用Python代码，进行关键词提取，并生成词云。

在Python中，我们可以使用`nltk`（自然语言工具包）和`wordcloud`库来进行关键词提取并生成词云。以下是一个简单的步骤：

首先，确保已经安装了这两个库，如果没有，可以通过`pip install nltk wordcloud`命令来安装。

import nltk
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 下载nltk需要的数据
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

# 定义文本数据
text = "这里插入你要分析的文本，例如一段文章或网页抓取的内容"

# 分词
tokens = nltk.word_tokenize(text)

# 去除停用词
stop_words = set(nltk.corpus.stopwords.words("english"))
filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words]

# 生成词频字典
freq_dist = nltk.FreqDist(filtered_tokens)

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white', stopwords=stop_words).generate_from_frequencies(freq_dist)

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

在这个例子中：
1. `nltk.word_tokenize()`用于分词，将文本拆分为单词列表。
2. `nltk.corpus.stopwords.words("english")`获取英语的停用词列表，去除常见但不携带太多信息的词汇如“the”，“is”等。
3. `FreqDist`计算每个词出现的频率。
4. `WordCloud`创建词云对象，设置宽度、高度、背景颜色以及停用词列表。
5. `generate_from_frequencies`根据词频生成词云图像。
6. `matplotlib.pyplot.imshow()`显示词云。

运行这段代码后，你就能得到一个包含文本中关键词及其相对重要性的词云图。