08 信息化领域热词分类分析及解释 第二步 将爬取的数据使用jieba分词处理并清洗

直接上代码：

import jieba
import pandas as pd
import re
from collections import Counter

if __name__=='__main__':
    filehandle = open("news.txt", "r",encoding='utf-8');
    mystr = filehandle.read()
    seg_list = jieba.cut(mystr)  # 默认是精确模式
    print(seg_list)
    #all_words = cut_words.split()
    #print(all_words)
    stopwords = {}.fromkeys([line.rstrip() for line in open(r'stopwords.txt')])
    c = Counter()
    for x in seg_list:
            if x not in stopwords:
                if len(x) > 1 and x != '\r\n':
                    c[x] += 1

    print('\n词频统计结果：')
    for (k, v) in c.most_common(100):  # 输出词频最高的前两个词
        print("%s:%d" % (k, v))

    #print(mystr)
    filehandle.close();
# seg2 = jieba.cut("好好学学python，有用。", cut_all=False)
# print("精确模式（也是默认模式）：", ' '.join(seg2))

　　

运行截图：

 

 

 

 总结：第一步先爬取的大量数据，再根据爬取的数据进行分词，分词中去除多余的单词，用stop.txt。 

然后就可以得到上述数据。

stop.txt部分截图：