【Python爬虫实例学习篇】——5、【超详细记录】从爬取微博评论数据（免登陆）到生成词云 个人博客地址：ht/tps://www.asyu17.cn/ 精彩部分提醒： （1）微博评论页详情链接为一个js脚本 （2）获取js脚本链接需要该条微博的mid参数 （3）获取mid参数需要访问微博主页 （4）访问微博主页需要先进行访客认证 （5）微博主页几乎是由弹窗构成，所有html代码被隐藏在FM.view()函数的参数中，该参数是json格式 工具： Python 3.6 requests 库 json 库 lxml 库 urllib 库 jieba 库（进行分词） WordCloud 库（产生词

从一些输入文本生成词云。 词云是文本中使用的一组随机排列的词。 每个单词的大小和颜色表示其使用频率。 很少使用的单词小而苍白。 该控件是可单击的，并允许在鼠标下识别单词。

python实现词云时所需要的词典以及相应的停用词，设置的应该是不需要积分

Python3绘制词云，同时实现 文章分析，分词统计，文本检索，并制作词云

本文实例讲述了Python基于jieba库进行简单分词及词云功能实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 目标： 1.导入一个文本文件 2.使用jieba对文本进行分词 3.使用wordcloud包绘制词云 环境： Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit) 工具： jupyter notebook 从网上下载了一篇小说《老九门》，以下对这篇小说进行分词，并绘制词云图。 分词使用最流行的分词包jieba，参考：https://github.com/fxsjy/jieba 或点击此处本站下载jieba库。 词云使用wordcloud包，参考：https://gi

python词云素材资料

使用现有的txt文本和图片，就可以用wordcloud包生成词云图。大致步骤是： 1、读取txt文本并简单处理； 2、读取图片，以用作背景； 3、生成词云对象，保存为文件。 需要用到3个库：jieba(用于分割文本为词语)、imageio(用于读取图片)、wordcloud(功能核心，用于生成词云)。 我用简历和我的照片，生成了一个词云图： 代码如下： import jieba import imageio import wordcloud # 读取txt文本 with open('resume.txt','r',encoding='utf-8') as f: text = f.rea

18/3/14从https://github.com/ecomfe/echarts-wordcloud下载的代码在本地不能绘制出自定义词云 就从网上找了一份可以正常绘制

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