1. 项目简介

本项目旨在采集电商平台商品评论数据并进行简单的 NLP 与可视化分析，最终通过 Flask 框架提供 Web 展示。核心流程包括：

  1. 爬虫：使用 Python + requests 抓取电商评论数据。
  2. 数据库存储：将采集的评论写入 MySQL 数据库。
  3. 文本分析：使用多种常见 NLP 库对数据进行情感分析（SnowNLP）、LDA 主题建模（gensim）以及朴素贝叶斯分类（scikit-learn）。
  4. 可视化展示：Flask 后端调用数据或读入分析结果，并使用前端模板 + JavaScript 图表库来进行可视化呈现；也支持词云图生成。

该项目更多是教学或演示性质，可作为学习 Python 全栈或数据分析流程的参考与示例。

2. 环境与依赖安装

2.1 开发环境要求

  • 操作系统：Windows / Linux / MacOS（示例主要在 Windows 10/11 环境下测试）。
  • Python 版本：建议 3.7 以上。
  • MySQL 数据库：5.7或 8.0 均可，字符编码设置为 utf8mb4 更好。

2.2 第三方依赖

项目根目录下的 requirements.txt 大致包含以下常见库：

Flask
requests
tqdm
pandas
numpy
jieba
pymysql
snownlp
gensim
matplotlib
wordcloud
scikit-learn
joblib

请在虚拟环境或系统环境下进行安装。例如：

pip install -r requirements.txt

若有个别库版本不兼容，可手动指定版本或升级/降级相关库。

3. 数据库准备

3.1 创建数据库

  1. 在 MySQL 中创建名为 comment 的数据库（也可改为其他名称，但需要同步修改项目中的连接配置）。
CREATE DATABASE comment CHARSET=utf8mb4;
USE comment;
  1. 创建数据表：
  • 用户表：tb_user（用于存储用户名、密码）。
  • 评论表：data（用于存储爬取到的商品评论）。
  1. 通常会配套一个 comment.sql 或 comment_tables.sql 文件，里面含有建表语句：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_user (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(255),
    password VARCHAR(255)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS data (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    nickname VARCHAR(255),
    score INT,
    content TEXT,
    productColor VARCHAR(255),
    creationTime VARCHAR(255),
    imageCount INT
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
  1. 确保数据库字符集设置正确，如 utf8mb4，以支持更多 Unicode 字符（例如表情符号等）。

3.2 配置数据库连接

项目中有多处使用 pymysql 连接数据库，一般在 until.py（或 script.py）里都有类似：

def coon():
    con = pymysql.connect(
        host='127.0.0.1',
        user='root',
        passwd='123456',
        port=3306,
        db='comment',
        charset='utf8'
    )
    cur = con.cursor()
    return con, cur

需要根据你本机或服务器实际环境修改 host、user、passwd、db、port 等信息，以便正常连接。

4. 项目结构与代码说明

解压后项目核心文件夹 code 中主要包含：

  • app.py：Flask 主应用入口，定义了各种路由（路由对应分析页面或功能）并渲染相应的模板。
  • until.py：数据库连接与通用操作，比如 serch/insert 函数封装了查询/插入操作；还包括简单的登录注册业务逻辑。
  • script.py：爬虫脚本，示例中以爬取京东部分商品评论为例，将爬取到的评论数据存入 MySQL 数据库中。
  • nlp.py：基于 SnowNLP 对评论进行情感分析，将结果保存为 nlp.csv 文件。
  • bayes.py：基于 scikit-learn 的 Naive Bayes 分类器，对评论进行“好评/差评”分类实验，最后把预测结果与真实标签写入 bayes.csv，模型持久化到 bayes.pkl。
  • lda.py：基于 gensim 实现 LDA 主题建模，对好评和差评做简要的主题分析，并把关键词保存到 lda.csv。
  • datafx_ciyun.py：生成词云示例，对爬取的评论进行分词并可视化词云。
  • templates（目录）：存放 Flask 前端页面模版（HTML）。
  • static（目录）：静态资源文件，如 CSS、JS、图片等。
  • requirements.txt：第三方依赖库说明。
  • 其他辅助文件：如 stopwords.txt（停用词）、.sql 文件（建表语句）等。

数据采集（script.py）

def main():
    for i in range(0, 20):
        ...
        response = requests.get('https://club.jd.com/comment/productPageComments.action', ...)
        # 解析 JSON
        jsonObj = json.loads(re.match("(fetchJSON_comment98\()(.*)(\);)", response).group(2))
        for comment in jsonObj["comments"]:
            nickname = comment["nickname"]
            score = comment["score"]
            ...
            sql = 'insert into data(...) values(...)'
            insert(sql)
  • 通过爬取京东商品评价页（示例商品 ID 为 10066185480208），每次取 10 条评论，抓取若干页。
  • 利用正则和 json.loads 获取接口返回的评论信息，字段包括 nickname, score, content, productColor, creationTime, imageCount 等。
  • 将评论插入到本地 MySQL 数据库中的 comment 库下的 data 表里。

要点：

  1. 使用 requests 来模拟请求，附带必要的 Header 及 Cookie 信息绕过简单反爬。
  2. 使用 re.match 提取 JSON 回调中的真正 JSON 数据再解析。
  3. 写入数据库时，注意对字符串做适当的转义或处理，以防 SQL 注入（示例中使用了字符串格式化 %s 也能部分规避问题，但生产环境最好考虑更安全的参数绑定）。
  4. MySQL 连接信息与部分通用函数（insert, serch等）在同一个脚本中，也可以拆分或借助 until.py 复用。

Flask 主应用（app.py）

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def login():
    # GET 请求：直接返回登录页面
    # POST 请求：获取前端表单数据，做登录验证
  • 整体使用 Flask + Jinja2 模板：
  • 访问 / 路由时，若为 GET 则返回登录页面，若为 POST 则验证登录后返回 JSON 结果。
  • /register 路由与之相似，只是插入数据库注册新用户。
  • /index 读取 data 表中的所有评论数据，传给页面渲染。
  • /datafx_* 系列路由主要对应不同维度或不同方式的可视化统计（比如按时间、按评分分布、按每天/每小时等维度统计评论数量）。
  • /datafx_ciyun 路由跳转到词云页面。
  • /nlp, /LDA, /bayes 分别对应情感分析、LDA 主题分析、以及贝叶斯分类结果页面。

核心逻辑：在每个路由处理函数里，从数据库或 CSV 文件中查询/读取数据，进行简单处理后包装成字典 data 再传给模板（render_template('xx.html', data=data)）。前端可能用 ECharts 或其他图表库将这些数据呈现出来。

5. 文本挖掘/分析脚本

  1. nlp.py
  • 使用 SnowNLP 对每条评论计算情感倾向（sentiments），得到结果后写到 nlp.csv。
  • SnowNLP 的 sentiments 值通常在 0~1 之间，数值越大越偏正向。
  1. lda.py
  • 利用 gensim 进行 LDA 主题建模。示例中把评论按好评 (score=5) 和差评 (score=1) 分别抽取出来做分词。
  • 过滤停用词后，把文本转换为 Dictionary 和 Corpus，再训练 LdaModel(num_topics=3, ...)。
  • 将训练好的主题的高频词抽取出来，保存到 lda.csv。
  • 仅做了简单的 3 个主题示例，实际可根据需要调整主题数并做更多细化分析。
  1. bayes.py
  • 用 scikit-learn 的朴素贝叶斯模型对评论做“好评/差评”分类。先进行分词并统计词频（CountVectorizer），再用 BernoulliNB 训练，最后把预测结果写入 bayes.csv。
  • 这里把 13 分当作差评（1），45 分当作好评（2），然后输出准确率，模型也会序列化成 bayes.pkl 方便后续加载。
  1. datafx_ciyun.py
  • 生成词云示例，基于 wordcloud 库，将评论做分词、过滤停用词后生成图片，默认保存到 static/images/beautifulcloud.png。

6. 总体流程与使用

  1. 准备数据库：
  • 建立名为 comment 的数据库，执行 comment.sql 中的建表语句，包括 data 表、tb_user 表等。
  • 修改脚本中的 pymysql.connect(...) 配置，如 host、user、passwd、db 等，保证连到自己的数据库环境。
  1. 爬取数据：
  • 执行 script.py 里的 main() 函数，爬取京东评价并插入到数据库 data 表。
  1. 文本分析：
  • 在爬取完后，可运行 nlp.py、lda.py、bayes.py 等脚本，产生若干 CSV 文件与模型文件，得到评论的情感值、LDA 主题关键词以及 Bayes 训练结果等。
  • 如果想要词云，可在 datafx_ciyun.py 中指定好停用词文件与字体文件后运行，会生成词云图片。
  1. 运行 Flask：
  • 直接 python app.py 或 flask run，默认在本地 127.0.0.1:5000 启动。
  • 打开浏览器访问相应路由，进行登录/注册后便可查看各类数据可视化、结果展示页面。

7. 总结

  • 核心思路：使用 requests + 正则 + json 实现爬虫 → MySQL 数据存储 → Flask 框架搭建 Web 展示 → 并结合 SnowNLP / gensim / sklearn 等库做简单的 NLP/机器学习处理 → 前端可用 ECharts 或模板自定义可视化。
  • 扩展方向：
  1. 增加更多的数据清洗、预处理流程，比如去重、表情符过滤、分词细化等。
  2. 优化情感分析或分类算法，如将 SnowNLP 改为其他深度学习模型，或引入更多特征。
  3. 优化爬虫部分（验证码、代理池、断点续爬等），以及部署到云服务器上让 Flask 服务持久运行。
  4. 增加真正的商品推荐逻辑或协同过滤算法，使“推荐系统”部分更完整，而非只做文本分析。

具体项目演示效果：

【基于python+nlp+贝叶斯分类+LDA的京东商品评论数据采集分析可视化+情感分析（s2025016）】 https://www.bilibili.com/video/BV1RnXGYaEHi/?share_source=copy_web&vd_source=3d18b0a7b9486f50fe7f4dea4c24e2a4

项目源码：基于python+贝叶斯分类+LDA的商品评论数据采集分析可视化系统 爬虫+情感分析

# python # 分类 # 爬虫 # 机器学习
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