序文

私の友人は最近、いくつかの良い本やドラマのおすすめを公開アカウントに投稿しました。それから私は手伝って、書評の単語の雲を作ることを考えました、多分それは効果的で、それをするだけで、インターネットで情報を集め、そして最終的に完成します私自身のニーズに応じてそれだけです！

1.目標を達成します。

図2に示すように、書評または映画レビューをクロールしてからレビューワードを取得し、ワードクラウドを作成します
ここに画像の説明を挿入
。コンテンツプレビュー

この記事は多くの知識ポイントを持つように設計されており、コードにコメントがありますこれは簡単なリストです
（1）Pythonによる文字列の処理（不要なものを削除する）-reライブラリの使用
（2 ）pythonによるファイルの読み取り書き込み操作
（3）pythonは、文字列、リスト、辞書などを含むさまざまなタイプのデータを変換します。
（4）クローラー関連のコンテンツ
（5）jieba（stutter、hahaha）の実用的な
単語セグメンテーションデータベースの使用（6 ）wordcloudワードクラウド生成されたライブラリの使用

1.準備

1.Python環境

2、Pythonライブラリに関連しpip install 包名てインストールする必要があります

pip install jieba
pip install wordcloud
（記事に含まれる他のライブラリは、インストールされていない場合はインストールする必要があります）

2つ目は、ライブラリをインポートする

import jieba
from wordcloud import WordCloud

注： wordcloudのインポート時に途方もないエラーが発生しました。エラーメッセージはImportError：cannot import name'WordCloud 'でした。当時はとても奇妙に感じました。自分のコンピューターが他のコンピューターと異なるのはなぜですか。？？
ここに画像の説明を挿入
後で、Pythonのファイル名を「wordcloud.Py」と書いていることがわかりました。当然、問題が発生します。解決策は、ファイル名を変更することです...

3つの基本的な機能の実現

特定のテキストのワードクラウドの作成を実現します

# 简单对一定的文本制作词云(将所需文本放入wordcloudtext.txt文件中)
import re
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import numpy
from PIL import Image

#创建词云
def create_wordcloud(content,savename):
    mask = numpy.array(Image.open("ball.jpg"))  #配置一个mask参数，生成该图片形状的词云
    contents = ''.join(content)   #拼接所给的内容，如果所给的是列表那么将列表中的内容拼接起来，如果是字典那么拼接其所有键
    content_cut = jieba.cut(contents,cut_all=False)   #jieba.cut用来分词，cut_all参数用来控制全模式或者精确模式分词
    content_space_split = ' '.join(content_cut)   #用空格将分词结果拼接起来
    result = WordCloud('simhei.ttf',
                   mask = mask,
                   background_color='white', # 背景颜色
                   width=1000,
                   height=600,).generate(content_space_split)#创建词云
    result.to_file('%s.png'%savename)  #将词云保存为图片

#删除文本中的非中文部分
def find_chinese(file):
    pattern = re.compile(r'[^\u4e00-\u9fa5]')
    chinese = re.sub(pattern, '', file)
    #print(chinese)
    return chinese

if __name__ == '__main__':
    with open ('D:\\ryc\python_learning\other\\3_wordcloud\wordcloudtext.txt','r') as f:#读取.txt文件内容（将想要制作词云的文本内容放入该文本文件中）
        content = f.read()
        content = find_chinese(content)
        content = re.sub('[我你他的了但是就还要不会那在有都才看也又太像可中却很到对时候能这而当没]','',content)  #去除文本中我你他之类的不想要的高频词
        print(content)
    create_wordcloud(content,'词云评论')

4.書評をクロールし、ワードクラウドを作成する

import requests
import re
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import numpy
from PIL import Image

#删除文本中的非中文部分
def find_chinese(file):
    pattern = re.compile(r'[^\u4e00-\u9fa5]')
    chinese = re.sub(pattern, '', file)
    return chinese

#爬取小王子的短评内容
def spider_xiaowangzi():
    commentres = ''
    with open ('D:\\ryc\python_learning\other\\3_wordcloud\spider_wordcloud.txt','w',encoding='utf-8') as f:
        url = 'https://book.douban.com/subject/1084336/comments/?percent_type=h&limit=20&status=P&sort=new_score'  #爬取目标地址
        header = {
    
    
            'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36',
            'Cookie' : 'll="118100"; bid=gr9hyjlFAIs; __utmz=30149280.1586961843.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none); _vwo_uuid_v2=DAACAB21E936827CFA01C7ADE5CAF4293|cc739421584c029e0df955dae135ef07; __gads=ID=2846de2c51666e22:T=1587043991:S=ALNI_MaF-A9RTL8744UwEClUMK5nqOC8nw; _ga=GA1.2.507836951.1586961843; gr_user_id=3aa1d1e6-1a34-4b05-82ef-8066755b0ca9; __utmz=81379588.1587383782.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none); __yadk_uid=Ot4d328rVsOjtT0KtAdZE0rJH9jhIhlq; viewed="1007305"; ap_v=0,6.0; __utmc=30149280; __utma=30149280.507836951.1586961843.1588474302.1588476961.13; __utmt_douban=1; __utmb=30149280.1.10.1588476961; __utma=81379588.507836951.1586961843.1587445404.1588476961.5; __utmc=81379588; __utmt=1; __utmb=81379588.1.10.1588476961; _pk_id.100001.3ac3=bc45a2b0c4ddf6ec.1587383783.5.1588476961.1587445427.; _pk_ses.100001.3ac3=*'
        }  #带上请求头爬取才不至于被拦
        try :
            data = requests.get(url,headers = header).text
        except:
            print('爬取失败')
            exit ()
        #从爬取的data中解析出该部分内容（结果是一个列表）
        comment = re.findall('<span class="short">(.*?)</span>',data)  #<span class="short">十几岁的时候渴慕着小王子，一天之间可以看四十四次日落。是在多久之后才明白，看四十四次日落的小王子，他有多么难过。</span>

        for i in range(0,len(comment)):
            commentres = commentres + comment[i]   #将列表转换为一个完整的字符串
        commentres = find_chinese(commentres)      #去除其中的非中文部分
        commentres = re.sub('[我你他的了但是就还要不会那在有都才看也又太像可中却很说到对]','',commentres)  #去除文本中我你他之类的你不想要的高频词
            
        f.write("{duanpin}\n".format(duanpin = commentres)) #将结果写入.txt文件中
        #print (commentres)
        return commentres
        

def create_wordcloud(content,savename):
    mask = numpy.array(Image.open("ball.jpg"))    #配置一个mask参数，生成该图片形状的词云
    contents = ''.join(content)   #拼接所给的内容，如果所给的是列表那么将列表中的内容拼接起来，如果是字典那么拼接其所有键
    content_cut = jieba.cut(contents,cut_all=False)   #jieba.cut用来分词，cut_all参数用来控制全模式（True）或者精确模式分词（False）
    content_space_split = ' '.join(content_cut)    #用空格将分词结果拼接起来
    result = WordCloud('simhei.ttf',                
                   mask = mask,
                   background_color='white', # 背景颜色
                   width=1000,
                   height=600,).generate(content_space_split) #创建词云
    result.to_file('%s.png'%savename)  #将词云保存为图片

if __name__ == "__main__":
    comment = spider_xiaowangzi()
    create_wordcloud(comment,'小王子词云评论')

やっと

私は同様の興味深いPythonアプリケーションを更新し続けます。興味のある友達は私をフォローして、更新されたコンテンツを時間内に入手できます。
（ここですべてを参照してください、それと同じように、行きましょう、作成は簡単ではありません！）

他のPythonアプリケーションの例については、https ：//blog.csdn.net/weixin_45386875/article/details/113766276を参照してください。