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【python】python新闻内容获取分析词云可视化（源码）【独一无二】

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目录

• 【python】python新闻内容获取分析词云可视化（源码）【独一无二】
• 一、设计要求
• 二、功能展示
• • 2.1. zhua取内容
  • 2.2. 词频统计
  • 2.3. 词云展示
• 三、代码分析

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一、设计要求

通过对搜狐新闻网页的内容进行获取和处理，提取其中的中文文本信息。然后利用正则表达式去除非中文字符，使用jieba库进行中文分词，并过滤停用词。接着统计各词语的词频并按照词频降序排序，最后输出词频最高的前50个词汇。同时，根据词频生成词云图，展示文本数据的可视化结果。

网站的内容如下：

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主要功能实现如下：

1. 使用 requests 库发送请求并获取指定网页的内容。
2. 使用 BeautifulSoup 库解析网页内容，提取文本信息。
3. 使用正则表达式去除非中文字符，只保留中文文本内容。
4. 使用 jieba 进行中文分词。
5. 过滤停用词（如’的’、‘和’、'是’等），并对分词结果进行处理。
6. 统计分词后各词语的词频，显示柱状图。
7. 对词频进行降序排序，并输出词频最高的前50个词。
8. 指定中文字体文件路径，生成词云图。
9. 显示生成的词云图。

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二、功能展示

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2.1. zhua取内容

2.2. 词频统计

工作: 10
报告: 10
发展: 10
政府: 8
生态环境: 5
一年: 5
江苏: 4
全文: 3
十三届: 3
全国人大: 3
五次: 3
会议: 3
新华社: 3
经济社会: 3
任务: 3
主要: 3
目标: 3
增长: 3
改善: 3
实施: 3
江苏省: 3
来源: 2
李克强: 2
总理: 2
代表: 2
国务院: 2
回顾: 2
二年: 2
总体: 2
要求: 2
政策: 2
取向: 2
三年: 2
指出: 2
统筹: 2
全年: 2
十四五: 2
今年: 2
左右: 2
城镇: 2
新增: 2
就业: 2
以上: 2
控制: 2
经济: 2
基本: 2
保持: 2
持续: 2
着力: 2
创新: 2

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使用柱状图展示词频前10名的字段。柱状图如下：

2.3. 词云展示

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三、代码分析

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1. 导入所需的库：

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   import jieba
   import matplotlib.pyplot as plt
   import re
   

   代码导入了执行任务所需的库：

   • requests：用于向网页发送HTTP请求。
   • BeautifulSoup：从bs4库，用于解析HTML和XML文档。
   • jieba：一个中文分词库，用于处理中文文本。
   • matplotlib.pyplot：用于数据可视化。
   • re：正则表达式库，用于文本处理。

2. 获取网页内容：

   url = "源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 新闻分析 ” 获取。"
   response = requests.get(url)
   soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
   

   用requests库获取指定URL的内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML文档。

3. 提取和处理文本内容：

   text_content = soup.get_text()
   text_content = re.sub(r"源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 新闻分析 ” 获取。", "", text_content)
   

   soup.get_text()从HTML中提取所有文本。接着用正则表达式删除非中文字符。

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4. 分词和过滤停用词：

   words = jieba.cut(text_content)
   stop_words = set(['的', '和', '是', '在', '了', '等'])
   

   使用jieba.cut进行分词，然后过滤掉一些常见的停用词和单字词。

5. 词频统计：

   word_freq = {}
   for word in filtered_words:
       if word in word_freq:
           word_freq[word] += 1
       else:
           word_freq[word] = 1
   

   对分词后的词进行频率统计，记录每个词出现的次数。

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6. 选取前50个高频词汇：

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   将词频字典按频率降序排序，并选取前50个高频词。

7. 绘制柱状图：

   words, freqs = zip(*sorted_word_freq)
   plt.figure(figsize=(10, 6))
   plt.bar(words, freqs)
   plt.xlabel('词语')
   plt.ylabel('词频')
   plt.xticks(rotation=45)
   plt.title('Top 10 Words Frequency Bar Chart')
   plt.show()
   

   使用matplotlib绘制柱状图，展示这十个词及其频率。

8. 绘制词云图：

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   # 显示词云图
   plt.figure(figsize=(10, 5))
   plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
   plt.axis('off')
   plt.show()
   

总体来说，这段代码通过抓取网页内容，提取中文文本，进行分词和词频统计，最后以柱状图的形式展现出最常见的10个词汇。这是一个结合了网络爬虫、自然语言处理和数据可视化的实用脚本。

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