8．搜索一篇有关“电子烟”的中文新闻报道，将网页内容复制到smoker.txt文本文件中。利用jieba库对新闻报道做分词处理，并做出词云图（注意：首先要执行如下两个命令安装需要的库）。 注：smoker.txt 文件见随书配套的数据文件。

要完成这个任务，你需要遵循以下步骤：

1. 首先，你需要下载或找到一篇关于“电子烟”的中文新闻报道，并将其内容复制到一个名为“smoker.txt”的文本文件中。

2. 接下来，你需要安装jieba库，这是一个用于中文分词的Python库，以及wordcloud库，用于生成词云图。你需要在Python环境中执行以下命令来安装这些库（如果你还没有安装的话）：

pip install jieba
pip install wordcloud

3. 安装好所需的库之后，你需要编写一个Python脚本来读取“smoker.txt”文件中的内容，并使用jieba库进行分词处理。

4. 分词完成后，你可以使用wordcloud库来生成词云图。在这个过程中，你可能会用到matplotlib库来显示生成的词云图，所以可能需要额外安装matplotlib库（如果还没有安装的话）：

pip install matplotlib

5. 最后，将分词结果和生成的词云图保存或展示出来。

由于我无法直接执行代码或访问外部文件，所以无法提供具体的Python脚本。但是，以下是一个大致的Python代码框架，你可以根据这个框架来编写你的脚本：

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

# 读取文件内容
with open('smoker.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read()

# 使用jieba进行分词
words = jieba.lcut(text)

# 创建词云对象
wordcloud = WordCloud(font_path='path/to/your/Chinese/font', width=800, height=600, background_color='white').generate(' '.join(words))

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

# 将词云图保存为图片
wordcloud.to_file('smoker_wordcloud.png')

# 打印分词结果或保存到文件
with open('smoker_words.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
    file.write(' '.join(words))

注意：在上面的代码中，`font_path` 需要指向一个有效的中文字体路径，否则生成的词云图中可能无法正确显示中文字符。