爬虫大作业

1.选一个自己感兴趣的主题（所有人不能雷同）。

音乐网站

 

 

2.用python 编写爬虫程序，从网络上爬取相关主题的数据。

import requests
import json
import re

#根据歌词id提取歌词
lrc_url = 'http://http://music.163.com/#/song?id=1775978/api/song/lyric?' + 'id=' + str(531051217) + '&lv=1&kv=1&tv=-1'
lyric = requests.get(lrc_url)
json_obj = lyric.text
j = json.loads(json_obj)
lrc = j['lrc']['lyric']
pat = re.compile(r'\[.*\]')
lrc = re.sub(pat, "", lrc)
lrc = lrc.strip()
print(lrc)

 

3.对爬了的数据进行文本分析，生成词云。

abel_mask = np.array(Image.open("filepath"))
 
text_from_file_with_apath = open('filepath').read()
 
wordlist_after_jieba = jieba.cut(text_from_file_with_apath, cut_all = True)
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)
my_wordcloud = WordCloud().generate(wl_space_split)
my_wordcloud = WordCloud(
            background_color='white',    
            mask = abel_mask,        
            max_words = 200,           
            stopwords = STOPWORDS,        
            font_path = 'C:/Users/Windows/fonts/simkai.ttf',
            max_font_size =50,
            random_state = 30,         
                scale=.5,
                ).generate(wl_space_split)
 
image_colors = ImageColorGenerator(abel_mask)
 
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

 

 

 

 

 

4.对文本分析结果进行解释说明。

5.写一篇完整的博客，描述上述实现过程、遇到的问题及解决办法、数据分析思想及结论。

6.最后提交爬取的全部数据、爬虫及数据分析源代码。

完整代码

#coding:utf-8
import requests
import json
import re
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDS
from wordcloud import WordCloud
import jieba
import numpy as np
from PIL import Image
 

#根据歌词id提取歌词
lrc_url = 'http://music.163.com/api/song/lyric?' + 'id=' + str(1775978) + '&lv=1&kv=1&tv=-1'
lyric = requests.get(lrc_url)
json_obj = lyric.text
j = json.loads(json_obj)
lrc = j['lrc']['lyric']
pat = re.compile(r'\[.*\]')
lrc = re.sub(pat, "", lrc)
lrc = lrc.strip()
print(lrc)

#读入背景图片
abel_mask = np.array(Image.open("filepath"))
 
#读取要生成词云的文件
text_from_file_with_apath = open('filepath').read()
 
#通过jieba分词进行分词并通过空格分隔
wordlist_after_jieba = jieba.cut(text_from_file_with_apath, cut_all = True)
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)
my_wordcloud = WordCloud().generate(wl_space_split)
my_wordcloud = WordCloud(
            background_color='white',    # 设置背景颜色
            mask = abel_mask,        # 设置背景图片
            max_words = 200,            # 设置最大现实的字数
            stopwords = STOPWORDS,        # 设置停用词
            font_path = 'C:/Users/Windows/fonts/simkai.ttf',
            max_font_size =50,
            random_state = 30,         # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案
                scale=.5,
                ).generate(wl_space_split)
 
# 根据图片生成词云颜色
image_colors = ImageColorGenerator(abel_mask)
#my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors)
 
# 以下代码显示图片
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

 

爬虫结果

 

在实现的过程安装了pip 包

 

ModuleNotFoundError: No module named 'requests'等错误上网查询解决方式