十行代码帮助小姐姐给偶像送上最真挚的礼物----爬虫词云齐上阵，熬夜精心制作
这是本文思路，谢谢观看
- 十行代码帮助小姐姐给偶像送上最真挚的礼物----爬虫词云齐上阵，熬夜精心制作
- 故事背景
- 制作过程
- 1.爬虫的帮助
- 2.词云的帮助
- 成果展示
首先，最近河南暴雨严重，希望河南的小伙伴们保护好自己，也希望大家少一点关注娱乐圈毫无意义的瓜，多去关注一下河南的暴雨救援情况，贡献出自己的力所能及的帮助。加油，We are always by your side！！！
hello，大家好，我又来了，快上车！别问我是谁，问就是迷一样的男人！
故事背景
最近嘛，有位朋友找我帮忙嘛，希望我帮她做一份礼物，送给一直鼓舞着她不断向前,不断努力奋斗的偶像…，好家伙，我直接感动了，优质偶像的作用竟是如此之大！（一定要追有意义的优质明星，当一个理智的粉丝，而不是一群（nao can）粉）
就冲她是个小姐姐，这个忙我一定帮！ 于是我爽快地答应了！
了解到这位小姐姐的偶像是一位歌手后，我以歌曲为出发点，开始准备这份特别的礼物。（由于不太方便透露信息，以后都以我的偶像原创歌手薛之谦来写，希望大家谅解）
话不多说，开干！
制作过程
首先，我觉得作为一名优秀的歌手，歌曲的质量是放在第一位的，无关颜值无关综艺感，更无关演技，当然还是要以人品为首位！所以我打算从歌曲评论为出发点去制作这个礼物！
1.爬虫的帮助
说到评论，最先想到的便是爬虫了，把评论爬取下来。于是我打开了网易云音乐官网，找到了我最近比较喜欢的歌《变废为宝》
正常套路，检测其端口，获取相关数据：
这是最终的代码：利用 requests 进行网页请求；利用json 进行格式转换
我把爬取来的评论放到了一个名为：变废为宝.txt的txt文本文档中
import requestsimport json
def get_hot_comments(res):
comments_json = json.loads(res.text)
hot_comments = comments_json['hotComments']
with open('变废为宝.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
for each in hot_comments:
file.write(each['user']['nickname'] + ':\n\n')
file.write(each['content'] + '\n')
file.write("---------------\n")
def get_comments(url):
headers = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3861.400 QQBrowser/10.7.4313.400',
'referer': 'https://music.163.com/'
}
params = "Brz3HT85JisY8LDEnLmxi / xmif2K6blJa6S98 / yJLqJC57FXl3 / X2 / N4o7f + rI6X + XrTVC7x8LcajFJFdaJGEYAzGbBN6WQLsJSqWbi5PYjJ0DHpXPSqZk0o / +GOJigre4SPFZy1sAQvV + BNovPMpsaKevgNxMftnwzEictv6k2arH0y5XLZZ0y8P3FNYYgZ + s70qhLJHf8B5bfjf23uSiFaclQFGpM / Sn202q / iHgxXSq4f7y1NkFXlXXMfNn8io09KCa1yynKed9W1ptPI5q4Jj + 5\
FQQgDYyXKHAvl1SisUm3Pj8rtl + VIGJFvyIVE"
encSecKey = "d180e107a8c7d417d1a27bc23f2321b97d1744df31c17415843a41015fbec1ae3b681d45fc3d98974f05e1b552d5a5b54c750637f68d0b36e74596211e8db6d9d9969b52589a57c48c98a1c87dfaf3f93a228be636def04e36fd8ea2fe4c345b0951a9fe5fc8043937b753bbe5339a7d7180b0813b31af734668ab6f08eaa8c5"
data = {
"params ": params,
"encSecKey": encSecKey
}
name_id = url.split('=')[1]
target_url = "https://music.163.com/api/v1/resource/comments/R_SO_4_{}?csrf_token=".format(name_id)
res = requests.post(target_url, headers=headers, data=data) # 传入它的关键字参数
return res
def main():
url = input("请输入链接地址：")
res = get_comments(url) # 返回给相关获取的网页资源
get_hot_comments(res)
if __name__ == "__main__":
main()
这些都是一个个评论：
2.词云的帮助
如何快速的看出一首歌的影响力，主要在于看这首歌的评论趋向，到底是称赞多呢还是拉跨多呢，又或者评论趋向于那几点呢？这个时候词云的作用是十分巨大的，他可以把关键词集中在一起，并且出现关键词的次数越多的话，在词云中的显现会更加明显。
话不多说，我们直接开搞：
# @Author:到点了,心疼徐哥哥
# 奥利给干！！！
import wordcloud #导入词云库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import PIL
import jieba
import re
with open(r'变废为宝.txt',encoding='utf8') as fp:
text1 = fp.readlines()#打开我们之前爬虫爬下来的txt文件
image1 = PIL.Image.open(r'a.jpg')#导入图片，作为词云的形状，不是背景图，只影响词云的形状
MASK = np.array(image1)#把图片转化为数组格式，需要用img=np.array(img)做转换，才能看到shape属性，是(height,width,channel)数组，channel的通道顺序为RGB。
WC = wordcloud.WordCloud(font_path = 'simkai.ttf',max_words=200,
max_font_size=200,mask = MASK,height= 4000,width=4000,
background_color='white',repeat=False,mode='RGB',random_state = 42)
st1 = re.sub('[，。、“”‘ ’]','',str(text1)) #使用正则表达式将符号替换掉。
#re.sub共有五个参数。其中三个必选参数：pattern, repl, string两个可选参数：count, flags
# 第一个参数：pattern，表示正则中的模式字符串，这个没太多要解释的。
#第二个参数：repl，就是replacement，被替换，的字符串的意思。
# 第三个参数：string，即表示要被处理，要被替换的那个string字符串。
conten = ' '.join(jieba.lcut(st1))
con = WC.generate(conten)
plt.imshow(con)
plt.axis('off')#隐藏坐标轴
plt.show() #显示图片
path = r'C:\Users\xuyip\PycharmProjects\pythonProject33\pyecharts'
con.to_file(path+r'\beautifulcloud.png')#保存图片
这里我们主要使用了wordcloud这个词云库，我们详细的说一下词云的各种可修改的格式和风格
WC = wordcloud.WordCloud(font_path = 'simkai.ttf',max_words=200,max_font_size=200,mask = MASK,height= 4000,width=4000,
background_color='white',repeat=False,mode='RGB',random_state = 42)
width:画布宽度（默认为400像素）
height:画布高度（默认为200）
margin:每个单词间的间隔 (默认为2)
prefer_horizontal :词语水平方向排版出现的频率(默认为0.9，注意水平排版和垂直排版概率之和为1，因此默认垂直方向排版为0.1)
mask:nd-array or None (default=None), 简单理解为绘制模板。当mask不为0时，那么之前依据height和width设置的画布则作废，此时“画布”形状大小由mask决定。
scale:float (default=1). 计算和绘图之间的比例（就是放大画布的尺寸，也可以叫比例尺）
max_words:number (default=200) 最大显示单词字数。
max_font_size:int or None (default=None) 最大单词的字体大小，如果没有设置的话，直接使用画布的大小。
stopwords:set of strings or None 被淘汰不用于显示的词语，默认使用内置的stopwords。
background_color:color value (default=”black”) 词云图像的背景色，默认为黑色。
mode:string (default=”RGB”) 当mode=“RGBA”且background_color=“None”时，将生成透明的背景。
relative_scaling:float (default=’auto’) 词频大小对字体大小的影响度。如果设置为1的话，如果一个单词出现两次那么其字体大小为原来 的两倍。
random_state：设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案
这里我们将背景色设为了白色：background_color=‘white’（也有别的颜色，可以随意设置） 最大单词数我们设置为max_words=200，最多配色数设置为random_state = 42，最大单词字体型号设置为：max_font_size=200
然后大功告成！
成果展示
让我们来看看最终成果吧：
这便是一个简单的词云了，从中我们可以看出大家对这首歌评论的关键词，因为我们的背景图片只是一个圆，这样多少有点low，能不能换成别的呢，答案是：能！
我们接着看：
我们找到薛之谦的一张图片，已之为背景图，但这张图片必须只有人物，也就是把背景去掉，把人物抠出来（需要一丢丢的抠图技术，不要说不会哟，我默认你会ps），词云才会以人物身体来作为背景
DuangDuangDuang：
啥也不说，先鼓三分钟掌，然后我又为小姐姐陆陆续续做了十张左右，小姐姐直接感激的痛哭流涕！其实这是我花了一个晚上熬夜制作的，不过没事，帮助他人是一件非常快乐的事，希望大家也为他人伸出援助之手，我们一起加油！
哈哈哈，这就是今天要给大家分享的全部内容了
如果你喜欢的话，就不要吝惜你的一键三连了~
