JB的Python之旅-每句话背后的情绪值

每个人相处都有一套生活方式，跟女人也不一样，不同的女人要用不同的逻辑思考，要琢磨不同语句背后的含义，生活，不容易；

对于情场小白而言，最担心的就是女朋友不开心了，毕竟好不容易才从右手变成了实物，肯定是加倍爱惜的；

但，你真的了解每一句话的情绪分析吗？ 给一句话，能知道这句话的情绪占比吗？

情绪分析

情绪分析关键的是 词典 ，网上找了下，大连理工情感词汇本体库比较有名，那就试试看；

下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/18PeWl-9EjZ7O5Rdfejzgig     
提取码：qc3n 
复制代码

下载完后，看了下说明文档，了解下，词库里面的格式是这样的：

看起来好像不错，就试试看~

解压说，发现有这几个文件：

简单介绍下2个py文件：

• evaluate.py，把情感词汇.xlsx转成情感词汇.csv
• process.py

这里需要注意，使用evaluate.py时，有可能会报 UnicodeEncodeError 这个错；

解决也很简单，在原脚本的第11行，指定encoding用 utf-8 即可:

with open('情感词汇.csv', 'w',encoding='utf-8') as out_file:
复制代码

而执行evaluate.py时候，需要import docopy跟pandas两个库，自行安装吧；

pip install docopy

pandas的话，之前听说很多依赖，后来jb安装个anaconda就好了（全家桶）；
复制代码

docopt

安装完两个库，因docopy这个库没了解过，因此上官网了解下：

docopt官网上的介绍是：

Command-line interface description language
docopt helps you:
define interface for your command-line app, and
automatically generate parser for it.
复制代码

从中可以看出docopt的两个主要功能：

• 定义交互参数
• 解析参数信息

再看下官网的例子：

Naval Fate.

Usage:
  naval_fate ship new <name>...
  naval_fate ship <name> move <x> <y> [--speed=<kn>]
  naval_fate ship shoot <x> <y>
  naval_fate mine (set|remove) <x> <y> [--moored|--drifting]
  naval_fate -h | --help
  naval_fate --version

Options:
  -h --help     Show this screen.
  --version     Show version.
  --speed=<kn>  Speed in knots [default: 10].
  --moored      Moored (anchored) mine.
  --drifting    Drifting mine.
复制代码

在这个例子中， Naval Fate 是app名称， naval_fate 是命令行命令， ship 、 new 、 move 这些是可选的执行命令(commands), x 、 y 、 name 这些是位置参数(positional arguments)， -h 、 --help 、 --speed 等这些是选项参数(options)；

例子里面用

• "[]"描述可选元素(optional)
• "()"描述必要元素(required)
• "|" 描述互斥元素(mutually exclusive)
• "..."描述重复元素(repeating)

这些参数，前面加上naval_fate就形成了可用的命令，这些命令在Usage中介绍；

Usage下面的Options里罗列了选项(options)及其描述，它具体描述了

• 选项是否有长/短形式，如-h, --help
• 选项后面是否带参数，如--speed=
• 选项是否有默认值，如[default: 10]

Usage和options里的内容就组成了帮助信息，当用户输入-h或--help参数时，命令行就会输出帮助信息。

docopt会抽取帮助信息里的内容，然后对命令行传入的参数进行解析。

实例

用实例来说明，创建一个test.py文档：

"""Naval Fate.

Usage:
  naval_fate.py ship new <name>...
  naval_fate.py ship <name> move <x> <y> [--speed=<kn>]
  naval_fate.py ship shoot <x> <y>
  naval_fate.py mine (set|remove) <x> <y> [--moored | --drifting]
  naval_fate.py (-h | --help)
  naval_fate.py --version

Options:
  -h --help     Show this screen.
  --version     Show version.
  --speed=<kn>  Speed in knots [default: 10].
  --moored      Moored (anchored) mine.
  --drifting    Drifting mine.

"""
from docopt import docopt


if __name__ == '__main__':
    arguments = docopt(__doc__, version='Naval Fate 2.0')
    print(arguments)
复制代码

执行命令：

python test.py ship new jb
复制代码

结果：

{'--drifting': False,
 '--help': False,
 '--moored': False,
 '--speed': '10',
 '--version': False,
 '<name>': ['jb'],
 '<x>': None,
 '<y>': None,
 'mine': False,
 'move': False,
 'new': True,
 'remove': False,
 'set': False,
 'ship': True,
 'shoot': False}
复制代码

然后再尝试一个Usage里没有的命令：

Usage:
  naval_fate.py ship new <name>...
  naval_fate.py ship <name> move <x> <y> [--speed=<kn>]
  naval_fate.py ship shoot <x> <y>
  naval_fate.py mine (set|remove) <x> <y> [--moored | --drifting]
  naval_fate.py (-h | --help)
  naval_fate.py --version
复制代码

小小结

• docopt( doc )这个函数根据帮助文档的说明解析命令行参数，然后将结果返回为一个字典；
• 当用户使用不在Usage之内的命令，输出帮助文档；
• 要使用的时候， from docopt import docopt 调用即可；
• 必填参数， doc ，其他4个是可选（ help 、 version 、 argv 、 options_first ）;

evaluate

看回evaluate.py这个文件，顶部有这么一段：

__doc__ = '''
Usage:
    emotion WORD

With Python:
    EmotionDict() --> init
    EmotionDict.evaluate(word) --> tuple(词语(str), 情感分类(str), 强度(int), 极性(int)) or None
'''
复制代码

这里面也专门告诉py怎么用了，那新建个test.py试试：

from 情感词汇.evaluate import EmotionDict

test = EmotionDict()
print(test.evaluate(word="战祸"))
复制代码

直接运行，得到的输出：

('战祸', 'ND', 5, 2)
复制代码

对比了Excel的内容，内容是一样的；

• ND代表憎恶；
• 强度有1、3、5、7、9，9是最高，5则说明一般；
• 极性有4类，0代表中性，1代表褒义，2代表贬义，3带边兼有褒贬两性；

其他的，请看 说明.doc ，都有说明；

因此，战祸这个词，用贬义的方式来表达内心的憎恶？ 不知道为什么，总感觉怪怪的；

试试一句话

一个词就是上面的用法，那一段话呢？

就需要分词了，中文分词用的最多就是 jieba 库，不了解的同学，请移步此处；

某博直接找来一段话，结合分词，一起看看：

分词

seg_list = jieba.cut("带着立场看比赛注定是痛苦的，倒不如好好品品比赛中每一个精彩的瞬间！",cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))
复制代码

输出：

Default Mode: 带/ 着/ 立场/ 看/ 比赛/ 注定/ 是/ 痛苦/ 的/ ，/ 倒不如/ 好好/ 品品/ 比赛/ 中/ 每/ 一个/ 精彩/ 的/ 瞬间/ ！
复制代码

组合

seg_list = jieba.cut("带着立场看比赛注定是痛苦的，倒不如好好品品比赛中每一个精彩的瞬间！",cut_all=False)
test = EmotionDict()
for i in seg_list:
    print(i)
    print(test.evaluate(word=i))
复制代码

输出：

带
None
着
None
立场
None
看
None
比赛
None
注定
None
是
None
痛苦
('痛苦', 'NB', 7, 0)
的
None
，
None
倒不如
None
好好
None
品品
None
比赛
None
中
None
每
None
一个
None
精彩
('精彩', 'PH', 7, 1)
的
None
瞬间
None
！
None
复制代码

标点符号没做过滤，不太影响； 简单看了下，那么多个词，只有 精彩、痛苦 是有返回内容的，也就说明，原来的词库远远不够；

而且要把对应的PH、数字对应起来，还需要单独写一个转换逻辑，还要过滤各种符号，这里面还是有很多小细节做的，到这里，效果实在太差了，主要是， 词库内容太少了，很多词语都没有，压根就没办法判断；

看看别人的

既然不自己造轮子，那就看看别人的吧，这种语境分析，第一时间就想起BAT了，那就一起看看BAT吧；

某度

直接某度搜索 某度自然语言处理 ，直接弹出某度AI开放平台，点击后看下产品服务，选择自然语言处理，就看到有提供 情感倾向分析 ，同时也有 对话情绪识别 两个服务，两者应该是共同原理，就看前者了；

点击后，登录，直接点击api文档，翻到情感倾向分析接口；

接口描述

对包含主观观点信息的文本进行情感极性类别（积极、消极、中性）的判断，并给出相应的置信度。

请求说明

请求示例

• HTTP方法: POST
• 请求URL: aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp…

URL参数

参数	值
access_token	通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取”

Header如下

参数	值
Content-Type	application/json

Body请求示例

{
    "text": "苹果是一家伟大的公司" 
}
复制代码

请求参数

参数	类型	描述
text	string	文本内容（GBK编码），最大2048字节

返回说明

返回参数参数|说明|描述 --|--| log_id|uint64|请求唯一标识码 sentiment|int|表示情感极性分类结果，0:负向，1:中性，2:正向 confidence|float|表示分类的置信度，取值范围[0,1] positive_prob|float|表示属于积极类别的概率 ，取值范围[0,1] negative_prob|float|表示属于消极类别的概率，取值范围[0,1]

返回示例

{
    "text":"苹果是一家伟大的公司",
    "items":[
        {
            "sentiment":2,    //表示情感极性分类结果
            "confidence":0.40, //表示分类的置信度
            "positive_prob":0.73, //表示属于积极类别的概率
            "negative_prob":0.27  //表示属于消极类别的概率
        }
    ]
}
复制代码

Access Token获取

Access Token获取是通过API Key和Secret Key来获取的，那这两个怎么获取？

还记得情感倾向分析的主页吗？有个立即使用的按钮，要去创建应用；

点击创建应用，输入应用名称、描述，然后点击查看应用详情，这里面的API Key 跟Secret Key需要使用到；

来到access token获取网址，按照要求试试，官方给的是py2，用py3重弄下，代码如下:

import requests

url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'

headers = {
                "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.32 Safari/537.36",
                "Content-Type":"application/json"
}

params = {
    "grant_type":"client_credentials",
    "client_id":你的API Key,
    "client_secret":你的Secret Key

}
response = requests.post(url,headers=headers,params=params)
text = response.json().get("access_token")
print(text)
复制代码

对应的结果就是access_token的值啦；

爽一把

这里遇到个坑，按照官方文档操作，用requests库，无论怎么调，最终都会报下面这个错；

{'log_id': 3838837857684473751, 'error_code': 282004, 'error_msg': 'invalid parameter(s)'}
复制代码

最后网上找了好久，改用urllib库就好了，一脸懵逼。。贴代码：

import json
import urllib

# 获取情绪内容
access_token=你的access_token值
url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?access_token='+access_token

headers={'Content-Type':'application/json'}

post_data = {"text":"带着立场看比赛注定是痛苦的，倒不如好好品品比赛中每一个精彩的瞬间！"}
data=json.dumps(post_data).encode('GBK')

request = urllib.request.Request(url, data)
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read()
content_str = str(content, encoding="gbk")
print(content_str)
复制代码

输出：

{"log_id": 830621152984506211, "text": "带着立场看比赛注定是痛苦的，倒不如好好品品比赛中每一个精彩的瞬间！", "items": [{"positive_prob": 0.521441, "confidence": 0.571177, "negative_prob": 0.478559, "sentiment": 1}]}
复制代码

根据官网文档，上面4个字段含义如下：

• sentiment，表示情感极性分类结果，官方没具体说明，猜测是跟上面一样，即0代表中性，1代表褒义，2代表贬义，3带边兼有褒贬两性；
• confidence，表示分类的置信度；
• positive_prob，表示属于积极类别的概率
• negative_prob，表示属于消极类别的概率

按照上面的结果，那这句话应该是属于中性词，偏积极；

某讯

直接找，会发现文智自然语言处理，产品介绍文档在这里，API指南在这里，官方提供demo，py的demo在 这里 ；

download代码，github上说需要安全凭证，点击登录获取；

然后还要安装对应的依赖库，提供2种方式任君选择：

$ pip install qcloudapi-sdk-python

或者下载源码安装
$ git clone https://github.com/QcloudApi/qcloudapi-sdk-python
复制代码

pythonsetup.py install

然后打开tests下的demo.py ，修改模块、接口名、接口参数即可；

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

# 引入云API入口模块
from QcloudApi.qcloudapi import QcloudApi

'''
module: 设置需要加载的模块
'''
module = 'wenzhi'

'''
action: 对应接口的接口名，请参考wiki文档上对应接口的接口名
'''
action = 'TextSentiment'

'''
config: 云API的公共参数
'''
config = {
    'Region': 'ap-guangzhou',
    'secretId': 'AKIDmmuRdgSV8sjR0eokVh2159Kp2OiyPHPQ',
    'secretKey': 'DNS9h6aBFLYo2BAEBPePI3d3IMGzb7ml',
}

# 接口参数
action_params = {
    "content":"带着立场看比赛注定是痛苦的，倒不如好好品品比赛中每一个精彩的瞬间！"
}

try:
    service = QcloudApi(module, config)
    print(service.generateUrl(action, action_params))
    print(service.call(action, action_params))
except Exception as e:
    import traceback
    print('traceback.format_exc():\n%s' % traceback.format_exc())
复制代码

输出：

b'{"code":0,"message":"","codeDesc":"Success","positive":0.58672362565994,"negative":0.41327640414238}'
复制代码

• positive，积极
• negative，负面

对了，某讯没有免费的体验，jb刚好是新人领了个免费礼包，如果不是新手，就要自己充钱的，很X讯；

某里

点击这里-情感分析，登录，点击开通，然后来到控制台；

点击基础版，api调试：

选择api，这里关于情感分析的，只有电商类的，其他都跟情感没啥关系：

按照要求，输入你的access key跟secret，点击调试即可：

关于响应的讲解，点击这里，可以看到polarity的参数值，因此，例子是负面的，很合理；

剩下的，就是购买了，270起，感兴趣的了解下，使用的话，就到这里了；

阿里提供在线调试，比较方便，但是类型太少了，而且不够详细，结果就是正面、负面、中性3选1，一旦哪天有Bug，就惨了；

定时爬取微博

这个章节不想讲述太多内容，之前思路都有讲过，只是把代码结合下而已，详情请参考下面两篇文章：

上面3个平台的结果很明显，只能用某度，毕竟，免费嘛；

push到微信用的是server酱，直接贴代码：

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
from json import JSONDecodeError
import time
import requests
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import json
import urllib


wb_url = "https://m.weibo.cn/profile/info?uid=你要关注的微博用户id"
server_url = "http://sc.ftqq.com/你的server酱.send"

# 获取情绪内容
access_token='你的百度access_token值'
bd_url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?access_token='+access_token

wb_headers = {
    "Host": "m.weibo.cn",
    "Referer": "https://m.weibo.cn/u/随便，一般是你要关注的微博用户id",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) "
                  "Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1",
}

wb_params = {
    "text": "{text}",
    "desp": "{desp}"
}

statuses_id = ""
scheduler = BlockingScheduler()
page_size = 10


def get_time():
    """
    获取当前时间
    """
    return time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())


def push_wx(text=None, desp=None):
    """
    推送消息到微信
    :param text: 标题
    :param desp: 内容
    :return:
    """
    wb_params['text'] = text
    wb_params['desp'] = desp

    response = requests.get(server_url, params=wb_params)
    json_data = response.json()

    if json_data['errno'] == 0:
        print(get_time() + " 推送成功。")
    else:
        print(json_data)
        print("{0} 推送失败：{1} \n {2}".format(get_time(), json_data['errno'], json_data['errmsg']))


def filter_emoji(text, replace=""):
    """
    过滤Emoji表情
    :param text: 原文
    :param replace: 将Emoji替换为此内容
    :return: 过滤后的内容
    """

    try:
        co = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]')
    except re.error:
        co = re.compile(u'[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]')
    return co.sub(replace, text)


def get_desp(user, statuse):
    """
    获取微博内容
    """

    global text;
    global nick_name;

    # 个人信息
    avatar = user['profile_image_url']  # 头像
    nick_name = user['screen_name']  # 昵称
    follow_count = user['follow_count']  # 关注
    followers_count = user['followers_count']  # 粉丝
    description = user['description']  # 个性签名

    # 微博信息
    image = ""
    created_at = statuse['created_at']  # 时间
    source = statuse['source']  # 发送微博的设备


    # 微博内容
    if 'raw_text' in statuse:
        print(statuse)
        text = statuse['raw_text']
    else:
        text = statuse['text']

    text = filter_emoji(text, "[emoji]")

    # 获取图片
    if 'pics' in statuse:
        pics = statuse['pics']
        for pic in pics:
            image += "![]({0})\n\n".format(pic['url'])

    return "![]({0})\n\n### {1}\n\n关注：{2} and 粉丝：{3}\n\n签名：{4}\n\n发送时间：{5}\n\n设备：{6}\n\n微博内容：\n\n{7}\n\n{8}" \
        .format(avatar, nick_name, follow_count, followers_count, description, created_at, source, text, image)


def start_task():
    # print("执行查询任务")
    response = requests.get(wb_url, headers=wb_headers)

    try:
        json_data = response.json()
    except JSONDecodeError as e:
        print(get_time() + " Json解析异常, 跳过此次循环：" + str(e))
        return

    state = json_data['ok']

    if state != 1:
        push_wx(get_time() + " 你的女朋友又挂啦，状态码：" + str(state) + "，快去看看吧。", "")
        scheduler.remove_job('wb')
        return

    data = json_data['data']
    user = data['user']
    statuses = data['statuses']

    size = len(statuses)

    if size < page_size:
        print(get_time() + " 返回数据不正确，跳过本次循环。 size:" + str(size))
        return

    first_statuse = statuses[0]
    new_id = first_statuse['id']

    global statuses_id

    if new_id != statuses_id:
        print(get_time() + " 有新微博! id-> " + new_id)

        # 获取微博信息
        desp = get_desp(user, first_statuse)
        title = "女神更新微博啦"

        release_text = SentimentAnalysis()
        push_wx(title, release_text+desp + "\n\n[微博原文](https://m.weibo.cn/profile/2105667905)")

        statuses_id = new_id


def SentimentAnalysis():
    post_data = {"text": text}
    data = json.dumps(post_data).encode('GBK')

    request = urllib.request.Request(bd_url, data)
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read()
    content_str = str(content, encoding="gbk")
    data = json.loads(content_str)

    # 积极、消极、可信度的概率
    positive_prob = '%.2f%%' % (data["items"][0]["positive_prob"] * 100)
    negative_prob = '%.2f%%' % (data["items"][0]["negative_prob"] * 100)
    confidence = '%.2f%%' % (data["items"][0]["confidence"] * 100)
    sentiment = data["items"][0]["sentiment"]

    if (positive_prob > negative_prob):
        prob = positive_prob

    elif (positive_prob < negative_prob):
        prob = negative_prob
    else:
        prob = positive_prob

    if (sentiment == 0 ):
        prob_text = "负面"
    elif (sentiment == 1 ):
        prob_text = "中性"
    elif (sentiment == 2):
        prob_text = "正向"


    analysis_text = "你女神博主："+nick_name + "，发布了情绪值为"+prob+"，疑似是"+prob_text+"情绪的微博，快来看看吧，可信度："+confidence+"，微博原文是："+text
    return analysis_text


if __name__ == '__main__':
    print(get_time() + " 骚年，噩梦来袭！")
    scheduler.add_job(start_task, "interval", seconds=6, id="wb")
    scheduler.start()
复制代码

代码不能直接用，要手动输入几个值，微博用户id、某度access_token、server酱，完；

效果图

百分号 %

不知道为什么被过滤了，正常是XX%这样的格式，但是看着懂就好了，不纠结；

通过上面的推送信息，信息最大化，也得出对应的情绪值，但是，女人说的话，要视不同场景而决定其含义；

比如吵架时的分手，其实就是要你哄，要你抱；
比如成家后的不要，是不舍得，偷偷买吧；
复制代码

而这种含义，不结合语境是没法判断的；

而女人的心思，别猜，买/哄/舔就对了；

对了，前提是得有个男/女朋友，不然，还是买点护肤品慰劳下自己的右手吧；

小结

本文主要介绍了情绪分析的内容，有手动统计，也有利用BAT平台的接口，出了某度有免费接口提供外，其他都要收费，而且不低，用来调试或者内部用用，用某度的挺好的，量多可能会收费，但没找到具体文档，不纠结了；

同时学习了Py的docopt模块，会抽取帮助信息里的内容，然后对命令行传入的参数进行解析；

而在试用BAT平台时，会发现调用接口都需要安全凭证/授权校验，目的还是为了安全性，这块是值得学习的，回想下，内部接口是否无需校验就可直接调用？是否会被第三方利用的可能？

最好，祝有女朋友的，幸福美满，避开所有障碍，早日拉埋天窗； 没女朋友的，学会聊天，保持自信，别太死板，最重要是有上进心，阳光活力，换位思考，如果你是女生，你会喜欢自己吗？

最后，谢谢大家！