结巴分词与词云，简单爬虫——(python)

 bilibili弹幕词云

 

 

                                                                      

                                                              美国历史词云

JIEBA分词      

import jieba

txt=" **** "

精确模式：                                全模式：                                                               搜索模式：

res = jieba.cut(txt)                     res =jieba.cut(txt ,cut_all=True)                            res=jieba.cut_for_search(txt)

 for i in res:                                for i in res:                                                             for i in res:

 print(i)                                       print(i)                                                                   print(i)

或者

res = jieba.lcut(txt)                    res=jieba.lcut(txt,cut_all=True)                             res=jieba.lcut_for_search(txt)

print(res)     

 

词云

1.小段文字的词云

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pylot as plt

from imageio import imread

 

txt="小段文字"

color_mask=imread('图片路径')

wc=WordCloud(

 width: ** ,

 height: ** ,

 background_color: ** ,

 font_path:r'c:\windows\Fonts\***',

 mask=color_mask

)

 wc.generate( txt )

 wc.to_file('cy.pg')

 plt.imshow(wc)

 plt.show()

 

2.文本文件的词云

from wordcloud import WordCloud 

import matplotlib.pylot as plt

from imageio import imread

f.open('文本文件名.txt',encoding='utf8')

data=f.read

result="".join(jieba.lcut(data))

color_mask=imread('图片名.jpg')

wc=WordCloud(

height:**,

width:**,

font_path=r'c:\windows\Fonts\***',

mask=color_mask

)

wc.generate(result)

wc.to_file('图片名.png')

plt.imshow(wc)

plt.show()

 

 

案例（）

1.爬取bilibili弹幕

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd

imort datetime

import re

 

header={

 'User-Agent':'*********'

}

url='http:\\comment.bilibili.com/codecid.xml'

#向对方服务器发送请求 response=requests.get(url=url,headers=header)

#设置字符码 response.encoding = response.apparent_encoding

#获取文本 data=response.txt

#解析 soup=BeautifulSoup(data,'lxml')

#获取所有的d标签 d_list=soup.find_all('d')

dlist[]

#循环所有的d标签 for d in d_list:

                      danmu={}

                      danmu['弹幕']=d.txt #获取文本信息

                      danmu['时间']=datetime.datetime.now()

                      danmu['地址']=url

                      dlist.append(danmu)

#转换为二维数组，类似于excel表格 df=pd.DataFrame(dlist)

f=open('sign.txt','w',encoding='utf8')#打开文件

#循环所有的文件信息 for i in df['弹幕'].values:

                        pat=re.compile(r'[一-龥]+')#定义过滤的规则（所有的汉字）

                        filter_data=re.findall(pattern=pat,string=i)#执行过滤操作

                        f.write("".join(filter_data))#写入文本

f.close()

 

                        

 

2.bilibili弹幕分析

import jieba

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pylot as plt

from imageio import imread

 

f=open('sign.txt','r',encoding='utf8')

data=f.read()

result="".join(jieba.lcut(data))

f.close

 

color_mask=imread('图片名称.jpg')

 

wc=WordCloud(

height=***,

width=***,

background_color='**',

font_path=r'c:\windows\Fonts\***',

mask=color_mask

 

)

wc.generate(result)

wc.to_file('bilibili.png')

plt.imshow(wc)

plt.show()

 

 

                                                                ————————godlover