1、引言
小鱼：小屌丝，你在干啥呢？
小屌丝：鱼哥，你看， 我的PPT写的 高大尚不。
小鱼：这有啥高大尚的啊，
小屌丝：你仔细看， 往下翻一页
小鱼：额。你这那是PPT，就是浴皇大帝、昂科旗等车系的测评吗。
小屌丝：别管内容了， 鱼哥，你就说，这个样式怎么样， 帅不帅气吧。
小鱼：嗯，样式嘛， 还可以的。
小屌丝：鱼哥，你这么淡定， 你的意思， 你也会？
小鱼：额… 我可没说， 休想套路我。
小屌丝：鱼哥，我这就要说到公道话了， 独乐乐不如众乐乐。
小鱼：有的时候，需要独乐乐。
小屌丝：鱼哥，别整没用的， 你就说分不分享吧？
小鱼：额… 这个… 你说啥？
小屌丝：我说，你把这个代码分享出来呗。
小鱼：你说分享什么啊？
小屌丝：分享词云生成器的代码
小鱼：分享什么代码啊？
小屌丝：去泡温泉…
小鱼：好嘞，早说不就完事了嘛。
2、代码实战
2.1 库介绍
说到词云的制作， 不得不提的第三方库， stylecloud：简洁易用的词云库
当然仅仅有stylecloud 还是不够的， 还需要一个库，即 jieba：中文分词库
所以， 今天我们就用stylecloud 和jieba来完成本次的代码实战。
接下来， 我们先了解 这两个库。
2.1.1 jieba
jieba： 中文分词库
1、运行原理
- 初始化：加载词典文件，获取每个词语和它出现的词数
- 切分短语:利用正则，将文本切分为一个个语句，之后对语句进行分词
- 构建DAG：通过字符串匹配，构建所有可能的分词情况的有向无环图，也就是DAG
- 构建节点最大路径概率，以及结束位置：计算每个汉字节点到语句结尾的所有路径中的最大概率，并记下最大概率时在DAG中对应的该汉字成词的结束位置。、
- 构建切分组合：根据节点路径，得到词语切分的结果，也就是分词结果。
- HMM新词处理：对于新词，也就是jieba词典中没有的词语，我们通过统计方法来处理，jieba中采用了HMM（隐马尔科夫模型）来处理。
- 返回分词结果：通过yield将上面步骤中切分好的词语逐个返回。yield相对于list，可以节约存储空间。
2、主要模式
- 精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词
- 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余
- 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分
3、主要功能
- jieba.cut 方法接受四个输入参数:
- 需要分词的字符串；
- cut_all 参数用来控制是否采用全模式；
- HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型；
- use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，
- paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码
- jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：
- 需要分词的字符串；
- 是否使用 HMM 模型。
- 该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
- jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list
- jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。
- jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。
2.1.2 stylecloud
关于词云生成工具， 常用的无非这3种：
- pyecharts
- 简单易用；
- 上手快；
- 不够美观；
- wordcloud
- 使用频次最高；
- 使用最广泛；
- stylecloud
- 简单易用
- 最接近完美
接下来，我们就使用 sytlecloud第三方库，看看它完美到什么程度。
2.2 库安装
涉及到第三方库，肯定就需要安装
老规矩，pip 安装
pip install jieba
pip install stylecloud
然后就是等待着安装。
其它安装方式，直接看这两篇:
- 《Python3，选择Python自动安装第三方库，从此跟pip说拜拜！！》
- 《Python3：我低调的只用一行代码，就导入Python所有库！》
2.3 代码实战
代码示例
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2023-01-10
# @Author : Carl_DJ
'''
实现功能：
词云生成器
'''
import json
import stylecloud
import codecs
import jieba
from collections import Counter
#过滤掉高频出现的词汇
passwords = set()
#读取词汇文档
content = [line.strip() for line in open('./data/passwords.txt', 'r',encoding='utf8').readlines()]
passwords.update(content)
#获取文档词汇， 并截取长度为3个
def make_words(txt):
make_list = jieba.cut(txt)
c = Counter()
words_list = []
#获取词汇文本
for x in make_list:
#长度为3，超过截取
if len(x) == 3 and x !='\r\n':
c[x] += 1
words_list.append(x)
for k,v in c.most_common(50):
if k not in passwords:
# print(f'{k,v}')
#组合词云内容
return " ".join(words_list)
#读取中大型suv测评.txt内容
with codecs.open('./data/中大型suv测评.txt','r','utf8') as f: #格式需要utf8 否则会报错
txt = f.read()
#
words_txt = make_words(txt)
#设置词云展示的样式，字体，生成文件名称等，
stylecloud.gen_stylecloud(text=words_txt,custom_stopwords=content,
background_color='#1A1A1A',
colors=['#dd4444', '#fec42c', '#fac858'],
max_font_size=100,
output_name='xt6测评.jpg',
font_path="C:/Windows/Fonts/FZSTK.TTF"
)
结果展示
注：
这里需要准备两个文件
- password.txt : 过滤文本中出现太多次数的词汇；
- suv测评.txt：词云的主要显示的文本内容；
文本内容示例：
这里强调一点：
- 文本的内容，你可以一行写很多字，
- 但是，为了词云展示的内容更丰富， 列数，一定要多。
当然，文档内容， 也可以是下载的小说，或者你自己写的任何内容。
3、总结
看到这里， 今天的分享就要结束了。
回头看一下，
其实词云生成器，并不难。
主要就是对 jieba、stylecloud 这两个库的使用。
这里我仅仅列举了 stylecloud 第三方库，
当然，如果你有兴趣，也可以使用 pyecharts、 wordcloud ，看看生成的词云如何。
也就当是你自己的练手了。
好了，就唠叨这里了。
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