面对互联网的迅速发展，网络信息也呈现爆炸式增长。创业公司担心网络舆情带来的负面影响，就需要提前感知网络舆情，怎样省心省力的处理网络舆情呢？利用互联网软件自动化操作是好的方式。网络工程师带你快速了解用python打造自己公司中的网络舆情监测系统。
舆情系统的数据来源可以通过数据网站购卖，更多的可以利用网络爬取。舆情系统整体上应具有数据采集、数据分析、信息预警等基本功能。利用python丰富的外部库可以快速进行系统的搭建及开发。
1.数据采集
而数据采集，是Python这门编程语言的一个强项。其拥有丰富且强大的各种模块用于进行HTTP请求、数据解析和数据存储。
在HTTP请求方面，可以根据不同平台和网站的特点，灵活地使用requests、Selenium、Pyppeteer、aiohttp。在这个过程中可能会遇到反爬虫机制，比如IP限制、数字验证码、滑块验证码、点选验证码等等，那么可以使用代理IP、验证码破解等技术。
简单的数字验证码可以使用tesseract进行训练识别，拼图滑块可以使用OpenCv和YoLo进行目标检测，在此仅一两例而已。甚至于在某些情况下，可以使用MitmProxy这个本地代理服务器模块，篡改相关的请求和响应，以绕过验证。
能够请求成功，获取到页面和数据之后，解析就比较轻松了，JSON、LXML、BeautifulSoup等模块都能够比较好的进行数据的解析，方便为数据入库做准备。
2.数据分析
对于数据统计处理分析，Python的数据处理模块Pandas基本就能胜任。后期如果数据增长到使用Pandas影响效率，可以加入Dask进行数据处理。
对于自然语言处理，Python有一个很经典的NLTK库用作自然语言处理，对于中文来说，分词是必不可少的。Python中有很多用于中文分词的模块，Jieba或者其他的选择。同时，目前各家大厂都有开放自然语言处理的接口供开发者使用，如果不想自己训练和处理自然语言处理，调用这些大厂的接口也是一个选择，比如百度AI、阿里云AI、华为AI、BosonNLP等。
3.数据展示
虽然桌面客户端逐渐式微，但我们也将其考虑在内，毕竟桌面客户端在某些场景下的优势是Web网站无可比拟的。幸运的是，Python无论是开发桌面图形程序，还是开发Web程序都有很成熟稳定的方案。
如果是开发桌面图形界面程序，那么可以选择PyQt5/PySide2进行。考虑到系统会有大量的图形渲染及其他外部调用，Python内置的Tkinter就排除在外了。同时对可视化的操作可以通过Qt的Chart来绘制，也可以使用PyQtGraph来绘制。如果是开发Web网站，那么Django、Flask、Sanic等Web框架都是可以考虑的后端框架，前端的页面展示，各类前端框架和前端UI库都是可以考虑的对象。
一套好的舆情监控系统需要进行大量数据分析，才能准确反映出公司想要的结果。因此，无论是关键词的采集，还是网络信息的筛选都能重要。对于生产环境来说，采用目前商家进行几年大量案例的SAAS软件进行开发，是一条可行的道路。
还有视频的分析，是最耗软件和硬件资源的，需要云处理等大数据业务支持。
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