用新浪微博API积累了微博广场的1.4万条数据，我选择了21个字段输出为TXT文件，想用Python稍微处理一下，统计一下这1.4万条微博里面表情使用情况，统计结构在***。
无聊的时候用了下新浪JAVA版的API，对JAVA还不熟悉，但是稍微改一下还是没问题的，数据保存为TXT文件，再用Python处理，JAVA部分很简单，Python部分只涉及到表情的正则提取，都不好意思写出来了。
1、调用新浪JAVA API下载微博广场数据
步骤思路：
初始化API的Weibo类，设置Token后，设置下载间隔，然后重复调用getPublicTimeline()函数就可以了，下面是主要类的代码：
这个不是完整的代码，没有初始化暂停间隔，可以掠过，很简单。
- 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 {
- //获取前20条***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、数据格式：
要取得数据就是微博内容，先练一下手玩玩。
3、Python处理数据
目标：查看微博用户表情使用情况，暂时只分性别，如果积累了合适的数据后可以分析各个时间段人们爱用哪种表情。
步骤：
$ 读取TXT文件，递归处理每一行
$ 单独提取出微博字段，正则提取表情字段，同时把性别提取出来，放到一个dict里面，dict的格式是：表情/女性使用频率/男性使用频率，递归处理，累积频率
$ 把结果写入到文件
注意：Python正则提取中文部分，先解码成unicode编码，再正则提取，表情的标志是[]，虽有误差，但无大碍。
代码：
__collection函数是处理函数，返回处理结果(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
脚本运行结果：
把结果放到EXCEL里面重新排序，得到如下结果：
至于怎么解读这个结果，有没有意义，各有各的想法。
网友评价：印证了女人是情绪化动物，爱哭爱笑爱爱卖萌爱撒娇要抱抱。。。。而男人，辛苦易生病易头晕。
原文：http://www.cnblogs.com/Lannik/archive/2011/10/21/2219776.html
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