 花西子, 优衣库, ZARA, 星巴克, 宜家家居, 戴森吹风机, SK-II, 兰蔻, 雅诗兰黛],education: [考研, 考公, 英语四六级, 教师资格证, CPA, 法考, 计算机二级, Python编程, 数据分析, 机器学习, 深度学习, 英语学习, 写作技巧, 演讲口才, 时间管理],finance: [比特币, 以太坊, 茅台股票, 特斯拉, 苹果股票, 基金定投, 房贷利率, 理财产品, 保险配置, 退休规划, 副业赚钱, 创业项目, 电商运营, 直播带货, 数字货币],sports: [世界杯, 奥运会, NBA, CBA, 中超联赛, 梅西, C罗, 谷爱凌, 苏炳添, 全红婵, 樊振东, 马龙, 张继科, 孙杨, 宁泽涛]}def generate_sample_post(self, category: str None) - Dict[str, Any]:生成一条模拟社交媒体帖子Args:category: 指定类别None则随机选择Returns:模拟帖子数据if category is None:category random.choice(list(self.topic_templates.keys()))# 选择模板和关键词template random.choice(self.topic_templates[category])keyword random.choice(self.keywords_library[category])# 填充模板if {} in template:if 学习打卡第{}天 in template:post_content template.format(keyword, random.randint(1, 100))else:post_content template.format(keyword)else:post_content template# 添加一些随机元素if random.random() 0.3: # 30%概率添加话题标签hashtags [f#{keyword}, f#{category}]post_content .join(hashtags)if random.random() 0.2: # 20%概率用户mentions [小明同学, 小红薯, 科技达人, 娱乐圈, 生活家]post_content random.choice(mentions)# 生成用户信息users [科技爱好者, 追星女孩, 美食达人, 学习博主, 投资小白, 运动健将, 旅行者, 时尚icon, 游戏玩家, 电影迷]post_data {id: fpost_{int(time.time())}_{random.randint(1000, 9999)},platform: random.choice(self.data_sources),user: random.choice(users),content: post_content,timestamp: utils.generate_random_time(24),likes: random.randint(0, 10000),shares: random.randint(0, 1000),comments: random.randint(0, 500),category: category,keywords: [keyword]}return post_datadef collect_data(self, num_posts: int 100, categories: List[str] None) - List[Dict[str, Any]]:采集模拟数据Args:num_posts: 采集帖子数量categories: 指定类别列表None则包含所有类别Returns:帖子数据列表if categories is None:categories list(self.topic_templates.keys())posts []posts_per_category num_posts // len(categories)for category in categories:for _ in range(posts_per_category):post self.generate_sample_post(category)posts.append(post)# 补充剩余帖子remaining num_posts - len(posts)for _ in range(remaining):post self.generate_sample_post()posts.append(post)# 打乱顺序random.shuffle(posts)return postsdef save_sample_data(self, posts: List[Dict[str, Any]]) - bool:保存样本数据到文件Args:posts: 帖子数据列表Returns:保存是否成功data {collection_time: utils.get_current_time(),total_posts: len(posts),posts: posts}return utils.save_json_file(data, self.config_file)def load_existing_data(self) - List[Dict[str, Any]]:加载现有的样本数据Returns:帖子数据列表if not self.sample_data:return []return self.sample_data.get(posts, [])def update_hot_topics(self, posts: List[Dict[str, Any]]) - Dict[str, Any]:更新热点话题数据Args:posts: 帖子数据列表Returns:热点话题统计# 统计关键词出现频次keyword_counter Counter()category_counter Counter()hashtag_counter Counter()for post in posts:# 统计关键词keywords post.get(keywords, [])keyword_counter.update(keywords)# 统计类别category post.get(category, unknown)category_counter[category] 1# 统计话题标签content post.get(content, )hashtags utils.extract_hashtags(content)hashtag_counter.update(hashtags)# 获取热门关键词前20hot_keywords dict(keyword_counter.most_common(20))# 获取热门话题标签前10hot_hashtags dict(hashtag_counter.most_common(10))hot_topics_data {update_time: utils.get_current_time(),total_posts: len(posts),hot_keywords: hot_keywords,hot_hashtags: hot_hashtags,category_distribution: dict(category_counter),trending_up: self._identify_trending_topics(keyword_counter, posts),emerging_keywords: self._find_emerging_keywords(posts)}return hot_topics_datadef _identify_trending_topics(self, keyword_counter: Counter, posts: List[Dict[str, Any]]) - List[str]:识别趋势上升的话题Args:keyword_counter: 关键词计数器posts: 帖子数据Returns:趋势上升的关键词列表# 简化版趋势识别选择出现频次较高的关键词trending [kw for kw, count in keyword_counter.most_common(10) if count 3]return trendingdef _find_emerging_keywords(self, posts: List[Dict[str, Any]]) - List[str]:发现新兴关键词Args:posts: 帖子数据Returns:新兴关键词列表# 简化版新兴关键词发现选择最近出现的独特关键词recent_posts [p for p in posts if self._is_recent_post(p.get(timestamp))]emerging set()for post in recent_posts:keywords post.get(keywords, [])emerging.update(keywords)return list(emerging)[:10]def _is_recent_post(self, timestamp: str) - bool:判断是否为最近的帖子6小时内Args:timestamp: 时间戳Returns:是否为最近帖子try:post_time datetime.strptime(timestamp, %Y-%m-%d %H:%M:%S)six_hours_ago datetime.now() - timedelta(hours6)return post_time six_hours_agoexcept:return False4. 数据分析器 (analyzer.py)# -*- coding: utf-8 -*-社交媒体数据分析器负责分析采集到的数据提取热点信息import refrom datetime import datetime, timedeltafrom typing import List, Dict, Any, Tuple, Setfrom collections import Counter, defaultdictfrom .utils import DataUtils, utilsclass HotTopicAnalyzer:def __init__(self):初始化分析器self.stop_words utils.STOP_WORDS if hasattr(utils, STOP_WORDS) else set()self.sentiment_words self._load_sentiment_words()def _load_sentiment_words(self) - Dict[str, List[str]]:加载情感词典try:from config import SENTIMENT_WORDSreturn SENTIMENT_WORDSexcept ImportError:return {positive: [喜欢, 爱, 棒, 好, 赞, 支持, 开心, 快乐],negative: [讨厌, 恨, 差, 坏, 垃圾, 失望, 生气, 愤怒]}def analyze_posts(self, posts: List[Dict[str, Any]]) - Dict[str, Any]:分析帖子数据Args:posts: 帖子数据列表Returns:分析结果if not posts:return self._empty_analysis_result()# 提取所有文本内容all_text .join([post.get(content, ) for post in posts])# 分词words utils.segment_chinese_text(all_text)# 计算词频word_freq utils.calculate_frequency(words)# 提取话题标签hashtags []for post in posts:content post.get(content, )tags utils.extract_hashtags(content)hashtags.extend(tags)hashtag_freq utils.calculate_frequency(hashtags)# 提取提及mentions []for post in posts:content post.get(content, )user_mentions utils.extract_mentions(content)mentions.extend(user_mentions)mention_freq utils.calculate_frequency(mentions)# 情感分析sentiment_analysis self._analyze_sentiment(posts)# 时间趋势分析time_trend self._analyze_time_trend(posts)# 平台分布分析platform_dist self._analyze_platform_distribution(posts)# 互动数据统计interaction_stats self._analyze_interactions(posts)# 获取热门关键词过滤低频词min_freq 2 # 最小出现频次hot_keywords {k: v for k, v in word_freq.items() if v min_freq}hot_keywords dict(sorted(hot_keywords.items(), keylambda x: x[1], reverseTrue)[:20])analysis_result {analysis_time: utils.get_current_time(),total_posts: len(posts),hot_keywords: hot_keywords,hot_hashtags: dict(sorted(hashtag_freq.items(), keylambda x: x[1], reverseTrue)[:10]),hot_mentions: dict(sorted(mention_freq.items(), keylambda x: x[1], reverseTrue)[:10]),sentiment_analysis: sentiment_analysis,time_trend: time_trend,platform_distribution: platform_dist,interaction_stats: interaction_stats,category_analysis: self._analyze_categories(posts),trending_keywords: self._identify_trending_keywords(posts, word_freq)}return analysis_resultdef _empty_analysis_result(self) - Dict[str, Any]:返回空的后分析结果为空时的默认返回值return {analysis_time: utils.get_current_time(),total_posts: 0,hot_keywords: {},hot_hashtags: {},hot_mentions: {},sentiment_analysis: {positive: 0, negative: 0, neutral: 0},time_trend: {},platform_distribution: {},interaction_stats: {},category_analysis: {},trending_keywords: []}def _analyze_sentiment(self, posts: List[Dict[str, Any]]) - Dict[str, int]:分析情感倾向Args:posts: 帖子数据列表Returns:情感分析结果sentiment_counts {positive: 0, negative: 0, neutral: 0}for post in posts:content post.get(content, )positive_score sum(1 for word in self.sentiment_words[positive关注我有更多实用程序等着你