Python爬取你好李焕英豆瓣短评生成词云的示例代码
爬取过程:
你好,李焕英短评的URL:
https://movie.douban.com/subject/34841067/comments?start=20&limit=20&status=P&sort=new_score
分析要爬取的URL;
34841067:电影ID
start=20:开始页面
limit=20:每页评论条数
代码:
url='https://movie.douban.com/subject/%s/comments?start=%s&limit=20&sort=new_score&status=P%(movie_id,(i-1)*20)
在谷歌浏览器中按F12进入开发者调试模式,查看源代码,找到短评的代码位置,查看位于哪个div,哪个标签下:
可以看到评论在div[id=‘comments']下的div[class=‘comment-item']中的第一个span[class=‘short']中,使用正则表达式提取短评内容,即代码为:
url='https://movie.douban.com/subject/%s/comments?start=%s&limit=20&sort=new_score&status=P'\ %(movie_id,(i-1)*20) req=requests.get(url,headers=headers) req.encoding='utf-8' comments=re.findall('(.*)',req.text)
背景图:
生成的词云:
完整代码:
importre fromPILimportImage importrequests importjieba importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp fromosimportpath fromwordcloudimportWordCloud,STOPWORDS headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64;rv:64.0)Gecko/20100101Firefox/64.0' } d=path.dirname(__file__) defspider_comment(movie_id,page): """ 爬取评论 :parammovie_id:电影ID :parampage:爬取前N页 :return:评论内容 """ comment_list=[] foriinrange(page): url='https://movie.douban.com/subject/%s/comments?start=%s&limit=20&sort=new_score&status=P&percent_type='\ %(movie_id,(i-1)*20) req=requests.get(url,headers=headers) req.encoding='utf-8' comment_list=re.findall('(.*)',req.text) print("当前页数:%s,总评论数:%s"%(i,len(comment_list))) returncomment_list defwordcloud(comment_list): wordlist=jieba.lcut(''.join(comment_list)) text=''.join(wordlist) print(text) #调用包PIL中的open方法,读取图片文件,通过numpy中的array方法生成数组 backgroud_Image=np.array(Image.open(path.join(d,"wordcloud.png"))) wordcloud=WordCloud( font_path="simsun.ttc", background_color="white", mask=backgroud_Image,#设置背景图片 stopwords=STOPWORDS, width=2852, height=2031, margin=2, max_words=6000,#设置最大显示的字数 #stopwords={'企业'},#设置停用词,停用词则不再词云图中表示 max_font_size=250,#设置字体最大值 random_state=1,#设置有多少种随机生成状态,即有多少种配色方案 scale=1)#设置生成的词云图的大小 #传入需画词云图的文本 wordcloud.generate(text) wordcloud.to_image() wordcloud.to_file("cloud.png") plt.imshow(wordcloud) plt.axis("off") plt.show() #主函数 if__name__=='__main__': movie_id='34841067' page=11 comment_list=spider_comment(movie_id,page) wordcloud(comment_list)
WordCloud各含义参数如下:
font_path:string#字体路径,需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上,如:font_path='黑体.ttf' width:int(default=400)#输出的画布宽度,默认为400像素 height:int(default=200)#输出的画布高度,默认为200像素 prefer_horizontal:float(default=0.90)#词语水平方向排版出现的频率,默认0.9(所以词语垂直方向排版出现频率为0.1) mask:nd-arrayorNone(default=None)#如果参数为空,则使用二维遮罩绘制词云。如果mask非空,设置的宽高值将被忽略,遮罩形状被mask取代。除全白(#FFFFFF)的部分将不会绘制,其余部分会用于绘制词云。如:bg_pic=imread('读取一张图片.png'),背景图片的画布一定要设置为白色(#FFFFFF),然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存,就ok了。 scale:float(default=1)#按照比例进行放大画布,如设置为1.5,则长和宽都是原来画布的1.5倍 min_font_size:int(default=4)#显示的最小的字体大小 font_step:int(default=1)#字体步长,如果步长大于1,会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差 max_words:number(default=200)#要显示的词的最大个数 stopwords:setofstringsorNone#设置需要屏蔽的词,如果为空,则使用内置的STOPWORDS background_color:colorvalue(default=”black”)#背景颜色,如background_color='white',背景颜色为白色 max_font_size:intorNone(default=None)#显示的最大的字体大小 mode:string(default=”RGB”)#当参数为“RGBA”并且background_color不为空时,背景为透明 relative_scaling:float(default=.5)#词频和字体大小的关联性 color_func:callable,default=None#生成新颜色的函数,如果为空,则使用self.color_func regexp:stringorNone(optional)#使用正则表达式分隔输入的文本 collocations:bool,default=True#是否包括两个词的搭配 colormap:stringormatplotlibcolormap,default=”viridis”#给每个单词随机分配颜色,若指定color_func,则忽略该方法 random_state:intorNone#为每个单词返回一个PIL颜色 fit_words(frequencies)#根据词频生成词云 generate(text)#根据文本生成词云 generate_from_frequencies(frequencies[,...])#根据词频生成词云 generate_from_text(text)#根据文本生成词云 process_text(text)#将长文本分词并去除屏蔽词(此处指英语,中文分词还是需要自己用别的库先行实现,使用上面的fit_words(frequencies)) recolor([random_state,color_func,colormap])#对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多 to_array()#转化为numpyarray to_file(filename)#输出到文件
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