以豆戏网上三联书店1994年版本的《天龙八部》短评为例,抓取短评网页的源码,解析HTML文档获取其中实际有效的评论内容,并以此生成一个词云图片。 为了让程序结构更清晰,我们对代码进行拆分,柠机取网页源码、分析

HTML文档和生成词云等不同的功能都应该写成独立的函数。这有助于代码的复用和维护，同时也符合代码的模块化设计原则。

对于这个问题，我可以给出以下的解决方案：

1. 使用 Python 中的 requests 库发送 HTTP 请求，获取豆戏网上三联书店1994年版本的《天龙八部》短评页面的 HTML 源码；
2. 使用 Python 中的 BeautifulSoup 库解析 HTML 文档，筛选出实际有效的评论内容，并将其存储在一个 Python 列表中；
3. 使用 Python 中的 jieba 库对评论内容进行中文分词，并统计每个词出现的频率；
4. 使用 Python 中的 wordcloud 库生成词云图片，并保存为本地文件。

以下是代码实现的伪代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
from wordcloud import WordCloud


def get_html(url):
    # 使用 requests 库发送 HTTP 请求，获取 HTML 源码
    r = requests.get(url)
    return r.text


def get_comments(html):
    # 使用 BeautifulSoup 解析 HTML 文档，筛选出实际有效的评论内容
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 以天龙八部评论为例，定位到评论列表的 class 为 "comment-list" 的 div 元素
    comment_list = soup.find('div', {'class': 'comment-list'})
    # 遍历评论列表中每个评论的 class 为 "comment-txt" 的 div 元素，获取评论内容
    comments = []
    for comment in comment_list.find_all('div', {'class': 'comment-txt'}):
        comments.append(comment.text.strip())
    return comments


def get_word_freq(comments):
    # 使用 jieba 把每个评论分词，并统计每个词出现的频率
    word_freq = {}
    for comment in comments:
        words = jieba.cut(comment)
        for word in words:
            if len(word) > 1:  # 筛选掉单个字和标点符号
                if word in word_freq:
                    word_freq[word] += 1
                else:
                    word_freq[word] = 1
    return word_freq


def generate_wordcloud(word_freq):
    # 使用 wordcloud 生成词云图片
    wc = WordCloud(background_color='white')
    wc.generate_from_frequencies(word_freq)
    wc.to_file('wordcloud.png')


if __name__ == '__main__':
    # 豆戏网上三联书店1994年版本的《天龙八部》短评页面 URL
    url = 'https://book.douban.com/subject/1017143/comments/'
    html = get_html(url)
    comments = get_comments(html)
    word_freq = get_word_freq(comments)
    generate_wordcloud(word_freq)

这样实现的词云图片如下：