python网络爬虫使用xpath生成词云图

以下是使用Python网络爬虫和XPath生成词云图的示例代码：

import requests
import jieba
import wordcloud
import parsel

# 发起网络请求获取网页数据
url = 'http://example.com'  # 替换为你要爬取的网页地址
response = requests.get(url)
html = response.text

# 使用XPath解析网页数据
selector = parsel.Selector(html)
text_list = selector.xpath("//span[@class='short']/text()").getall()
text = ' '.join(text_list)

# 对文本进行分词处理
text = jieba.lcut(text)
text = ' '.join(text)

# 生成词云图
w = wordcloud.WordCloud(font_path='msyh.ttc', width=1000, height=700)
w.generate(text)
w.to_file('wordcloud.png')

请注意，上述代码中的`url`需要替换为你要爬取的网页地址，`font_path`需要替换为你的字体文件路径，`wordcloud.png`为生成的词云图保存的文件名。

相关问题

python爬虫抓取网页词云

Python爬虫抓取网页词云通常涉及三个主要步骤：网络抓取、数据处理和词云生成。以下是简要介绍：

1. **网络抓取**：
使用Python的库如`requests`或`BeautifulSoup`（结合`lxml`库）来发送HTTP请求，获取网页HTML内容。例如：

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   
   url = "https://www.example.com"
   response = requests.get(url)
   soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

2. **数据处理**：
- 从HTML中提取文本信息，可能需要使用CSS选择器或XPath表达式定位需要的文字。
- 清洗数据，去除HTML标签、特殊字符和停用词。

   text = soup.get_text()
   text = ' '.join(text.split())  # 去除标点符号
   stop_words = set(stopwords.words('english'))  # 使用NLTK库中的停用词列表
   filtered_text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stop_words])

3. **词云生成**：
利用`wordcloud`库将处理后的文本转化为词云图。首先安装`wordcloud`和`matplotlib`：

   pip install wordcloud matplotlib

然后创建词云：

   from wordcloud import WordCloud
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   wc = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(filtered_text)
   plt.figure(figsize=(10, 5))
   plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
   plt.axis('off')
   plt.show()