Python爬取全网文字并词云分析（全程一键化！）

前景引入

最近Python很火，确实很火，好像一直都比较火，哈哈哈哈。如果你也觉得很火，那么就请看完这篇文章吧，看看Python的热度到底能不能使我这篇文章火起来。

那么作为后起之秀的编程语言——Python，它到底能够做些什么了，网上一直在“炒作”Python：一键化办公，学好Python薪资翻一番，让你的生活多一点money，让你的老板对你刮目相看，让你从此找到自信！这不是吹捧，也不是浮夸。从云计算、大数据到人工智能，Python无处不在，百度、阿里巴巴、腾讯等一系列大公司都在使用Python完成各种任务，让Python越来越接地气了，它的功能也不用我说了，它的优势和特点我也不再赘述了，毕竟本篇是一个技术文章，话不多说，开干！

如果你是科研党，请看完文章！文末有惊喜哟！

源码点击这里下载，直接可以运行

项目简介

近期收到CSDN上的小粉私信，说之前一篇文章Python爬取网站小说并可视化分析，那个网站比较的好，说想要这个网站的所有书籍，自己拿去好好地研读。出于对粉丝的关心，再加上我个人也是比较喜欢文学作品的，无聊闲暇之余，看一本书陶冶一下自己的情操也不是不可的，哈哈哈。收到请求之后，我马上就开始架构思路了，我通过观察网页结构发现了它的特点，最后我加上自己的设计思路，增加词云分析这个功能，多次测试，最终达到了一键化！！！！！！！

项目思路与功能介绍

1.用户输入该网站里面的任何一本书籍的网页链接，输入储存路径回车即可，后台及运行爬虫，之后再去运行智能分词，最后利用强大的pyecharts库，来展示词云图。

在这里插入图片描述
2.这么多的书籍，够你看了吧，如果你不想看，想知道这本书主要讲的是什么，出现哪些高频词，最终也会帮助你理解和了解这篇文章的主要内容。

3.本期项目依靠数据分析库和Python原生态的库，进行文本分词，智能切割，智能词云算法和智能爬虫算法，有反爬技术的书写，也有数据分析的亮点。

项目实现

1.首先你必须要安装好这几个库

在这里插入图片描述
不会的请看这篇文章，有详细的介绍，要是看不懂我给你安装！绝对可以安装好的~

2.实现爬虫算法

提前定义好全局变量

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType
import jieba  # jieba用于分词，中文字典及其强大
from fake_useragent import UserAgent
import requests
from lxml import etree
import time
ll = []
lg = []
lk = []
lj = []
lp = []
li = []
d = {
    
    }  # 定义好相应的存储变量

def get_data(title,page,url,num):#title代表文件路径 page代表爬取的章节数 url为修订后网址 num为标签页数
    with open(r"{}.txt".format(title), "w", encoding="utf-8") as file:
        ua = UserAgent()  # 解决了我们平时自己设置伪装头的繁琐，此库自动为我们弹出一个可用的模拟浏览器

        def get_page(url):
            headers = {
    
    "User-Agent": ua.random}
            res = requests.get(url=url, headers=headers)
            res.encoding = 'GBK'
            html = res.text
            html_ = etree.HTML(html)
            text = html_.xpath('//div[@class="panel-body content-body content-ext"]//text()')
            num = len(text)
            for s in range(num):
                file.write(text[s] + '\n')

        for i in range(page):
            # time.sleep(2)
            file.write("第{}章".format(i + 1))#写入文本数据
            get_page(url+"{}.html".format(num + i))#爬虫标签页移动，数据输出爬取过程
            print("正在爬取第{}章！".format(i + 1))
        print("爬取完毕！！！！")

3.实现智能分词

我自己写了一个智能词云算法，包括各种小功能的实现，设计不易，拒绝白嫖哟，有需要的可以私信我或者自己下载！！！

4.主函数

def main():
    try:
        print("\t\t本小程序只针对：<https://www.cz2che.com/>网址有效，里面有大量的古今中外名著小说！！！\n\n")
        print("C:\\Users\\48125\\Desktop\\")
        title = input("请输入储存文本的路径及名称如桌面:（C:\\Users\\48125\\Desktop\\文本）不需要加.txt！\n")
        urll  = str(input("请输入您要爬取的网站(请将键盘光标移动到网址前面在回车！):"))
        url   = str(urll[:urll.rindex('/') + 1])
        num   = int(urll[urll.rindex('/') + 1:len(urll) - 5])
        print(url,num)
        page  = int(input("请输入本次您要爬取的章节数:\n"))
        get_data(title,page,url,num)
        Open(title)
        print("\n分词完毕！")
        print('''\n\n\t\t一键词云算法生成器
        \t0--退出词云系统
        \t1--生成一词组的词云图
        \t2--生成二词组的词云图
        \t3--生成三词组的词云图
        \t4--生成四词组的词云图
        \t5--生成大于1词组的词云图（研究常用）
        \t6--生成全部词组的词云图（包含所有类型的词组）
        ''')
        num = int(input("请输入本次展示的词语数量（最好不超过100）："))
        data = sort()[:num]
        Str = input("请输入这个词云图的标题：")
        print("词云图已经生成完毕，请查收！")
        print("感谢您对本程序的使用，欢迎下次光临！！")
        c = (
            WordCloud()
                .add(
                "",
                data,  # 数据集
                word_size_range=[20, 100],  # 单词字体大小范围
                shape=SymbolType.DIAMOND)  # 词云图轮廓，有以下的轮廓选择,但是对于这个版本的好像只有在提示里面选
                # circl，cardioid,diamond,triangle-forward,triangle,start,pentagon
                .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="{}".format(Str)),
                                 toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())  # 工具选项
                .render("{}词云制作{}词组.html".format(title, choice))
        )
        return c
    except:
        print("无法找到，请检查你的输入！")