python爬取豆瓣评论制作词云代码

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• 一、爬取豆瓣热评
• 二、制作词云
• 总结

一、爬取豆瓣热评

该程序进行爬取豆瓣热评，将爬取的评论(json文件)保存到与该python文件同一级目录下
注意需要下载这几个库:requests、lxml、json、time

import requests
from lxml import etree
import json
import time
class Spider(object):
def __init__(self):
#seif.ure='https://movie.douban.com/subject/23885074/reviews?start=0'
self.headers={
'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows NT6.1;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,like Gecko)Chrome/75.0.3700.100Safari/537.36'
}
def get_data(self,url):
response = requests.get(url,headers=self.headers).content.decode('utf-8')
page=etree.HTML(response)#xpath 对象
#获取所有数据节点
node_list = page.xpath('//div[@class="review-list  "]/div')
for node in node_list:
#作者
author = node.xpath('.//header[@class="main-hd"]//a[2]/text()')[0]
#评论
text = node.xpath('string(.//div[@class="main-bd"]//div[@class="short-content"])')

items={
'author':author,
'text':text.strip()
}
#持久化存储
with open('yewen.json','a',encoding='utf-8') as f:
f.write(json.dumps(items,ensure_ascii=False)+'\n')
def run(self):
for i in range(1,47):
url='https://movie.douban.com/subject/26885074/reviews?start{}'.format(i*20)
print('正在爬取第{}页'.format(i))
self.get_data(url)
time.sleep(3)
if __name__=='__main__':
s=Spider()
s.run()

二、制作词云

该程序将json中的数据进行处理，提取重要信息，并用wordcloud库制作词云图片，同样保存到与该python文件同一级目录下
注意需要下载这几个库:jieba、wordcloud、json

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import json
f= open("yewen.json", "r", encoding="utf-8")
data_list= f.readlines()
str =''
for data in data_list:
text= json.loads(data)['text']
str +=text
#替换无关紧要的词语
result_str = str.replace('展开', '').replace('这篇','').replace('影评','').replace('电影','').replace('这部', '').replace('可能', '').replace('剧情','')
cut_text = jieba.lcut(result_str)
result = " ".join(cut_text)
wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf',
background_color="white",
max_words=600,
width=1000,
height=1000,
min_font_size=20,
max_font_size=100,)
#mast=plt.imreda('snake.jpg')#背景图片
wc.generate(result)#转化为词云的操作
wc.to_file("text.jpg")#保存
f.close()

总结

到此这篇关于python爬取豆瓣评论制作词云代码的文章就介绍到这了,更多相关python爬取豆瓣评论内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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