在当今信息时代新闻热点数据对于了解社会动态、把握舆论趋势具有重要意义。然而海量的网络数据混杂着各种非结构化信息如何从中有效提取和清洗出有价值的数据成为一项技术挑战。基于这一背景开发了一款基于Python的新闻热点数据清洗和可视化展示系统旨在提高新闻数据的质量与利用率。系统首先通过Scrapy爬虫库获取到对微博热搜博文进行爬取包括博文的内容、评论等数据经过pandas完成数据清洗保存之后展示的可视化数据包括有热词统计热门词云热度趋势等。然后系统通过朴素贝叶斯机器学习算法建立情感分析模型展示评论的正面、负面的信息。另外用户输入具体的博文内容的时候系统会展示相应的博主名称。总的来看系统是一款基于B/S架构的web网站采用了多种技术手段进行开发包括Python爬虫技术、Hadoop大数据存储技术、Spark计算框架、Echarts可视化库以及Django后端框架等。通过这些技术的综合运用实现了对微博热搜数据的全方位分析和可视化展示。同时结合机器学习算法进行情感分析进一步提高数据的分析价值和精度。根据以上的功能需求情况整体的功能模块包括有前端vue项目模块后端django项目包括后端一般的功能模块和爬虫模块。前台vue的页面主要页面包括注册与登录页面数据可视化展示页面爬虫模块主要用来爬取新浪微博的相关数据信息通过使用hadoop进行数据的存储django后台用来提供前台所用的json数据以及给出情感评估的结果。用户进入本系统可查看系统主页信息系统首页展示的是热词统计热门词云热度趋势热搜主题列表舆情监控评论列表等可视化数据。另外用户输入具体的博文内容的时候系统会展示相应的博主名称这是通过查询语句实现的。主页中的图标数据主要是通过Echarts框架的功能只需要创建对应的实体类便可以获取对应的展示信息。