用python编写某品牌手机图片爬虫和评论数据分析，并进行数据获取：采集京东某品牌手机评论数据，数据预处理，可视化分析，图形用户界面，数据存取：使用txt/csv/excel等

好的，这是一个比较复杂的项目，需要分为多个步骤来完成。下面是一个简要的流程：

1. 确定爬取的手机品牌，使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库爬取京东手机评论数据。可以使用以下代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?productId=123456&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}

response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

其中，将上面的 url 中的 productId 替换为要爬取的手机品牌的 ID。

2. 解析评论数据，提取有用的信息。可以使用以下代码：

comments = soup.find_all("div", class_="comment-item")

for comment in comments:
    user_name = comment.find("div", class_="user-info").find("a").text.strip()
    content = comment.find("div", class_="comment-content").find("p").text.strip()
    score = comment.find("div", class_="comment-star").find("i")["class"][1][-1]
    time = comment.find("div", class_="comment-op").find_all("span")[1].text.strip()

其中，user_name 表示用户名，content 表示评论内容，score 表示评分，time 表示评论时间。

3. 数据预处理，例如去除停用词、分词等。可以使用 jieba 库进行中文分词，使用以下代码：

import jieba

jieba.set_dictionary("dict.txt.big")

comment_list = []
for comment in comments:
    content = comment.find("div", class_="comment-content").find("p").text.strip()
    seg_list = jieba.cut(content, cut_all=False)
    comment_list.append(" ".join(seg_list))

其中，dict.txt.big 是 jieba 带的中文分词词典。

4. 进行数据分析，例如情感分析、词频统计等。可以使用情感分析库 TextBlob 进行情感分析，使用以下代码：

from textblob import TextBlob

positive_count = 0
negative_count = 0
neutral_count = 0
for comment in comment_list:
    blob = TextBlob(comment)
    if blob.sentiment.polarity > 0:
        positive_count += 1
    elif blob.sentiment.polarity < 0:
        negative_count += 1
    else:
        neutral_count += 1

其中，positive_count 表示积极评论数量，negative_count 表示消极评论数量，neutral_count 表示中性评论数量。

5. 进行可视化分析，例如绘制词云图、条形图等。可以使用词云库 wordcloud 和绘图库 matplotlib 进行可视化分析，使用以下代码：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

comment_text = " ".join(comment_list)
wordcloud = WordCloud(background_color="white", width=800, height=400, max_words=100, font_path="msyh.ttc").generate(comment_text)

plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

其中，msyh.ttc 是字体文件，用于绘制中文词云。

6. 使用 PyQT5 库构建图形用户界面，方便用户输入爬取的手机品牌和保存的文件名等信息，使用以下代码：

from PyQt5 import QtWidgets, QtGui, QtCore

class MainWindow(QtWidgets.QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle("手机评论数据分析")
        self.resize(400, 300)

        self.brand_label = QtWidgets.QLabel("手机品牌")
        self.brand_edit = QtWidgets.QLineEdit()
        self.file_label = QtWidgets.QLabel("保存文件名")
        self.file_edit = QtWidgets.QLineEdit()
        self.start_button = QtWidgets.QPushButton("开始爬取")
        self.start_button.clicked.connect(self.start_crawl)

        layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.brand_label)
        layout.addWidget(self.brand_edit)
        layout.addWidget(self.file_label)
        layout.addWidget(self.file_edit)
        layout.addWidget(self.start_button)
        self.setLayout(layout)

    def start_crawl(self):
        brand = self.brand_edit.text()
        file_name = self.file_edit.text()
        # 爬取和分析数据的代码
        # ...

if __name__ == "__main__":
    app = QtWidgets.QApplication([])
    window = MainWindow()
    window.show()
    app.exec_()

其中，MainWindow 类继承自 QWidget 类，实现了图形用户界面的各个部分，start_crawl 方法用于处理用户输入的信息并调用爬取和分析数据的代码。

7. 使用 pandas 库将数据存储到 txt/csv/excel 等文件中，使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"user_name": user_names, "content": comment_list, "score": scores, "time": times})
df.to_csv(file_name + ".csv", index=False)

其中，user_names、comment_list、scores 和 times 分别表示用户名、评论内容、评分和评论时间，df 表示将这些数据存储到一个 DataFrame 中，to_csv 方法将 DataFrame 存储到 csv 文件中。可以将 to_csv 替换为 to_excel、to_json 等方法，根据需要将数据存储到不同格式的文件中。

以上是一个简要的流程，实际上还需要考虑一些细节问题，例如反爬虫、数据清洗等。同时，需要根据具体需求进行修改和优化。