“等疫情過去，等我回家，抱抱爸媽，拉著他們去河邊散步，聽他們嘮叨，再也不還嘴。我愛你們，希望你們知道。”

“去公園跑步高呼，太憋了，人都要發霉了。”

“去見城南朋友，聊聊昨天失敗的表白。”

“回杭后，要見周先生。”

以上內容，均來自“豆瓣”熱門話題#冠狀疫情退去后的第一天你打算做什么#

本文爬取了該話題下的短評數據，進行高頻詞統計和詞云可視化，來分析大家在疫情之后，最想念誰，最想做什么？

01.

保存短評數據

通過瀏覽器“檢查”分析，得到URL數據接口。在不斷往下刷新頁面的過程中，發現URL中只有“start”參數不斷產生變化，依次為0，20,40,60,80---

同時，為了破解“豆瓣”的防爬蟲機制，請求數據時需攜帶“請求頭（headers）”中的“User-Agent”和“Referer”兩個參數。

import?requestsfor?i?in?range(0,200,20):#?通過瀏覽器檢查，得到數據的URL來源鏈接url?=?'https://m.douban.com/rexxar/api/v2/gallery/topic/125573/items?'?\'sort=new&start={}&count=20&status_full_text=1&guest_only=0&ck=null'.format(i)#?破解防爬蟲，帶上請求頭#?這兩個不能省略headers?=?{'User-Agent':?'Mozilla/5.0?(Windows?NT?10.0;?Win64;?x64)?AppleWebKit/537.36?(KHTML,?like?Gecko)?Chrome/76.0".3809.100?Safari/537.36','Referer':?'https://www.douban.com/gallery/topic/125573/?from=gallery_trend&sort=hot'}#?發送請求，獲取響應reponse?=?requests.get(url,?headers=headers)html?=?reponse.json()#?解析數據，獲得短評#?保存到本地for?j?in?range(19):abs?=?html['items'][j]['abstract']with?open("want_after.txt",?"a",?encoding='utf-8')?as?f:f.write(abs)print(abs)

02.

詞云可視化

把數據保存之后，需要利用“jieba”對數據進行分詞；進而，通過分詞后的數據繪制詞云“wordcloud”，可視化展示數據。

from?wordcloud?import?WordCloud import?matplotlib.pyplot?as?plt import?pandas?as?pd import?jieba#?獲得wordcloud?需要的?文本格式 with?open("want_after.txt",?"r",?encoding='utf-8')?as?f:text?=?'?'.join(jieba.cut(f.read(),cut_all=False))#?print(text)backgroud_Image?=?plt.imread('豆瓣.jpg')??#?背景圖#?詞云的一些參數設置 wc?=?WordCloud(background_color='white',mask=backgroud_Image,font_path='SourceHanSerifCN-Medium.otf',max_words=200,max_font_size=200,min_font_size=8,random_state=50,)#?生成詞云 word_cloud?=?wc.generate_from_text(text)plt.imshow(word_cloud) plt.axis('off')wc.to_file('結果.jpg')

通過詞云，可以直觀的看到“吃火鍋”、“電影”、“朋友”、“奶茶”、“擁抱”、“疫情”等高頻的關鍵詞。

這也代表了我們大多數人的心愿。

03.

高頻詞統計

#?看看詞頻高的有哪些 process_word?=?WordCloud.process_text(wc,?text) sort?=?sorted(process_word.items(),?key=lambda?e:?e[1],?reverse=True) sort_after?=?sort[:50] print(sort_after)#?把數據存成csv文件 df?=?pd.DataFrame(sort_after) #?保證不亂碼 df.to_csv('sort_after.csv',?encoding='utf_8_sig')

面朝大海，春暖花開。

后臺回復“陽光”

獲取文中涉及的全部源碼

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python词云#疫情退去后，你最想做什么的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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