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【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 主页-评论用户时间占比环形饼状图实现

backend 2025/7/26 18:01:24

大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解主页-评论用户时间占比环形饼状图实现

视频在线地址：

2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫) 视频教程（火爆连载更新中..）_哔哩哔哩_bilibili

课程简介：

本课程采用主流的Python技术栈实现，Mysql8数据库，Flask后端，Pandas数据分析，前端可视化图表采用echarts，以及requests库，snowNLP进行情感分析，词频统计，包括大量的数据统计及分析技巧。

实现了，用户登录，注册，爬取微博帖子和评论信息，进行了热词统计以及舆情分析，以及基于echarts实现了数据可视化，包括微博文章分析，微博IP分析，微博评论分析，微博舆情分析。最后也基于wordcloud库实现了词云图，包括微博内容词云图，微博评论词云图，微博评论用户词云图等功能。

主页-评论用户时间占比环形饼状图实现

首先commentDao实现获取7天用户评论量

def getCommentAmount():"""获取7天用户评论量:return:"""con = Nonetry:con = dbUtil.getCon()cursor = con.cursor()sql = "select DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m-%d') as commentDate,count(text_raw) as commentTotal from t_comment group by DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m-%d')  order by commentDate desc limit 0,7"cursor.execute(sql)return cursor.fetchall()except Exception as e:print(e)con.rollback()return Nonefinally:dbUtil.closeCon(con)

page.py的home()方法里，调用commentDao获取数据，然后转发到主页面

# 获取评论数量(最近7天)commentData = []commentAmountList = commentDao.getCommentAmount()for comment in commentAmountList:commentData.append({'value': comment[1], 'name': comment[0]})
return render_template('index.html',xAxis7ArticleData=xAxis7ArticleData,yAxis7ArticleData=yAxis7ArticleData,arcTypeData=arcTypeData,commentData=commentData)

index.html里定义图表对象，用得是饼状图，设置数据对象。

var chartDom = document.getElementById('commentUserZb');var myChart = echarts.init(chartDom);var option;
option = {tooltip: {trigger: 'item'},legend: {top: '5%',left: 'center'},series: [{name: '评论用户时间占比',type: 'pie',radius: ['40%', '70%'],avoidLabelOverlap: false,itemStyle: {borderRadius: 10,borderColor: '#fff',borderWidth: 2},label: {show: false,position: 'center'},emphasis: {label: {show: true,fontSize: 40,fontWeight: 'bold'}},labelLine: {show: false},data: {{ commentData | tojson }}}]};
option && myChart.setOption(option);

运行系统：