用python做网络舆情分析代码

以下是一个简单的Python代码示例，用于从新浪新闻网站上抓取新闻标题，并使用jieba分词工具对标题进行分词和词频统计：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
from collections import Counter

# 抓取新浪新闻头条页面
url = 'http://news.sina.com.cn/hotnews/'
res = requests.get(url)
res.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

# 获取所有新闻标题
titles = []
for news in soup.select('.news-item'):
    titles.append(news.select('a')[0].text)

# 对标题进行分词和词频统计
words = []
for title in titles:
    words += jieba.cut(title)
word_freq = Counter(words).most_common(10)

# 输出词频统计结果
for w, f in word_freq:
    print(w, f)

这段代码首先使用requests库和BeautifulSoup库抓取新浪新闻头条页面，并获取所有新闻标题。然后，使用jieba库对标题进行分词，并使用collections库中的Counter类进行词频统计。最后，输出词频最高的前10个词语及其出现次数。