Python爬虫爬取网页文字生成此云图代码
时间: 2023-10-07 08:09:56 浏览: 48
好的,以下是一个简单的 Python 爬虫爬取网页文字生成词云图的代码示例:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from wordcloud import WordCloud
# 1. 发送 GET 请求获取网页内容
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
# 2. 解析 HTML,获取网页中的文字内容
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
text = soup.get_text()
# 3. 使用 WordCloud 生成词云图
wordcloud = WordCloud(font_path='/path/to/font.ttf').generate(text)
wordcloud.to_file('wordcloud.png')
```
在这段代码中,首先使用 requests 库发送 GET 请求,获取指定网址的 HTML 内容。然后使用 BeautifulSoup 库解析 HTML,获取网页中的文字内容。最后使用 WordCloud 库生成词云图,并将结果保存为 wordcloud.png 文件。
需要注意的是,WordCloud 库需要指定字体文件的路径。在示例中,我们假设字体文件位于 /path/to/font.ttf,需要根据实际情况进行修改。
相关问题
云模型生成云图python代码
以下是一个简单的云模型生成云图的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 云模型函数
def cloud_model(x, y, z):
# 确定三元组的权重
a = np.min([x, y, z])
b = np.mean([x, y, z])
c = np.max([x, y, z])
# 计算中间变量
alpha = (b - a) / (c - a)
beta = (c - b) / (c - a)
# 生成随机数
rand = np.random.uniform(0, 1)
# 计算上下界
lower_bound = b - alpha * (c - b)
upper_bound = b + beta * (c - b)
# 计算云滴值
result = rand * (upper_bound - lower_bound) + lower_bound
return result
# 生成云图
def generate_cloud_map(size):
# 随机生成三元组
x = np.random.uniform(0, 1, size)
y = np.random.uniform(0, 1, size)
z = np.random.uniform(0, 1, size)
# 使用云模型生成云图
cloud_map = np.zeros((size, size))
for i in range(size):
for j in range(size):
cloud_map[i][j] = cloud_model(x[i], y[j], z[(i+j)%size])
return cloud_map
# 显示云图
def show_cloud_map(cloud_map):
plt.imshow(cloud_map, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
# 示例调用
size = 100
cloud_map = generate_cloud_map(size)
show_cloud_map(cloud_map)
```
在这个代码示例中,我们首先实现了一个云模型函数,用于生成云滴值。接着我们实现了一个生成云图的函数,该函数随机生成三元组,并使用云模型生成一个size*size的云图。最后,我们实现了一个显示云图的函数,将云图以灰度图的形式显示出来。
在示例调用中,我们指定了云图的大小为100,随机生成了三元组并使用云模型生成云图,最后使用matplotlib将云图显示出来。
如何用python从互联网收集数据生成云图
要用Python从互联网收集数据生成云图,可以按照以下步骤进行:
1. 确定数据源
首先需要确定需要收集数据的来源,可以是各大社交媒体平台、新闻网站、论坛等。
2. 编写Python代码
使用Python编写爬虫程序,从数据源中获取数据。
以下是一个简单的示例代码,可以根据实际需要进行修改:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import wordcloud
import jieba
from PIL import Image
import numpy as np
# 获取数据
url = 'https://www.example.com'
res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
text = soup.get_text()
# 对数据进行分词处理
words = jieba.cut(text)
words_str = ' '.join(words)
# 读取背景图片
mask = np.array(Image.open('mask.png'))
# 创建词云对象
wc = wordcloud.WordCloud(
font_path='simhei.ttf',
background_color='white',
mask=mask
)
# 生成词云
wc.generate(words_str)
# 保存词云图片
wc.to_file('wordcloud.png')
```
其中,需要注意的是:
- `url`是需要爬取数据的网址,需要根据实际情况进行修改。
- `mask.png`是用作背景的图片文件,可以根据实际需要进行替换。
- `simhei.ttf`是中文字体文件路径,需要根据实际情况进行修改。
- 生成的词云图片默认保存在当前目录下的`wordcloud.png`文件中。
3. 运行代码
在命令行或终端中进入到代码所在的目录,输入以下命令运行代码:
```
python wordcloud.py
```
生成的词云图片将会保存在当前目录下的`wordcloud.png`文件中。