第6篇Scrum冲刺博客

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队名：P人大联盟

团队成员

姓名	学号
王睿娴	3222003968
张颢严	3222004426
梁恬（组长）	3222004467
潘思言	3222004423

本篇博客目录

4.2、的目录索引无法响应，其子目录可响应

• 1、Scrum Meeting
  • 1.1、站立式会议照片
  • 1.2、会议总结
• 2、燃尽图
• 3、代码/文档签入记录
  • 当天编码规范文档无更新
• 4、项目程序／模块的最新
  • 4.1、最新模块的代码
  • 4.2、各更新模块/系统的运行结果截图
    • 用户交互模块
    • 数据可视化模块
    • 数据收集模块
    • 情感分析模块
    • 系统调用整合
• 5、每人每日总结

1、Scrum Meeting

1.1、站立式会议照片

1.2、会议总结

昨日安排的任务	负责成员	实际完成情况	工作中遇到的困难
完成对爬取的文本数据的清洗分词，并传递了相关文件到模型模块文件夹，在词云生成模块增加对情感分析结果文件的分类	梁恬	完成词云生成前的分类，文本数据的清洗与分词，进一步的向量化，数据集和测试集的划分还未完成	情感分析模型的输入不明确，文本预处理的输出不明确
更新用户输入界面	潘思言	完成	输入差错处理逻辑仍需更新
优化 BERT 模型性能，处理数据集预处理问题	张颢严	完成模型优化和部分性能测试	数据预处理的多任务协调耗时较长，部分测试指标仍需完善
调试与错误修复	王睿娴	完成	不同微博结构的适配

今日计划的任务	负责成员
完成爬虫，文本预处理和词云生成的调用整合	梁恬
链接前端输入	潘思言
微调 bys 模型并优化情感分类准确率	张颢严
标准化微博发布时间	王睿娴

2、燃尽图

3、代码/文档签入记录

团队成员	代码/文档签入截图	对应的issues内容截图	对应的issues链接
梁恬			issues链接
潘思言			issues链接
张颢严			issues链接
王睿娴			issues链接

当天编码规范文档无更新

4、项目程序／模块的最新

4.1、最新模块的代码

点击查看数据可视化模块最新代码

wordcloud_generator.py更新的函数

# 读取文本数据
def load_text_data(file_path):
    try:
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8-sig') as csvfile:
            return " ".join(row[0] for row in csv.reader(csvfile)).strip()
    except FileNotFoundError:
        logger.error(f"File {file_path} not found.")
        return None

# 创建词云图
def generate_wordcloud(text, font_path, mask, image_color):
    return WordCloud(
        font_path=font_path,
        background_color="white",       # 设置背景颜色
        color_func=image_color,         # 设置字体颜色,将上面模板图像生成的颜色传入词云
         mask=mask,
        prefer_horizontal=1.0,           # 词语横排显示的概率
        scale=3                          # 增加 scale 参数以提高输出图像的分辨率
    ).generate(text)

# 美化词云图
def beautify_images(filename, save_path=''):
    image_path = f"{save_path}{filename}.png"
    image = Image.open(image_path)

    # 调整图片的对比度、色彩饱和度和锐度
    # 对比度增强30%
    img_enhanced = ImageEnhance.Contrast(image).enhance(1.3)
    # 色彩饱和度增强30%
    img_enhanced = ImageEnhance.Color(img_enhanced).enhance(1.3)
    # 锐度增强50%
    img_enhanced = ImageEnhance.Sharpness(img_enhanced).enhance(1.5)
    img_enhanced.save(image_path)

# 单个文件的词云图生成
def wordcloud_generator(sentiment, file_info, save_path, font_path):
    # 读取文本数据与读取异常处理
    words = load_text_data(file_info['text'])
    if words is None:
        logger.error(f"Failed to load data file: {file_info['text']}")
        return
    try:
        # 引进背景图片与图片颜色
        bg_image = imageio.imread((file_info['background']))
        bg_image_color = ImageColorGenerator(bg_image)
        # 创建，保存并优化词云图
        wordcloud = generate_wordcloud(words, font_path, bg_image,
                                       bg_image_color)
        save_wordcloud(wordcloud, f'wordcloud_{sentiment}', dpi=150,
                       save_path=save_path)
        beautify_images(f'wordcloud_{sentiment}', save_path)
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error generating {sentiment} wordcloud: {e}")

点击查看数据收集模块最新代码

from datetime import datetime, timedelta

def standardize_date(created_at):
    """标准化微博发布时间"""
    if "刚刚" in created_at:
        created_at = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
    elif "秒" in created_at:
        second = created_at[:created_at.find(u"秒")]
        second = timedelta(seconds=int(second))
        created_at = (datetime.now() - second).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
    elif "分钟" in created_at:
        minute = created_at[:created_at.find(u"分钟")]
        minute = timedelta(minutes=int(minute))
        created_at = (datetime.now() - minute).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
    elif "小时" in created_at:
        hour = created_at[:created_at.find(u"小时")]
        hour = timedelta(hours=int(hour))
        created_at = (datetime.now() - hour).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
    elif "今天" in created_at:
        today = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
        created_at = today + ' ' + created_at[2:]
    elif '年' not in created_at:
        year = datetime.now().strftime("%Y")
        month = created_at[:2]
        day = created_at[3:5]
        time = created_at[6:]
        created_at = year + '-' + month + '-' + day + ' ' + time
    else:
        year = created_at[:4]
        month = created_at[5:7]
        day = created_at[8:10]
        time = created_at[11:]
        created_at = year + '-' + month + '-' + day + ' ' + time
    return created_at

点击查看情感分析模块最新代码

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn import metrics
from utils import load_corpus, stopwords, processing

# 设置文件路径
TRAIN_PATH = "./data/weibo2018/train.txt"
TEST_PATH = "./data/weibo2018/test.txt"
PREDICT_PATH = "model/labeled_comments.csv"

if __name__ == "__main__":
    # 加载训练集和测试集
    train_data = load_corpus(TRAIN_PATH)
    test_data = load_corpus(TEST_PATH)

    # 将训练集和测试集转换为 DataFrame
    df_train = pd.DataFrame(train_data, columns=["words", "label"])
    df_test = pd.DataFrame(test_data, columns=["words", "label"])

    # 查看训练集数据
    print("训练集示例:")
    print(df_train.head())

    # 使用 CountVectorizer 对文本进行向量化
    vectorizer = CountVectorizer(token_pattern=r'\[?\w+\]?', stop_words=stopwords)

    # 转换训练集文本为特征向量
    X_train = vectorizer.fit_transform(df_train["words"])
    y_train = df_train["label"]

    # 转换测试集文本为特征向量
    X_test = vectorizer.transform(df_test["words"])
    y_test = df_test["label"]

    # 使用 Multinomial Naive Bayes 训练模型
    clf = MultinomialNB()
    clf.fit(X_train, y_train)

    # 使用训练好的模型进行预测
    y_pred = clf.predict(X_test)

    # 输出测试集效果评估
    print(metrics.classification_report(y_test, y_pred))
    print("准确率:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

    # 加载 CSV 文件中的测试文本
    predict_df = pd.read_csv(PREDICT_PATH)

    print(predict_df.columns)

    # 确保测试文本列存在并进行预处理
    # 确保测试文本列存在并进行预处理
    if "Comment" not in predict_df.columns:
        raise ValueError("CSV 文件中必须包含 'Comment' 列")

    predict_texts = predict_df["Comment"].apply(processing).tolist()

    # 转换测试文本为特征向量
    vec = vectorizer.transform(predict_texts)

    # 预测并输出结果
    predictions = clf.predict(vec)
    predict_df["prediction"] = predictions

    # 保存预测结果到 CSV 文件
    output_path = "model/predict/bys.csv"
    predict_df.to_csv(output_path, index=False, encoding="utf-8")
    print(f"预测结果已保存到: {output_path}")

点击查看系统调用整合最新代码

main.py

import os
import subprocess
from weibo_crawler.weibo_crawler.update_settings import main
from nlp.text_processor import text_processor
from data_visualization.logger_config import logger
from data_visualization.wordcloud_generator import wordclouds_generator

# 改变运行目录并执行对应模块函数
def change_directory_and_execute(original_dir, directory, func, *args):
    try:
        os.chdir(os.path.join(original_dir, directory))
        func(*args)
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error in {directory}: {e}")
        return False
    finally:
        os.chdir(original_dir)
    return True

# 整合调用各个模块
def emotion_analyzer(cookie, keywords, start_date, end_date, regions,
                     weibo_type_input, contain_type_input):
    # 保存原始目录
    original_dir = os.getcwd()

    if not change_directory_and_execute(original_dir, 'weibo_crawler',
                                        main, cookie, keywords,
                                        start_date, end_date, regions,
                                        weibo_type_input, contain_type_input):
        return None

    try:
        subprocess.run(['scrapy', 'crawl', 'search'], check=True)
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        logger.error(f"Error executing Scrapy command: {e}")
        return None

    if not change_directory_and_execute(original_dir, 'nlp',
                                        text_processor):
        return None

    if not change_directory_and_execute(original_dir,
                                        'data_visualization',
                                        wordclouds_generator):
        return None

    logger.info("Emotion analysis completed successfully")
    return 1

if __name__ == "__main__":
    # 调试测试用
    user_cookie = input("请输入 Cookie: ")
    user_keywords = input("请输入关键词列表，用逗号分隔: ")
    user_start_date = input("请输入搜索的起始日期（格式 yyyy-mm-dd）：")
    user_end_date = input("请输入搜索的终止日期（格式 yyyy-mm-dd）：")
    user_regions = input("请输入想要筛选的微博发布的地区，用逗号分隔：")
    user_weibo_type_input = input(
        "请输入微博类型（全部微博，全部原创微博，热门微博，关注人微博，认证用户微博"
        "，媒体微博，观点微博）: ")
    user_contain_type_input = input(
        "请输入筛选类型（不筛选，包含图片，包含视频，包含音乐，包含短链接）: ")

点击查看用户交互模块最新代码

@pb.route('/spider_analysis/topic', methods=['POST'])
def spider_analysis_topic():
    cookie = request.form.get('cookie')
    keywords = request.form.get('keyword')
    start_date = request.form.get('start_date')
    end_date = request.form.get('end_date')
    regions = request.form.get('regions')
    weibo_type_input = request.form.get('weibo_type_input')
    contain_type_input = request.form.get('contain_type_input')
    analysis_result = {
        'cookie': cookie,
        'keyword': keywords,
        'start_date': start_date,
        'end_date': end_date,
        'regions': regions,
        'weibo_type': weibo_type_input,
        'contain_type': contain_type_input
    }
    from main import emotion_analyzer
    result = emotion_analyzer(cookie, keywords, start_date, end_date, regions,
                              weibo_type_input, contain_type_input)
    if result == 1:
        return jsonify({'status': 'success', 'result': analysis_result})
    else:
        return jsonify({'status': 'failed', 'message': '情绪分析未成功完成'})

app.py

from flask import Flask, render_template
from views.page import page
import io
import sys
app = Flask(__name__)
app.register_blueprint(page.pb)
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8')
@app.route('/')
def home():
    return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
    app.run()

4.2、各更新模块/系统的运行截图

用户交互模块

• 

数据收集模块

• 

情感分析模块

• 

系统调用整合

• 
• 
• 

5、每人每日总结

团队成员	每日总结
梁恬	今日完成了其中三个模块之间的调用整合，希望之后的用户界面与情感分析模型的整合能够顺利
潘思言	在前端输入数据，并成功根据爬取的数据生成了词云图
张颢严	今天完成了基于贝叶斯（BYS）模型的搭建，并对其进行了初步测试。模型在情感分类任务中表现良好，下一步将对特征选择进行优化以提升准确率
王睿娴	完善对不同时间格式的适配。成功匹配各种格式