前段时间微博上吴某和都某的时间闹得沸沸扬扬，着实让大家吃了不少瓜。Peter从网上获取到了一些用户的评论数据作为数据分析，看看微博用户都是怎么看待这件事情的。至于事情后面怎么发展，等待法律的公平公正与公开，本文仅作为数据呈现和分析使用。
本文中的数据是如何获取到的？
微博评论的数据ajax动态加载的，也就是在地址栏中的URL不变的情况返回不同的数据，但是实际发送请求的URL地址肯定是变化的，在谷歌浏览器中加载了4次，生成了不同的URL地址：
main_url是主评论的url地址，其他的URL地址是明显不同的；url2、url3、url4的差别仅在于max_id的不同。几经周折，终于找到了关键：原来main_url地址下返回的数据中有下页（第二页）max_id的信息：
同样的操作，第二页返回的max_id也是对应到第三页的URL地址中max_id的值。
⚠️总结： 通过前一页返回的数据中max_id的值作为下页url地址中max_id的值 。
给主页main_url发送请求获取到数据，找到我们需要爬取的字段信息（返回数据转成json文件的样子）：
再看看一个用户的数据信息：
本文中爬取的字段数据：
1、用户id
2、用户评论时间：comment_time
3、用户微博注册时间：register_time
4、评论内容：comment
5、评论点赞数：comment_like
6、评论回复人数：comment_reply
7、用户性别：gender
8、用户城市：city
通过pandas库将数据读取进来，我们查看前5条数据：
数据探索部分包含：
对爬取到的数据进行预处理：
对时间的处理，使用的是datetime库，开头已经导入了并缩写成dt。爬取到的数据使用的是 格林威治标准时间 ，做如下转化：
主要是将表情符处理掉：
将数据中的f变成女，m变成男，更加直观容易理解
用户画像主要从不同的维度来分析用户在评论中的情况，包含：性别、城市、微博年龄、评论点赞数和回复数等
根据性格对用户进行分组统计：
虽然主评论只有1000+，但是从结果中可以看到： 吴某某的粉丝还是以女性为主，远高于男性
主要是想知道哪些城市对吴某某的关注度较高。为了方便，我们统一取用户的省份信息：
从条形图中可以看到：
表示的是从用户注册到评论该条微博的时间间隔
用户年龄小结：
主要是想查看哪些微博评论的点赞数靠前
Peter当时爬取的数据是这条评论点赞数最多：滚！！！
多么的简单粗暴！
从结果中我们看到，还是这条评论：滚！
从不同年龄用户的点赞数和回复数中观察到：
使用jieba分词来绘制用户评论的词云图：
绘制全部评论词云图：
我们截图前50个高频词云进行绘图
从全部词云和Top50词云图中观察到：
再次郑重声明：本文仅做数据学习和分析展示，事情的后续结果如何，我们相信法律会有一个公平公正公开的结论🍉