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由于 2020 年疫情的爆发，在线学习成为中国大学生学习的主要方式之一。
为分析疫情前后大学生线上学习体验，给未来线上教学的开展提供相关参考，本设计利用 Python 编程爬虫搜
集微博平台上关于大学生网课的评论，使用 SPSS、机器学习、自然语言处理等方法，对收集到的文本数据进行分
词、数据清洗、词频统计和聚类分析。最后根据所得到的数据进行前端可视化展示以及分析，发现目前在线教学
中学生体验的现状、趋势以及一些待解决的问题。
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原理简介：
爬虫一般指向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。其运行过程一般为：模拟浏览器发送
请求(获取网页代码)、提取有用的数据、存放于数据库或文件中。
在本项目中，利用 cookie 实现模拟登录，利用网页版微博的高级搜索接口作为入口，可以实现在微博平台的
关键词爬虫，即搜索并储存带有设定关键词的微博。
步骤：
1. 输入提前注册好的微博账号和密码，设置好需要爬虫的时间范围；
2. 启动爬虫程序，输出结果，形式为 Excel 表格。
由于条件限制，并没有许多微博账号供我们使用，所以在爬虫程序中没有设置账号池，每次模拟登录时只用
了一个账户，导致爬虫速度比较缓慢。考虑到疫情的暴发时间以及大学生的学期课程时间，在本项目中我们分别
爬虫并储存了 2019 年至 2021 年中 1 月至 6 月的 1-5 号的 500 条微博，共计有 45000 条左右的微博平台数据。
部分结果如图所示。
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