Python：爬取东方财富股吧评论进行情感分析

发布时间：2020-10-13 阅读 7458
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作者： 梁海（河北大学）
邮箱： lianyhai@163.com

 

目录

 

1. 引言

自 2006 年上线以来，「东方财富股吧」以其独创的交互模式，成为深受广大中小投资者喜爱的投资交流社区之一。也因此，其股吧评论可以有效代表资本市场上中小投资者情绪。

本文将主要介绍如何爬取「东方财富股吧」评论，并计算评论情绪倾向。

 

2. 爬取工具

本文使用了 Python 的 request 库作为主要爬取工具，并且该库具有简单易用等特点，能够满足一般的数据爬取需求。

进一步，本文使用了 xpath 来获取特定标签所储存的信息。XPath，全称 XML Path Language，即 XML 路径语言。XPath 最初设计是用来搜寻 XML 文档的，但是也同样适用于 HTML 文档的搜索。XPath 的选择功能十分强大，不但提供了非常简洁明了的路径选择表达式，而且还提供了超过 100 个内建函数用于字符串、数值、时间的匹配，以及节点、序列的处理等。甚至，我们可以认为几乎所有定位的节点都可以用 XPath 来选择。

 

3. 代码实现

本文爬取的股吧为上证指数，作为国民关注度最高的指数，该股吧也是众多的股吧中活跃度最高的。因此用上证指数股吧，作为爬取对象。

在本文中，我们将仅以「上证指数」的股吧评论为例进行演示。

3.1 导入相关库

import requests         ##获取网页  
from lxml import etree  ##解析文档  
import pandas as pd     ##保存文件

3.2 分析网址规律

网址：http://guba.eastmoney.com/list,zssh000001,f.html

第一页如图所示：

第二页如图所示：

可以发现，两页网址区别在于 f_ 后面的数字不同，因此可以通过设置数字爬取不同页面内容。

3.3 爬取和解析网页源代码

通过 requests 库，我们可以获取网页源代码。

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36'}  #构造头文件，模拟浏览器。
for page in range(1,max_page+1):
    #获取网页源代码
    print('crawling the page is {}'.format(page))  
    url= f'http://guba.eastmoney.com/list,zssh000001,f_{page}.html'  
    response  = requests.get(url, headers=headers)

然后，通过 xpath 解析网页源代码，我们就可以获取需要信息。

在谷歌浏览器内按 F12 进入开发者模型，审查我们所需要的元素，如下图:

可以看出，所有的标题和时间都保存在属性为 articleh normal_post 的 div 标签下，因此我们可以构造如下代码进行爬取。当然，以上过程也可以借助 XPath Helper 工具大大简化，

title = root.xpath("//div[contains(@class,'articleh normal_post')]//span[@class='l3 a3']//a//text()")  
time = root.xpath("//div[contains(@class,'articleh normal_post')]//span[@class='l5 a5']//text()")

完整代码如下：

max_page  = 20   #最大爬取页面
all_title = []   #爬取的标题存储列表
all_time  = []   #爬取的发表时间储存列表
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36'}  #构造头文件，模拟浏览器。
for page in range(1,max_page+1):
    #获取网页源代码
    print('crawling the page is {}'.format(page))  
    url= f'http://guba.eastmoney.com/list,zssh000001,f_{page}.html'  
    response  = requests.get(url, headers=headers) 
    #解析网页源代码
    root = etree.HTML(response.text)  
    title = root.xpath("//div[contains(@class,'articleh normal_post')]//span[@class='l3 a3']//a//text()")  
    time = root.xpath("//div[contains(@class,'articleh normal_post')]//span[@class='l5 a5']//text()")  
    all_title += title  #保存到总数组上
    all_time  += time

3.4 保存结果

data_raw = pd.DataFrame()  
data_raw['title'] = all_title  
data_raw['time'] = all_time  
data_raw.to_excel('.//data_raw.xlsx', index=False)

输出结果如下：

3.5 补充

如何获取自己的 User-Agent？

进入开发者模型，点击 Network，如下图：

然后，点击任意一个 Name 列的标题，就可以看到 User-Agent，如下图：

User-Agent 会告诉网站服务器，访问者是通过什么工具来请求的，如果是爬虫请求，一般会拒绝，如果是用户浏览器，就会应答。

 

4. 情绪打分

不久之前，百度正式发布情感预训练模型 SKEP (Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training for Sentiment Analysis)。通过利用情感知识增强预训练模型，SKEP 在 14 项中英情感分析典型任务上全面超越 SOTA。

具体实现原理，详见「SKEP: Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training for Sentiment Analysis」。

#!pip install paddlehub

import paddlehub as hub
data_raw = pd.read_excel(".\\data_raw.xlsx")
data_raw['time'] = pd.to_datetime('2020 '+data_raw['time'])
##这里使用了百度开源的成熟NLP模型来预测情感倾向
senta = hub.Module(name="senta_bilstm")
texts = data_raw['title'].tolist()
input_data = {'text':texts}
res = senta.sentiment_classify(data=input_data)
data_raw['pos_p'] = [x['positive_probs'] for x in res]
##重采样至五分钟
data_raw.index = data_raw['time']
data = data_raw.resample('15min').mean().reset_index()

部分股本评论的情感评分如下：

可以看出，上述情感评分具有一定借鉴意义。

 

5. 获取上证指数分时数据

AkShare 是基于 Python 的财经数据接口库，可以实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、数字货币等金融产品的基本面数据、历史行情数据、以及衍生数据的快速采集和清洗。接下来，我们将使用 AKShare 库获取上证指数分时数据，具体代码如下：

#pip instasll akshare --usre
import akshare as ak
sz_index = ak.stock_zh_a_minute(symbol='sh000001', period='15', adjust="qfq")
sz_index['day'] = pd.to_datetime(sz_index['day'])
sz_index['close'] = sz_index['close'].astype('float')
data = data.merge(sz_index,left_on='time',right_on='day',how='inner')
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.use('Qt5Agg')
data.index = data['time']
data[['pos_p','close']].plot(secondary_y=['close'])
plt.show()

可以看出，情绪相对于上证指数存在一个滞后效应。在初始的大幅上涨中，情绪没有立刻上涨，而是在第二次小幅上涨后才出现大幅度的上升。

 

6. 参考文献

  • akshare -Link-
  • Tian H, Gao C, Xiao X, et al. SKEP: Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training for Sentiment Analysis[J]. arXiv preprint arXiv:2005.05635, 2020. -Link-。

 

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